扱い可能な軌道制御による構造化推論の学習
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Apple Machine Learning
Apple Machine Learning は、大規模言語モデルが複雑な推論軌道を効率的に獲得できるよう、特定の推論パターンを体系的に発見・強化する「構造化推論」のパラダイムを提案した。
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大規模言語モデルは、しばしば再帰的な語彙パターン（例：検証を示す「待って」）として現れる、突発的な推論行動を示すことがあります。しかし、制約のないサンプリングにおいて複雑な推論経路は依然として希少であり、標準的な強化学習（RL: Reinforcement Learning）では多様な推論行動の獲得を保証できないことがしばしばあります。私たちは、強化学習プロセスの中で特定の推論パターンを標的にした探索を必要とする「構造化推論」というパラダイムを通じて、多様な推論パターンの体系的発見と強化を提案します。これを実現するために、Ctrl-R を提案します。これは学習のためのフレームワークです…
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Large language models can exhibit emergent reasoning behaviors, often manifested as recurring lexical patterns (e.g., “wait,” indicating verification). However, complex reasoning trajectories remain sparse in unconstrained sampling, and standard RL often fails to guarantee the acquisition of diverse reasoning behaviors. We propose a systematic discovery and reinforcement of diverse reasoning patterns through structured reasoning, a paradigm that requires targeted exploration of specific reasoning patterns during the RL process. To this end, we propose Ctrl-R, a framework for learning…
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