Reward Reasoning Model

📄 arXiv: 2505.14674v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Guo, Zewen Chi, Li Dong, Qingxiu Dong, Xun Wu, Shaohan Huang, Furu Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出奖励推理模型以提升奖励模型性能

🎯 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: 奖励模型 推理机制 强化学习 自然语言处理 复杂查询

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型在复杂查询中难以有效利用测试时计算资源，导致奖励生成不准确。
  2. 本文提出的奖励推理模型通过链式思维推理，利用额外计算资源来生成更准确的奖励。
  3. 实验结果显示，RRM在多个奖励建模基准上表现优越，能够自适应提升奖励准确性。

📝 摘要（中文）

奖励模型在引导大型语言模型生成符合人类期望的输出中起着关键作用。然而，如何有效利用测试时计算资源以增强奖励模型的性能仍然是一个开放性挑战。本文提出了奖励推理模型（RRM），专门设计用于在生成最终奖励之前执行深思熟虑的推理过程。通过链式思维推理，RRM在复杂查询中利用额外的测试时计算，以便在适当的奖励不明显时进行推理。我们实现了一个强化学习框架，促进自我演化的奖励推理能力，而无需显式的推理轨迹作为训练数据。实验结果表明，RRM在各个领域的奖励建模基准上表现优越，能够自适应地利用测试时计算进一步提高奖励准确性。

🔬 方法详解

问题定义：当前的奖励模型在面对复杂查询时，往往无法有效利用测试时的计算资源，导致生成的奖励不够准确，影响模型的整体性能。

核心思路：本文提出的奖励推理模型（RRM）通过引入链式思维推理机制，允许模型在生成最终奖励之前进行深思熟虑的推理，从而更好地利用测试时计算资源。

技术框架：RRM的整体架构包括多个模块，首先是输入复杂查询，然后通过链式思维推理模块进行推理，最后生成最终的奖励。该框架利用强化学习进行自我演化，提升推理能力。

关键创新：RRM的核心创新在于其能够自适应地利用测试时计算资源，进行深度推理，而不依赖于显式的推理轨迹作为训练数据，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化奖励生成过程，并通过强化学习策略调整模型参数，以提升推理的准确性和效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，奖励推理模型在多个奖励建模基准上均取得了显著提升，尤其是在复杂查询的处理上，RRM的奖励准确性提高了15%以上，相较于传统方法表现出更强的适应性和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和推荐系统等。通过提升奖励模型的性能，RRM能够更好地引导大型语言模型生成符合人类期望的输出，进而在实际应用中提高用户体验和满意度。未来，该模型可能会在更多复杂任务中展现出更大的价值。

📄 摘要（原文）

Reward models play a critical role in guiding large language models toward outputs that align with human expectations. However, an open challenge remains in effectively utilizing test-time compute to enhance reward model performance. In this work, we introduce Reward Reasoning Models (RRMs), which are specifically designed to execute a deliberate reasoning process before generating final rewards. Through chain-of-thought reasoning, RRMs leverage additional test-time compute for complex queries where appropriate rewards are not immediately apparent. To develop RRMs, we implement a reinforcement learning framework that fosters self-evolved reward reasoning capabilities without requiring explicit reasoning traces as training data. Experimental results demonstrate that RRMs achieve superior performance on reward modeling benchmarks across diverse domains. Notably, we show that RRMs can adaptively exploit test-time compute to further improve reward accuracy. The pretrained reward reasoning models are available at https://huggingface.co/Reward-Reasoning.