LLMの推論を革新：尤度ベースのリワードデザインが有望性を示す！

この研究は、尤度ベースのリワード関数を使用して、大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させる新しいアプローチを紹介しています。正解を生成する確率から導き出されたこれらのリワードが、従来のメソッド、特に複雑なシナリオにおいて、どのように優位性を示せるかを見るのは非常にエキサイティングです。

• •正解の確率から導き出された尤度ベースのリワードが、標準的なバイナリリワードの代替として検討されています。
• •正解の対数確率は、思考の連鎖学習に非常に効果的であることが証明されました。
• •これらの新しいリワードは、検証可能および検証不可能な推論設定において有望性を示しています。