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: 强化学习 大型语言模型 结构化数据 推理 环境探索

📋 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，支持可泛化推理和规则验证。
  3. 实验表明，SIE框架显著提升了LLM在结构化推理上的性能，并能泛化到其他推理任务。

📝 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门化，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受限的部分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和泛化性问题。数学和编码环境依赖于专家标注，成本高昂且难以扩展。游戏环境虽然可以提供训练数据，但学习到的技能往往过于特定，难以泛化到其他推理任务。因此，需要一种既能大规模生成训练数据，又能保证学习到的推理能力具有泛化性的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用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，可以自然地支持可泛化的推理。同时，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。通过在结构化上下文中进行强化学习，可以使LLM学习到更通用、更可靠的推理能力。

技术框架：SIE框架包含以下几个主要组成部分：1) 结构化数据源：例如知识图谱、数据库等。2) 环境构建模块：自动从结构化数据中生成推理任务，例如查询、推理等。3) 强化学习智能体：使用LLM作为策略网络，通过与环境交互学习推理策略。4) 奖励函数：根据推理结果的正确性给予奖励或惩罚。5) 训练循环：智能体与环境交互，根据奖励更新策略网络。

关键创新：SIE框架的关键创新在于利用结构化数据自动构建推理环境，从而解决了现有推理环境的可扩展性和泛化性问题。与传统的依赖专家标注的方法相比，SIE框架可以大规模生成训练数据，降低了成本。与游戏环境相比，SIE框架学习到的推理能力更具有通用性，可以泛化到其他推理任务。

关键设计：在环境构建方面，论文设计了多种推理任务，例如单跳查询、多跳查询、逻辑推理等。在奖励函数方面，论文采用了基于规则的奖励函数，根据推理结果的正确性给予奖励或惩罚。在强化学习方面，论文使用了PPO算法，并对LLM进行了微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SIE框架在领域内结构化推理方面取得了显著改进，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。例如，在数学推理任务上，使用SIE框架训练的LLM的准确率比基线模型提高了10%以上。此外，论文还探索了在信息受限的部分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。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱推理、语义搜索等领域。通过在结构化上下文中训练LLM，可以提高LLM在这些领域的推理能力和准确性，从而提升用户体验和应用价值。未来，该方法还可以扩展到其他类型的结构化数据，例如表格数据、文本数据等。

📄 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.