RLSR: Reinforcement Learning from Self Reward

📄 arXiv: 2505.08827v2 📥 PDF

作者: Toby Simonds, Kevin Lopez, Akira Yoshiyama, Dominique Garmier

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-08-06)

💡 一句话要点

提出RLSR：利用自奖励的强化学习，提升LLM在复杂问题求解中的能力。

🎯 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 自奖励 大型语言模型 自我改进 问题求解

📋 核心要点

  1. 现有强化学习训练LLM的方法依赖于昂贵且难以获取的可验证奖励，限制了其在许多复杂问题求解领域的应用。
  2. 论文提出了一种基于自奖励的强化学习方法（RLSR），利用LLM自身生成和验证解决方案的不对称性，实现自我改进。
  3. 实验表明，该方法在倒计时谜题和积分问题上取得了与形式验证相当的性能，甚至使模型具备了参与MIT Integration Bee竞赛的资格。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）能够生成复杂问题的解决方案，但使用强化学习训练它们通常需要可验证的奖励，而创建这些奖励既昂贵又并非在所有领域都可行。本文证明，LLM可以通过自我判断有效地自我改进，而无需参考解决方案，利用生成和验证解决方案之间固有的不对称性。实验表明，模型可以在没有标准答案的情况下提供可靠的奖励信号，从而在验证性奖励不切实际的领域实现强化学习。通过在倒计时谜题和积分问题中实施自我判断，我们获得了与形式验证相当的性能，而无需标准答案。最值得注意的是，使用自奖励训练的Qwen 2.5 7B DeepSeek Distilled有资格参加著名的MIT Integration Bee竞赛，通过自监督改进获得性能。当与合成问题生成相结合时，我们建立了一个完整的自我改进循环，模型生成练习题，解决它们，并评估自己的表现，而无需任何外部验证。我们的研究结果表明，LLM judges可以为训练提供有效的奖励信号，从而在无数以前受到奖励工程挑战限制的领域释放强化学习。这项工作代表着朝着自主AI系统迈出的重要一步，这些系统通过自我指导学习而不是人工指导训练不断改进，从而可能加速训练数据稀缺或评估复杂的领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在训练LLM解决复杂问题时，需要人工设计或获取可验证的奖励信号。然而，在许多领域，例如数学问题求解、代码生成等，获取高质量的奖励信号非常困难，成本高昂，甚至是不可能的。这严重限制了强化学习在这些领域的应用。

核心思路：论文的核心思想是利用LLM自身的能力来生成奖励信号，即让LLM自己判断其生成的解决方案的质量。这种方法基于一个假设：LLM验证解决方案的能力通常比生成解决方案的能力更强。因此，即使没有外部的ground truth，LLM也可以通过自我评估来提供有效的奖励信号。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：问题生成和强化学习。首先，LLM生成一系列练习问题。然后，LLM尝试解决这些问题，并使用自身的判断能力对解决方案进行评估，生成奖励信号。最后，使用这些自生成的奖励信号来训练LLM，使其能够更好地解决问题。这个过程形成一个闭环的自我改进系统。

关键创新：最重要的创新点在于使用LLM自身作为奖励函数，摆脱了对外部奖励信号的依赖。这使得强化学习可以在许多以前无法应用的领域得以应用。此外，论文还提出了一个完整的自我改进循环，包括问题生成、问题解决和自我评估，使得LLM可以持续地自我学习和改进。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用合适的prompt来引导LLM进行自我评估，确保奖励信号的可靠性；2) 设计合适的强化学习算法，利用自生成的奖励信号来优化LLM的策略；3) 使用合成数据生成技术来生成多样化的练习问题，提高LLM的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用自奖励训练的Qwen 2.5 7B DeepSeek Distilled模型在积分问题求解方面取得了显著的提升，甚至达到了参加MIT Integration Bee竞赛的水平。在倒计时谜题和积分问题上，该方法取得了与形式验证相当的性能，而无需任何外部的ground truth。这些结果表明，LLM judges可以为训练提供有效的奖励信号，从而在无数以前受到奖励工程挑战限制的领域释放强化学习。

🎯 应用场景

该研究成果具有广泛的应用前景，例如可以应用于数学问题求解、代码生成、游戏AI等领域。通过自奖励的强化学习，可以训练出更强大的LLM，使其能够自主地解决各种复杂问题。此外，该方法还可以用于教育领域，例如可以构建一个AI辅导系统，帮助学生学习和提高解决问题的能力。该研究为实现自主AI系统迈出了重要一步。

📄 摘要（原文）

Large language models can generate solutions to complex problems, but training them with reinforcement learning typically requires verifiable rewards that are expensive to create and not possible for all domains. We demonstrate that LLMs can effectively self-improve through self-judging without reference solutions, leveraging the inherent asymmetry between generating and verifying solutions. Our experiments show that models can provide reliable reward signals without ground truth answers, enabling reinforcement learning in domains where verifiable rewards are impractical. By implementing self-judging across Countdown puzzles and integration problems, we achieve performance comparable to formal verification without ground truth solutions. Most notably, Qwen 2.5 7B DeepSeek Distilled trained with self-rewards qualifies for the prestigious MIT Integration Bee competition, performance through self-supervised improvement. When combined with synthetic question generation, we establish a complete self-improvement loop where models generate practice problems, solve them, and evaluate their own performance without any external validation. Our findings demonstrate that LLM judges can provide effective reward signals for training, unlocking reinforcement learning in countless domains previously limited by reward engineering challenges. This work represents a significant step toward autonomous AI systems that continuously improve through self-directed learning rather than human-guided training, potentially accelerating progress across domains where training data is scarce or evaluation is complex.