論文の概要: Multidimensional Rubric-oriented Reward Model Learning via Geometric Projection Reference Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16139v1
- Date: Thu, 20 Nov 2025 08:26:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.528049
- Title: Multidimensional Rubric-oriented Reward Model Learning via Geometric Projection Reference Constraints
- Title（参考訳）: 幾何学的投影基準制約による多次元ルーブリック指向リワードモデル学習
- Authors: Yongnan Jin, Xurui Li, Feng Cao, Liucun Gao, Juanjuan Yao,
- Abstract要約: GPRC(Geometric Projection Reference Constraints)を用いたMR-RML(Multidimensional-oriented Reward Model Learning)を提案する。
MR-RMLは、医療標準を構造化された"Dimensions-Scenarios-Disciplines"マトリックスに統合し、データ生成とモデル最適化をガイドする。
62.7 (フルサブセット) と44.7 (ハードサブセット) のスコアを持つオープンソース LLM のSOTA を達成し、またクローズドソースモデルの大部分を上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.79357178898034
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of large language models (LLMs) into medical practice holds transformative potential, yet their real-world clinical utility remains limited by critical alignment challenges: (1) a disconnect between static evaluation benchmarks and dynamic clinical cognitive needs, (2) difficulties in adapting to evolving, multi-source medical standards, and (3) the inability of conventional reward models to capture nuanced, multi-dimensional medical quality criteria. To address these gaps, we propose MR-RML (Multidimensional Rubric-oriented Reward Model Learning) via GPRC (Geometric Projection Reference Constraints), a novel alignment framework that integrates medical standards into a structured "Dimensions-Scenarios-Disciplines" matrix to guide data generation and model optimization. MR-RML introduces three core innovations: (1) a "Dimensions-Scenarios-Disciplines" medical standard system that embeds domain standards into the full training pipeline; (2) an independent multi-dimensional reward model that decomposes evaluation criteria, shifting from real-time rubric-based scoring to internalized reward modeling for improved consistency and cost-efficiency; (3) geometric projection reference constraints that transform medical cognitive logic into mathematical regularization, aligning scoring gradients with clinical reasoning and enabling synthetic data-driven training. Through extensive evaluations on the authoritative medical benchmark Healthbench, our method yields substantial performance gains over the base LLM Qwen-32B (45% on the full subset and 85% on Hard subset, respectively). It achieves a SOTA among open-source LLMs with scores of 62.7 (full subset) and 44.7 (hard subset), while also outperforming the majority of closed-source models.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の医療実践への統合は、変革的な可能性を持つが、その現実的な臨床ユーティリティは、(1)静的評価ベンチマークとダイナミックな臨床認知ニーズの切り離し、(2)進化するマルチソース医療標準への適応の困難、(3)ニュアンスド・マルチ次元医療品質基準を捉えるための従来の報酬モデルが不可能なことなど、重要な調整課題によって制限されている。
これらのギャップに対処するため,GPRC(Geometric Projection Reference Constraints)を用いたMR-RML(Multidimensional Rubric-oriented Reward Model Learning)を提案する。
MR-RMLは,(1)ドメイン標準をフルトレーニングパイプラインに組み込んだ「ディメンジョンズ・シニア・ディシプリエンス」医療標準システム,(2)評価基準を分解する独立した多次元報酬モデル,(2)一貫性とコスト効率を向上させるためのリアルタイムルービリック・スコアリングから内部化報酬モデリングへのシフト,(3)医学認知論理を数学的正則化に転換する幾何学的投影基準制約,(2)臨床推論との整合性,および合成データ駆動トレーニングの実現。
信頼できる医療ベンチマークHealthbenchの広範囲な評価を通じて,本手法はLLM Qwen-32B(全サブセットで45%,ハードサブセットで85%)に対して,大幅な性能向上をもたらす。
62.7 (フルサブセット) と44.7 (ハードサブセット) のスコアを持つオープンソース LLM のSOTA を達成し、またクローズドソースモデルの大部分を上回っている。
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