論文の概要: Memorize Theorems, Not Instances: Probing SFT Generalization through Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09270v1
• Date: Sun, 10 May 2026 02:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.154949
• Title: Memorize Theorems, Not Instances: Probing SFT Generalization through Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: 例ではなく理論を記憶する:数学的推論によるSFT一般化の探索
• Abstract要約: Supervised Fine-Tuning (SFT) は記憶特異的適応に広く用いられている。 我々は、根本原因はそれ自体ではなく、その標的であると主張している。バニラSFTは、問題解対におけるモデルを利用して、刺激的な表面相関を推し進める。 本稿では,ルールの実行方法を教えることによって,明示的な定理の適用を監督するTheorem-SFTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.04110582887738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised Fine-Tuning (SFT) is widely used for task-specific adaptation, yet recent work shows it systematically undermines reasoning generalization. We argue the root cause is not memorization itself, but its target: vanilla SFT drives models to exploit and memorize spurious surface correlations in problem-solution pairs, leaving them brittle to superficial input variations. To address this, we propose Theorem-SFT, which reorients supervision toward explicit theorem application by teaching models how rules are invoked rather than what answers look like. Theorem-SFT yields consistent gains across benchmarks and model families: +8.8% on MATH (LLaMA3.2-3B-Instruct) and +20.27% on GeoQA (Qwen2.5-VL-7B-Instruct) without modality-specific re-training. Fine-tuning MLP layers alone matches full-layers performance, implicating feed-forward components as the primary locus of reasoning rules. Our findings reframe the debate: Generalization failures stem not from memorization as a mechanism, but from memorizing the wrong inductive targets.
• Abstract（参考訳）: Supervised Fine-Tuning (SFT) はタスク固有の適応に広く用いられているが、最近の研究は推論の一般化を体系的に弱めていることを示している。 我々は根本原因は記憶そのものではなく,そのターゲットであると主張している。バニラSFTは,問題の解法対におけるスプリラスな表面相関を利用・記憶するためにモデルを駆動し,表面入力の変動に弱いままにしておく。 そこで本論文では, モデルに対して, 結果がどのようなものかではなく, どのようにルールが呼び出されるかを教えることによって, 明示的定理の適用を監督するTheorem-SFTを提案する。 Theorem-SFTはベンチマークとモデルファミリで一貫した利得を得る: +8.8%がMATH(LLaMA3.2-3B-インストラクタ)、+20.27%がGeoQA(Qwen2.5-VL-7B-インストラクタ)で、モダリティに特化しない。 微調整のMDP層だけではフルレイヤのパフォーマンスと一致し、フィードフォワード成分を推論ルールの第一軌跡として含んでいる。 一般化失敗は、メカニズムとしての記憶ではなく、誤った帰納的目標を記憶することに由来する。

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