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StepWiser: Stepwise Generative Judges for Wiser Reasoning

Created by
  • Haebom

作者

Wei Xiong, Wenting Zhao, Weizhe Yuan, Olga Golovneva, Tong Zhang, Jason Weston, Sainbayar Sukhbaatar

概要

本論文は、多段階推論戦略を利用するモデルの中間段階推論の妥当性を監督する問題を解決するために、段階的なフィードバックを提供するプロセス補償モデルを提案する。従来のプロセス補償モデルは説明を提供せず、静的データセットを用いた地図学習に依存して一般化能力が制限的であるLimitationsを持っています。本論文では、段階的補償モデリングを分類作業ではなく推論作業に再構成し、政策モデルの推論段階について推論する生成的判断者を提案する。提案するモデル、StepWiserはロールアウトの相対結果を利用した強化学習で訓練されており、従来の方法より向上した中間段階判断精度、訓練時のポリシーモデル改善、推論時間検索改善などの結果を示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存のプロセス補償モデルのLimitationsである説明の欠如と一般化能力の低下の問題を解決しました。
生成的判断者による中間段階推論の妥当性をより正確に判断する。
トレーニング時のポリシーモデルのパフォーマンス向上と推論時間検索の改善効果を提供します。
多段階推論モデルの性能向上と信頼性の向上に寄与
Limitations:
StepWiserモデルの性能向上が特定の問題領域に限定される可能性がある。
強化学習ベースのトレーニングによる計算コストとトレーニング時間の増加の可能性。
生成的判断者の推論過程の解釈力が不足する可能性がある。
実際の複雑な問題に対する一般化能力の追加検証が必要
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