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REASONING GYM: Reasoning Environments for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

Created by
  • Haebom

作者

Zafir Stojanovski, Oliver Stanley, Joe Sharratt, Richard Jones, Abdulhakeem Adefioye, Jean Kaddour, Andreas K opf

Reasoning Gym (RG) - Reinforcement Learningのための推論環境ライブラリ

概要

本論文では、検証可能な報酬を通じて強化学習のための推論環境ライブラリであるReasoning Gym(RG)を紹介します。 RGは、代数、算術、計算、認知、ジオメトリ、グラフ理論、ロジック、およびさまざまな一般的なゲームを含む複数のドメインにわたって100を超えるデータジェネレータと検証器を提供します。コアイノベーションは、複雑さを調整できる事実上無限のトレーニングデータを生成できることです。これは、通常、固定された以前のほとんどの推論データセットとは異なります。この手続き型作成アプローチは、さまざまな難易度レベルで継続的な評価を可能にします。実験結果は,推論モデルの評価と強化学習におけるRGの効果を示した。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
さまざまなドメイン(代数、算術など)を含む100を超えるデータジェネレータと検証器を提供することで、広範な推論能力を評価できます。
複雑さを調整できる事実上無限のトレーニングデータ生成により、継続的な評価と難易度調整学習が可能。
強化学習モデルの評価と学習における効果を実証
Limitations:
論文に具体的なLimitationsへの言及はありません。
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