論文の概要: Reward Modeling for Reinforcement Learning-Based LLM Reasoning: Design, Challenges, and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09305v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 00:45:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.301875
• Title: Reward Modeling for Reinforcement Learning-Based LLM Reasoning: Design, Challenges, and Evaluation
• Title（参考訳）: 強化学習に基づくLLM推論のためのリワードモデリング:設計,課題,評価
• Authors: Pei-Chi Pan, Yingbin Liang, Sen Lin,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は変革の可能性を示しているが、その推論は矛盾し、信頼できないままである。 この研究は、報酬モデリングは単なる実装の詳細ではなく、推論アライメントの中心的なアーキテクトであると主張している。 本枠組みでは,報奨機構の分類,報奨ハッキングを広範にわたる障害モードとして分析し,報奨が課題を統一する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.38008143057758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate transformative potential, yet their reasoning remains inconsistent and unreliable. Reinforcement learning (RL)-based fine-tuning is a key mechanism for improvement, but its effectiveness is fundamentally governed by reward design. Despite its importance, the relationship between reward modeling and core LLM challenges--such as evaluation bias, hallucination, distribution shift, and efficient learning--remains poorly understood. This work argues that reward modeling is not merely an implementation detail but a central architect of reasoning alignment, shaping what models learn, how they generalize, and whether their outputs can be trusted. We introduce Reasoning-Aligned Reinforcement Learning (RARL), a unifying framework that systematizes diverse reward paradigms for multi-step reasoning. Within this framework, we present a taxonomy of reward mechanisms, analyze reward hacking as a pervasive failure mode, and examine how reward signals unify challenges ranging from inference-time scaling to hallucination mitigation. We further critically evaluate existing benchmarks, highlighting vulnerabilities such as data contamination and reward misalignment, and outline directions for more robust evaluation. By integrating fragmented research threads and clarifying the interplay between reward design and fundamental reasoning capabilities, this work provides a foundational roadmap for building reasoning models that are robust, verifiable, and trustworthy.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は変革の可能性を示しているが、その推論は矛盾し、信頼できないままである。 強化学習(RL)に基づく微調整は改善の鍵となるメカニズムであるが、その効果は基本的に報酬設計によって支配されている。 その重要性にもかかわらず、報酬モデリングと中核的なLLM課題(評価バイアス、幻覚、分布シフト、効率的な学習など)の関係はよく分かっていない。 この研究は、報酬モデリングは単に実装の詳細ではなく、推論アライメントの中央アーキテクトであり、モデルが何を学習するか、どのように一般化するか、アウトプットが信頼できるかどうかを形作っている、と論じている。 マルチステップ推論のための多様な報酬パラダイムを体系化する統一フレームワークであるReasoning-Aligned Reinforcement Learning (RARL)を紹介する。 本枠組みでは,報酬機構の分類を提示し,報酬ハッキングを広範にわたる障害モードとして分析し,報酬信号が推論時間スケーリングから幻覚緩和までの課題を統一する方法について検討する。 さらに、既存のベンチマークを批判的に評価し、データ汚染や報酬ミスアライメントなどの脆弱性を強調し、より堅牢な評価のための方向性を概説する。 断片化された研究スレッドを統合し、報酬設計と基本的な推論能力の相互作用を明確にすることによって、堅牢で検証可能な信頼性のある推論モデルを構築するための基本的なロードマップを提供する。

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