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(RRM)，利用推理过程提升奖励模型性能。

🎯 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 推理模型 思维链 强化学习 语言模型 测试时计算 奖励函数

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型难以有效利用测试时计算资源来提升性能，尤其是在处理复杂查询时。
  2. 提出奖励推理模型（RRMs），通过思维链推理，利用额外的测试时计算来提升奖励准确性。
  3. 通过强化学习框架，RRMs无需显式推理轨迹即可自我进化奖励推理能力，并在多个领域取得优异性能。

📝 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方面起着至关重要的作用。然而，如何有效利用测试时计算来增强奖励模型性能仍然是一个公开的挑战。本文介绍了奖励推理模型（RRMs），该模型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。通过思维链推理，RRMs利用额外的测试时计算来处理那些不容易立即获得适当奖励的复杂查询。为了开发RRMs，我们实现了一个强化学习框架，该框架培养了自我进化的奖励推理能力，而不需要显式的推理轨迹作为训练数据。实验结果表明，RRMs在跨多个领域的奖励建模基准测试中取得了优异的性能。值得注意的是，我们表明RRMs可以自适应地利用测试时计算来进一步提高奖励准确性。预训练的奖励推理模型可在https://huggingface.co/Reward-Reasoning 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决奖励模型在测试阶段无法有效利用计算资源，导致复杂场景下奖励不准确的问题。现有方法通常直接预测奖励，缺乏推理过程，难以处理需要深入理解和推理的复杂查询。

核心思路：核心思想是让奖励模型具备推理能力，通过思维链（Chain-of-Thought）的方式，逐步推理并给出奖励。这样可以利用更多的测试时计算资源，提升奖励的准确性，尤其是在复杂场景下。

技术框架：整体框架基于强化学习，训练奖励模型具备推理能力。具体流程包括：1) 输入查询；2) 奖励模型进行思维链推理，生成中间步骤；3) 根据最终推理结果给出奖励；4) 使用强化学习算法（具体算法未知）优化奖励模型，使其能够生成更准确的奖励。

关键创新：关键创新在于将推理过程引入奖励模型，使其能够像人类一样进行思考和判断。通过思维链推理，模型可以逐步分析问题，从而更好地理解查询的意图，并给出更合理的奖励。这种方法不需要人工标注的推理轨迹，而是通过强化学习自动学习推理能力。

关键设计：论文采用强化学习框架训练奖励模型，具体参数设置、损失函数和网络结构未知。关键在于如何设计奖励函数，鼓励模型进行有效的推理，并给出准确的奖励。此外，如何控制推理的步数，平衡计算成本和奖励准确性也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RRMs在奖励建模基准测试中取得了优异的性能，证明了其有效性。更重要的是，RRMs能够自适应地利用测试时计算来进一步提高奖励准确性，这表明该模型具有很强的灵活性和可扩展性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要奖励模型的场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过提升奖励模型的准确性，可以更好地引导大型语言模型生成符合人类期望的输出，提高用户体验和任务完成质量。未来，该方法有望应用于更复杂的任务，例如自动驾驶、机器人控制等。

📄 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.