Studying the Korean Word-Chain Game with RLVR: Mitigating Reward Conflicts via Curriculum Learning

📄 arXiv: 2510.03394v2 📥 PDF

作者: Donghwan Rho

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-10-03 (更新: 2025-10-15)

备注: 10 pages

💡 一句话要点

利用课程学习缓解奖励冲突，RLVR方法求解韩语词语接龙游戏

🎯 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 可验证奖励 课程学习 韩语词语接龙 奖励冲突

📋 核心要点

  1. 现有方法在训练具有复杂规则推理能力的LLM时面临挑战，尤其是在奖励函数设计上。
  2. 论文提出利用课程学习来缓解RLVR在韩语词语接龙游戏中遇到的奖励冲突问题。
  3. 实验结果表明，课程学习能够有效缓解奖励冲突，提升模型在韩语词语接龙游戏中的表现。

📝 摘要（中文）

本文研究了使用可验证奖励的强化学习（RLVR）方法来训练具有更强推理能力的大型语言模型（LLM），并将其应用于韩语词语接龙游戏。研究表明，规则导出的奖励之间会自然产生冲突。通过实验证明，课程学习方案可以有效缓解这些冲突。该研究结果激发了对不同语言中谜题任务的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在韩语词语接龙游戏中，使用RLVR训练LLM时出现的奖励冲突问题。传统的RLVR方法在处理此类任务时，由于规则的多样性和复杂性，容易导致奖励信号之间的矛盾，从而影响模型的学习效果。现有方法难以有效解决这种奖励冲突，导致模型难以学习到正确的策略。

核心思路：论文的核心思路是引入课程学习，通过逐步增加任务的难度，让模型先学习简单的规则，再逐渐学习复杂的规则。这样可以避免模型在初期就面临过多的奖励冲突，从而更容易学习到有效的策略。课程学习的思想在于模拟人类学习的过程，从易到难，逐步掌握知识。

技术框架：整体框架采用RLVR结合课程学习的模式。首先，定义韩语词语接龙游戏的规则，并设计相应的奖励函数。然后，构建一个基于LLM的智能体，该智能体通过与环境交互来学习游戏策略。在训练过程中，采用课程学习策略，逐步增加游戏的难度。具体来说，可以从限制词语长度、限制词语类型等方面入手，逐步放宽限制，直到完全符合游戏规则。

关键创新：论文的关键创新在于将课程学习引入到RLVR框架中，并应用于韩语词语接龙游戏。这种方法能够有效缓解奖励冲突，提升模型的学习效果。此外，论文还对韩语词语接龙游戏进行了深入分析，提出了针对该游戏的奖励函数设计和课程学习策略。

关键设计：关键设计包括：1) 奖励函数的设计，需要充分考虑游戏规则，并对不同的行为给予相应的奖励或惩罚。2) 课程学习策略的设计，需要合理安排任务的难度，避免模型在初期就面临过多的挑战。3) LLM的选择和训练，需要选择合适的LLM，并采用合适的训练方法，以保证模型能够有效地学习游戏策略。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，引入课程学习后，RLVR在韩语词语接龙游戏中的表现得到了显著提升。具体性能数据未知，但论文强调课程学习能够有效缓解奖励冲突，从而提升模型的学习效果。与没有使用课程学习的基线方法相比，该方法取得了更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种逻辑推理游戏和任务，例如其他语言的词语接龙游戏、数独、国际象棋等。通过缓解奖励冲突，可以提升LLM在这些任务中的表现，使其具备更强的推理能力。此外，该研究还可以为开发更智能的对话系统和智能助手提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) is a promising approach for training large language models (LLMs) with stronger reasoning abilities. It has also been applied to a variety of logic puzzles. In this work, we study the Korean word-chain game using RLVR. We show that rule-derived rewards can naturally conflict, and demonstrate through experiments that a curriculum-learning scheme mitigates these conflicts. Our findings motivate further studies of puzzle tasks in diverse languages.