Direct Value Optimization: Improving Chain-of-Thought Reasoning in LLMs with Refined Values

📄 arXiv: 2502.13723v1 📥 PDF

作者: Hongbo Zhang, Han Cui, Guangsheng Bao, Linyi Yang, Jun Wang, Yue Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

备注: preprint

💡 一句话要点

提出直接价值优化(DVO)，通过精细化价值信号提升LLM的CoT推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 直接价值优化 强化学习 大型语言模型 链式思考 推理能力 价值估计 蒙特卡洛树搜索

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工标注的偏好标签，成本高昂且难以获取细粒度的推理过程信息。
  2. DVO利用推理步骤中的价值信号，通过均方误差损失进行优化，实现细粒度的监督。
  3. 实验表明，DVO在数学和常识推理任务上优于现有离线偏好优化技术，且训练步数更少。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种创新的强化学习框架——直接价值优化(DVO)，旨在提升大型语言模型在复杂推理任务中的能力。与依赖偏好标签的传统方法不同，DVO利用推理过程中的每一步的价值信号，通过均方误差损失来优化模型。DVO的关键优势在于其细粒度的监督，避免了耗费人力的人工标注。DVO中的目标价值使用蒙特卡洛树搜索或结果价值模型进行估计。在数学和常识推理任务上的实验分析表明，即使训练步数较少，DVO始终优于现有的离线偏好优化技术。这些发现强调了价值信号在提升推理能力方面的重要性，并突出了DVO在缺乏明确人类偏好信息的场景下作为一种卓越的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中，由于缺乏细粒度监督信号而导致的推理能力不足的问题。现有方法通常依赖人工标注的偏好标签，这种方式成本高昂，难以获取，并且无法提供推理过程中的每一步的价值信息，限制了模型的优化效果。

核心思路：论文的核心思路是利用推理过程中的价值信号，直接优化语言模型。通过估计每一步推理的价值，并将其作为监督信号，模型可以通过最小化预测价值与目标价值之间的差异来学习更有效的推理策略。这种方法避免了对人工标注偏好标签的依赖，并提供了更细粒度的监督信息。

技术框架：DVO框架主要包含以下几个阶段：1) 使用大型语言模型生成推理过程；2) 使用蒙特卡洛树搜索(MCTS)或结果价值模型估计每个推理步骤的价值；3) 使用均方误差损失函数，优化语言模型，使其预测的价值更接近目标价值。整体流程是一个迭代的过程，通过不断地生成推理过程、估计价值和优化模型，逐步提升模型的推理能力。

关键创新：DVO最重要的技术创新点在于其直接利用价值信号进行优化，避免了对人工标注偏好标签的依赖。与传统的偏好优化方法相比，DVO提供了更细粒度的监督信息，可以更有效地指导模型的学习。此外，DVO使用MCTS或结果价值模型来估计价值，这使得它可以在缺乏明确奖励信号的情况下进行学习。

关键设计：DVO的关键设计包括：1) 价值估计方法：论文使用了MCTS和结果价值模型两种方法来估计价值。MCTS通过模拟推理过程来估计价值，而结果价值模型则直接预测最终结果的价值。2) 损失函数：论文使用均方误差损失函数来衡量模型预测价值与目标价值之间的差异。3) 训练策略：论文采用了离线训练策略，即先收集推理过程和价值，然后使用这些数据来训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DVO在数学和常识推理任务上均优于现有的离线偏好优化技术。例如，在某些任务上，DVO的性能提升了10%以上，并且只需要更少的训练步骤。这些结果表明，DVO是一种有效的提升LLM推理能力的方法。

🎯 应用场景

DVO具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要复杂推理的任务中，例如数学问题求解、常识推理、代码生成等。该方法可以提升LLM在这些任务中的性能，使其能够更好地理解和解决复杂问题。此外，DVO还可以应用于机器人控制、游戏AI等领域，提升智能体的决策能力。

📄 摘要（原文）

We introduce Direct Value Optimization (DVO), an innovative reinforcement learning framework for enhancing large language models in complex reasoning tasks. Unlike traditional methods relying on preference labels, DVO utilizes value signals at individual reasoning steps, optimizing models via a mean squared error loss. The key benefit of DVO lies in its fine-grained supervision, circumventing the need for labor-intensive human annotations. Target values within the DVO are estimated using either Monte Carlo Tree Search or an outcome value model. Our empirical analysis on both mathematical and commonsense reasoning tasks shows that DVO consistently outperforms existing offline preference optimization techniques, even with fewer training steps. These findings underscore the importance of value signals in advancing reasoning capabilities and highlight DVO as a superior methodology under scenarios lacking explicit human preference information.