論文の概要: Don't Waste Mistakes: Leveraging Negative RL-Groups via Confidence Reweighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08696v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 18:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.396074
• Title: Don't Waste Mistakes: Leveraging Negative RL-Groups via Confidence Reweighting
• Title（参考訳）: 失敗を無駄にしない - 信頼の再重み付けによる否定的RLグループの導入
• Abstract要約: 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、大規模言語モデルを改善するための標準的なレシピとなっている。 負の集団は、余分な監督なしに活用できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.822152032771736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) has become a standard recipe for improving large language models (LLMs) on reasoning tasks, with Group Relative Policy Optimization (GRPO) widely used in practice. Yet GRPO wastes substantial compute on negative groups: groups in which no sampled response is correct yield zero advantage and thus no gradient. We ask whether negative groups can be leveraged without extra supervision. Starting from a maximum-likelihood (MLE) objective in reward modeling, we show that the MLE gradient is equivalent to a policy gradient for a modified value function. This value function adds a confidence-weighted penalty on incorrect responses, imposing larger penalties on more confident mistakes. We refer to this as \textbf{L}ikelihood \textbf{E}stimation with \textbf{N}egative \textbf{S}amples (\textbf{LENS}). LENS modifies GRPO to assign non-zero, confidence-dependent rewards to incorrect generations, making negative groups informative and converting previously wasted samples into useful gradient updates. On the MATH benchmark with Llama-3.1-8B and Qwen-2.5-3B, the proposed variant consistently outperforms GRPO baseline, with significant gains on harder items. These results demonstrate a principled and practical way to "rescue" negative groups, improving efficiency and performance in RLVR.
• Abstract（参考訳）: 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、大規模言語モデル(LLM)を推論タスクで改善するための標準的なレシピとなり、グループ相対政策最適化(GRPO)が実用化されている。 しかし GRPO は負の群に対して実質的な計算を無駄にしている: サンプル応答が正しくない群はゼロ優位であり、したがって勾配が存在しない。 余分な監督なしに否定的なグループを活用できるかどうかを問う。 報酬モデルにおける最大類似度(MLE)の目的から、MLE勾配は修正値関数のポリシー勾配と等価であることを示す。 この値関数は、誤った応答に対して自信の重み付けされたペナルティを追加し、より自信のあるミスに対してより大きな罰を与える。 これを \textbf{L}ikelihood \textbf{E}stimation with \textbf{N}egative \textbf{S}amples (\textbf{LENS}) と呼ぶ。 LENSはGRPOを修正し、非ゼロで信頼性に依存しない報酬を誤った世代に割り当てる。 Llama-3.1-8B と Qwen-2.5-3B による MATH のベンチマークでは、提案された変種はGRPO のベースラインを一貫して上回り、より難しい項目に大きく影響した。 これらの結果は、RLVRの効率と性能を改善し、ネガティブなグループを「救う」ための原則的で実践的な方法を示している。

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