Non-VerifiableRewards
[Paper Note] Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling, Zijun Liu+, arXiv'25
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#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Test-Time Scaling #GRPO #read-later #Selected Papers/Blogs #RewardModel Issue Date: 2025-07-22 GPT Summary- 強化学習を用いてLLMsの推論能力を向上させるため、報酬モデリング（RM）のスケーラビリティを探求。ポイントワイズ生成報酬モデリング（GRM）を採用し、自己原則批評調整（SPCT）を提案してパフォーマンスを向上。並列サンプリングとメタRMを導入し、スケーリング性能を改善。実験により、SPCTがGRMの質とスケーラビリティを向上させ、既存の手法を上回る結果を示した。DeepSeek-GRMは一部のタスクで課題があるが、今後の取り組みで解決可能と考えられている。モデルはオープンソースとして提供予定。 Comment
- inputに対する柔軟性と、
- 同じresponseに対して多様なRewardを算出でき (= inference time scalingを活用できる)、
- Verifiableな分野に特化していないGeneralなRewardモデルである
Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling (GRM) を提案。
Figure3に提案手法の学習の流れが図解されておりわかりやすい。
[Paper Note] Bridging Offline and Online Reinforcement Learning for LLMs, Jack Lanchantin+, arXiv'25
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#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #TransferLearning #DPO #GRPO #VerifiableRewards #Off-Policy #On-Policy Issue Date: 2025-06-30 GPT Summary- 大規模言語モデルのファインチューニングにおける強化学習手法の効果を、オフラインからオンラインへの移行において調査。数学タスクと指示に従うタスクのベンチマーク評価を行い、オンラインおよびセミオンラインの最適化手法がオフライン手法を上回る結果を示す。トレーニングダイナミクスとハイパーパラメータ選択について分析し、検証可能な報酬と検証不可能な報酬を共同で扱うことでパフォーマンス向上を確認。 Comment
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