Learning to Reason in Structured In-context Environments with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.23330v1 📥 PDF

作者: Peng Yu, Zeyuan Zhao, Shao Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Ying Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出SIE框架，利用强化学习提升LLM在结构化上下文环境中的推理能力

🎯 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: 大型语言模型 强化学习 结构化数据 推理环境 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理环境依赖专家标注，难以扩展，且游戏环境学习的技能泛化性差。
  2. 提出结构化上下文环境（SIE）框架，从大规模结构化数据自动构建推理环境，支持可泛化推理。
  3. 实验表明，SIE框架显著提升了LLM在结构化推理上的性能，并能泛化到数学和逻辑推理任务。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过强化学习（RL）和环境探索在推理能力方面取得了显著进展。由于环境的内在属性决定了LLMs可以学习的能力，因此环境在RL微调过程中起着重要作用。理想的LLM推理环境应具备三个核心特征：可扩展性、可泛化的推理能力和可验证性。然而，现有的数学和编码环境由于严重依赖专家标注而难以扩展，而基于游戏的学习技能过于专业化而难以泛化。为了弥合这一差距，我们引入了结构化上下文环境（SIE）框架。SIE通过从大规模结构化数据中自动构建推理环境来实现可扩展性，其中丰富的组合模式自然支持可泛化的推理。此外，结构化数据中显式的模式和推理链为基于规则的可验证性提供了基础。实验结果表明，SIE框架不仅在领域内的结构化推理方面取得了显著改进，而且使学习到的组合推理技能能够有效地泛化到领域外的数学和逻辑推理任务。我们进一步探索了在信息有限的局部SIE中进行学习，发现LLMs可以通过探索环境来推断缺失的信息，从而实现稳健的推理改进和泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型推理环境存在可扩展性、通用推理能力和可验证性三个方面的不足。数学和编码环境依赖于专家标注，成本高昂，难以扩展。游戏环境虽然可以提供一定的推理训练，但学习到的技能过于专业化，难以泛化到其他领域。因此，如何构建一个可扩展、可泛化且可验证的LLM推理环境是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大规模的结构化数据自动构建推理环境。结构化数据具有丰富的组合模式，可以支持通用推理。同时，结构化数据中显式的模式和推理链为规则验证提供了基础。通过强化学习，让LLM在结构化环境中进行探索和学习，从而提升其推理能力和泛化能力。

技术框架：SIE框架主要包含以下几个阶段：1) 数据构建：从大规模结构化数据源（例如知识图谱、数据库等）中提取数据，并将其转换为适合LLM处理的格式。2) 环境构建：基于提取的数据构建推理环境，包括状态空间、动作空间和奖励函数。状态空间表示当前推理的状态，动作空间表示LLM可以采取的动作，奖励函数用于评估LLM的推理结果。3) 强化学习训练：使用强化学习算法（例如PPO、DQN等）训练LLM，使其学会在环境中进行推理。LLM通过探索环境，选择动作，并根据奖励函数调整策略，最终达到最优的推理性能。4) 泛化评估：在领域外的数学和逻辑推理任务上评估LLM的泛化能力。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了结构化上下文环境（SIE）框架，该框架能够自动从大规模结构化数据中构建推理环境，从而解决了现有推理环境可扩展性差的问题。此外，SIE框架利用结构化数据的组合模式和显式推理链，提高了LLM的通用推理能力和可验证性。

关键设计：在环境构建方面，状态空间的设计需要能够充分表示当前推理的状态，动作空间的设计需要能够覆盖所有可能的推理步骤。奖励函数的设计需要能够准确评估LLM的推理结果，并引导LLM朝着正确的方向进行学习。在强化学习训练方面，需要选择合适的强化学习算法和超参数，以保证LLM能够有效地学习到推理策略。论文中还探索了在信息有限的局部SIE中进行学习，通过鼓励LLM探索环境来推断缺失的信息，从而提高其鲁棒性和泛化性能。具体参数设置和损失函数等细节在论文中有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，SIE框架在领域内的结构化推理任务上取得了显著的改进，并且学习到的组合推理技能能够有效地泛化到领域外的数学和逻辑推理任务。具体的性能提升数据和对比基线在论文中有详细描述（未知），但总体而言，该框架在推理准确性和泛化能力方面都表现出了优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、知识图谱推理、数据库查询优化等领域。通过提升LLM在结构化数据上的推理能力，可以构建更智能、更可靠的AI系统。未来，该方法有望扩展到更复杂的结构化环境，例如代码生成、程序调试等，从而推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved significant advancements in reasoning capabilities through reinforcement learning (RL) via environmental exploration. As the intrinsic properties of the environment determine the abilities that LLMs can learn, the environment plays a important role in the RL finetuning process. An ideal LLM reasoning environment should possess three core characteristics: scalability, generalizable reasoning, and verifiability. However, existing mathematical and coding environments are difficult to scale due to heavy reliance on expert annotation, while the skills learned in game-based environments are too specialized to generalize. To bridge this gap, we introduce the \textbf{S}tructured \textbf{I}n-context \textbf{E}nvironment (SIE) framework. SIE achieves scalability by automatically constructing reasoning environments from large-scale structured data, where the rich compositional patterns naturally support generalizable reasoning. Moreover, the explicit schemas and reasoning chains in structured data provide a foundation for rule-based verifiability. Experimental results show that SIE framework not only achieves substantial improvements in in-domain structured reasoning, but also enables the learned compositional reasoning skills to generalize effectively to out-of-domain mathematical and logical reasoning tasks. We further explored learning in information-limited partial SIEs and found that LLMs can infer the missing information through exploring the environment, leading to robust reasoning improvements and generalization performance.