Dynamic and Generalizable Process Reward Modeling

📄 arXiv: 2507.17849v1 📥 PDF

作者: Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Zhiyuan Zeng, Qinyuan Cheng, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-23

备注: Accepted by ACL 2025 Main

💡 一句话要点

提出动态可泛化的过程奖励建模(DG-PRM)，提升LLM在复杂任务中的性能。

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

关键词: 过程奖励模型 大型语言模型 奖励树 动态奖励信号选择 帕累托支配估计 跨领域泛化 复杂任务 奖励学习

📋 核心要点

  1. 现有过程奖励模型依赖启发式方法，泛化能力弱，且忽略了文本过程中的指导信息。
  2. DG-PRM构建奖励树，捕获细粒度多维奖励标准，动态选择奖励信号进行逐步评分。
  3. 实验表明DG-PRM在多个基准测试中显著提升模型性能，并具有良好的分布外泛化能力。

📝 摘要（中文）

过程奖励模型(PRM)对于通过提供密集的奖励信号来指导大型语言模型(LLM)在复杂场景中至关重要。然而，现有的PRM主要依赖于启发式方法，这在跨领域泛化方面存在困难。虽然已经提出了LLM-as-judge来提供通用的奖励，但目前的研究主要集中在反馈结果上，忽略了文本中嵌入的有意义的指导。此外，静态和粗粒度的评估标准难以适应复杂的流程监督。为了解决这些挑战，我们提出了动态和可泛化的过程奖励建模(DG-PRM)，它采用奖励树来捕获和存储细粒度的、多维的奖励标准。DG-PRM动态地选择奖励信号进行逐步奖励评分。为了处理多方面的奖励信号，我们率先采用帕累托支配估计来识别区分性的正负样本对。实验结果表明，DG-PRM在流行的基准测试中取得了惊人的性能，通过密集的奖励显著提高了跨任务的模型性能。进一步的分析表明，DG-PRM能够很好地适应分布外场景，表现出卓越的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有过程奖励模型(PRM)依赖于人工设计的启发式规则，难以泛化到新的领域和任务。此外，现有方法主要关注最终结果的奖励，忽略了中间步骤的指导信息，导致奖励信号稀疏。静态和粗粒度的评估标准也无法适应复杂的过程监督。

核心思路：DG-PRM的核心思路是构建一个动态的、可泛化的过程奖励模型，能够根据不同的任务和步骤，自适应地选择合适的奖励信号。通过奖励树结构，可以捕获细粒度的、多维的奖励标准，从而提供更准确、更密集的奖励信号。利用帕累托支配估计，可以有效地处理多方面的奖励信号，识别出具有区分性的正负样本对。

技术框架：DG-PRM包含以下主要模块：1) 奖励树构建模块：用于构建包含细粒度、多维奖励标准的奖励树。2) 奖励信号选择模块：根据当前任务和步骤，动态地从奖励树中选择合适的奖励信号。3) 奖励评分模块：根据选择的奖励信号，对当前步骤进行评分。4) 帕累托支配估计模块：用于识别具有区分性的正负样本对，优化奖励模型。

关键创新：DG-PRM的关键创新在于：1) 提出了奖励树结构，能够捕获细粒度的、多维的奖励标准。2) 提出了动态奖励信号选择机制，能够根据不同的任务和步骤，自适应地选择合适的奖励信号。3) 采用了帕累托支配估计，能够有效地处理多方面的奖励信号，识别出具有区分性的正负样本对。

关键设计：奖励树的构建方式未知。奖励信号选择模块可能使用注意力机制或相似度计算来选择与当前步骤最相关的奖励信号。帕累托支配估计的具体实现方式未知，可能涉及到多目标优化算法。损失函数的设计目标是最大化正样本的奖励，最小化负样本的奖励，并鼓励奖励模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DG-PRM在多个基准测试中取得了显著的性能提升。具体数据未知，但摘要中提到“在流行的基准测试中取得了惊人的性能，通过密集的奖励显著提高了跨任务的模型性能”，并展现出卓越的分布外泛化能力。DG-PRM通过动态奖励建模，有效提升了LLM在复杂任务中的性能。

🎯 应用场景

DG-PRM可应用于各种需要过程监督的场景，例如代码生成、文本摘要、对话生成等。通过提供密集的奖励信号，可以有效提升LLM在这些任务中的性能和泛化能力。该研究对于开发更智能、更可靠的LLM具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Process Reward Models (PRMs) are crucial for guiding Large Language Models (LLMs) in complex scenarios by providing dense reward signals. However, existing PRMs primarily rely on heuristic approaches, which struggle with cross-domain generalization. While LLM-as-judge has been proposed to provide generalized rewards, current research has focused mainly on feedback results, overlooking the meaningful guidance embedded within the text. Additionally, static and coarse-grained evaluation criteria struggle to adapt to complex process supervision. To tackle these challenges, we propose Dynamic and Generalizable Process Reward Modeling (DG-PRM), which features a reward tree to capture and store fine-grained, multi-dimensional reward criteria. DG-PRM dynamically selects reward signals for step-wise reward scoring. To handle multifaceted reward signals, we pioneeringly adopt Pareto dominance estimation to identify discriminative positive and negative pairs. Experimental results show that DG-PRM achieves stunning performance on prevailing benchmarks, significantly boosting model performance across tasks with dense rewards. Further analysis reveals that DG-PRM adapts well to out-of-distribution scenarios, demonstrating exceptional generalizability.