Reasoning Through Execution: Unifying Process and Outcome Rewards for Code Generation

📄 arXiv: 2412.15118v2 📥 PDF

作者: Zhuohao Yu, Weizheng Gu, Yidong Wang, Xingru Jiang, Zhengran Zeng, Jindong Wang, Wei Ye, Shikun Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.SE

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-06-06)

备注: Accepted to ICML 2025; 23 pages, 7 figures, code is available at: https://github.com/zhuohaoyu/ORPS

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Outcome Refining Process Supervision，统一过程和结果奖励，提升代码生成质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 大型语言模型 过程监督 结果监督 可执行验证 树搜索 自我批评

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法在复杂任务中面临挑战，过程监督依赖昂贵数据且奖励不一致，结果监督则难以处理需要中间步骤的任务。
  2. 论文提出Outcome Refining Process Supervision (ORPS)，利用可执行验证统一过程和结果监督，通过树搜索和自我批评机制优化代码生成。
  3. 实验结果表明，ORPS 在多个模型和基准测试中均取得了显著提升，正确率提高26.9%，代码效率提高42.2%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在代码生成方面表现出色，但在需要复杂推理的编程任务中仍然面临挑战。为了弥合这一差距，传统的过程监督依赖于学习到的奖励模型，需要昂贵的训练数据并存在奖励不一致的问题，而结果监督在需要协调中间步骤的复杂任务中失效。我们引入了Outcome Refining Process Supervision (ORPS)，它通过可执行验证统一了过程和结果监督：一个树状结构的搜索框架生成策略性替代方案，分析执行指标，并通过将运行时反馈与推理相结合的自我批评机制对候选方案进行评分。在5个模型和3个基准测试上的实验表明，ORPS 实现了持续的性能提升，正确率提高了26.9%，代码效率提高了42.2%。结果表明，ORPS 使 LLM 能够克服代码生成中的局部最优，为结合可验证结果和结构化推理来应对复杂挑战提供了一个有希望的方向。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂编程任务中代码生成能力不足的问题。现有方法，如过程监督和结果监督，分别存在训练数据成本高昂、奖励不一致以及无法处理需要协调中间步骤任务的痛点。这些痛点导致模型容易陷入局部最优，难以生成高质量的代码。

核心思路：论文的核心思路是结合过程监督和结果监督的优点，提出Outcome Refining Process Supervision (ORPS)。ORPS 通过可执行验证来指导代码生成过程，利用代码的执行结果来优化中间步骤，从而克服局部最优，提高代码质量。这种方法的核心在于将代码的执行反馈融入到模型的推理过程中。

技术框架：ORPS 的整体框架是一个树状结构的搜索过程。首先，模型生成多个候选代码片段。然后，这些代码片段被执行，并记录执行指标（例如，运行时间、内存使用）。接下来，一个自我批评机制利用这些执行指标和代码的执行结果来评估每个候选代码片段的质量。最后，模型根据评估结果选择最佳的代码片段，并将其作为下一步生成的起点。这个过程迭代进行，直到生成完整的代码。

关键创新：ORPS 的关键创新在于其统一过程和结果监督的方式。与传统方法不同，ORPS 不仅依赖于预先定义的奖励模型，还利用代码的实际执行结果来指导生成过程。这种方法能够更准确地评估代码的质量，并帮助模型克服局部最优。此外，ORPS 的树状搜索框架能够探索更多的代码生成策略，从而提高代码的质量。

关键设计：ORPS 的关键设计包括：1) 树状搜索框架，用于探索不同的代码生成策略；2) 可执行验证，用于获取代码的执行结果和执行指标；3) 自我批评机制，用于评估候选代码片段的质量。自我批评机制可以采用不同的形式，例如，可以训练一个奖励模型来预测代码的质量，也可以使用一些简单的启发式规则来评估代码的执行结果。论文中具体使用的参数设置、损失函数和网络结构等细节在开源代码中可以找到。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ORPS 在多个模型和基准测试中均取得了显著提升。具体而言，在代码正确率方面，ORPS 比现有方法提高了26.9%。在代码效率方面，ORPS 提高了42.2%。这些结果表明，ORPS 能够有效地提高代码生成质量，并克服局部最优。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂代码生成的场景，例如自动化软件开发、智能编程助手、以及代码修复等。通过提高代码生成质量和效率，ORPS 有潜力显著降低软件开发成本，并提升软件的可靠性和性能。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的序列生成任务，例如文本生成和机器翻译。

📄 摘要（原文）

Large Language Models excel at code generation yet struggle with complex programming tasks that demand sophisticated reasoning. To bridge this gap, traditional process supervision relies on learned reward models requiring costly training data and suffering from reward misalignment, while outcome supervision fails for complex tasks needing coordinated intermediate steps. We introduce Outcome Refining Process Supervision, which unifies process and outcome supervision by leveraging executable verification: a tree-structured search framework generates strategic alternatives, profiles execution metrics, and scores candidates via self-critique mechanisms that integrate runtime feedback with reasoning. Experiments across 5 models and 3 benchmarks show consistent gains, with 26.9% higher correctness and 42.2% improved code efficiency. The results demonstrate that ORPS enables LLMs to overcome local optima in code generation, suggesting a promising direction for combining verifiable outcomes with structured reasoning to tackle complex challenges. We open-source at: https://github.com/zhuohaoyu/ORPS