論文の概要: Structural Reward Model: Enhancing Interpretability, Efficiency, and Scalability in Reward Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25361v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 18:09:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.26166
• Title: Structural Reward Model: Enhancing Interpretability, Efficiency, and Scalability in Reward Modeling
• Title（参考訳）: 構造的リワードモデル:リワードモデリングにおける解釈可能性、効率、スケーラビリティの強化
• Authors: Xiaoyu Liu, Di Liang, Hongyu Shan, Peiyang Liu, Yonghao Liu, Muling Wu, Yuntao Li, Xianjie Wu, LI Miao, Jiangrong Shen, Minlong Peng,
• Abstract要約: Structure Reward Model (SRM) はサイドブランチと補助機能ジェネレータを統合したモジュラーフレームワークである。 粒度の細かい寸法を導入することで、RMは解釈可能で効率的な評価、ターゲット診断、最適化を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.561832510357632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reward Models (RMs) are key components for evaluating and guiding language model outputs. However, traditional scalar RMs often struggle with incorporating contextual and background information during inference, leading to incomplete evaluations. Generative RMs (GRMs) attempt to address these limitations by generating intermediate reasoning steps. Yet, their uncontrolled black-box nature and inefficiency due to sequential decoding hinder their industrial deployment. Industrial scenarios, such as search and recommendation systems, often involve single-domain tasks requiring evaluation along specific dimensions. In such contexts, diagnosing "bad cases" necessitates structured feedback to identify and optimize dimension-specific issues. In this paper, we propose the Structural Reward Model (SRM), a modular and interpretable framework integrating side-branch models as auxiliary feature generators. By introducing fine-grained dimensions, SRMs enable interpretable and efficient evaluation, facilitating targeted diagnostics and optimization. This structured approach ensures adaptability and scalability for industrial applications. Through comprehensive experiments, we demonstrate that SRMs outperform scalar RMs and GRMs in robustness and alignment with human preferences. The modular design further supports efficient optimization for practical scenarios, allowing SRM to provide a practical reward modeling solution for industry.
• Abstract（参考訳）: Reward Models(RM)は、言語モデルのアウトプットを評価し、導くための重要なコンポーネントである。 しかし、伝統的なスカラーRMは推論中に文脈情報や背景情報を組み込むことに苦慮し、不完全な評価に繋がる。 生成RM(GRM)は、中間的推論ステップを生成することによってこれらの制限に対処しようとする。 しかし、逐次復号化によるブラックボックスの性質と非効率性は、産業展開を妨げた。 検索やレコメンデーションシステムのような産業シナリオは、特定の次元に沿って評価を必要とする単一ドメインタスクを含むことが多い。 このような文脈において、"悪いケース"を診断するには、次元固有の問題を識別し、最適化するために構造化されたフィードバックが必要である。 本稿では,サイドブランチモデルを補助的特徴生成器として統合したモジュール型かつ解釈可能なフレームワークであるStructure Reward Model (SRM)を提案する。 きめ細かい寸法を導入することにより、SRMは解釈可能で効率的な評価を可能にし、対象とする診断と最適化を容易にする。 この構造化されたアプローチは、産業アプリケーションへの適応性とスケーラビリティを保証する。 包括的実験により、SRMはスカラーRMやGRMよりも頑健で、人間の嗜好と整合性が高いことを示した。 モジュラー設計は、実用的なシナリオの効率的な最適化をさらにサポートし、SRMは産業に実用的な報酬モデリングソリューションを提供することができる。

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