論文の概要: Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06336v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 22:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.757636
• Title: Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes
• Title（参考訳）: Future-as-Label: 現実の成果からのスケーラブルなスーパービジョン
• Authors: Benjamin Turtel, Paul Wilczewski, Danny Franklin, Kris Skothiem,
• Abstract要約: 我々は、時間的に解決された実世界の予測に、検証可能な報酬で強化学習を拡張した。 我々は、因果的にマスキングされた情報の下で確率予測を行うために言語モデルを訓練する。 スーパービジョンは、解決後の結果のみから導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world prediction problems lack labels observable at prediction time, creating a temporal gap between prediction and outcome that yields supervision only after events resolve. To address this setting, we extend reinforcement learning with verifiable rewards to temporally resolved real-world prediction, and use it to train language models to make probabilistic forecasts under causally masked information with retrospective evaluation using proper scoring rules. Supervision is derived solely from post-resolution outcomes, preserving delayed-reward semantics. On real-world forecasting benchmarks, Qwen3-32B trained using Foresight Learning improves Brier score by 27% and halves calibration error relative to its pretrained baseline, and outperforms Qwen3-235B on both constructed future-event prediction tasks and the Metaculus benchmark despite a 7x parameter disadvantage.
• Abstract（参考訳）: 現実の予測問題の多くは、予測時に観測可能なラベルを欠いているため、予測と結果の間に時間的ギャップが生じ、事象が解決した後にのみ監督される。 この設定に対処するために、実世界の予測を時間的に解決する上で、検証可能な報酬を伴う強化学習を拡張し、適切なスコアリングルールを用いて、因果的にマスキングされた情報の下で確率予測を行うための言語モデルを訓練するために使用する。 スーパービジョンは、解決後の結果のみから派生し、遅延逆意味論を保存する。 実世界の予測ベンチマークでは、Foresight Learningを用いてトレーニングされたQwen3-32Bは、事前トレーニングされたベースラインと比較してブライアスコアを27%改善し、キャリブレーション誤差を半減し、7倍のパラメータ不利益にもかかわらず、構築された将来の予測タスクとメタキュラスベンチマークの両方でQwen3-235Bを上回った。

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