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Survey details process reward models for fine-grained LLM reasoning alignment

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本调查系统地回顾了过程奖励模型（PRMs），与传统的基于结果的模型不同，PRMs 在推理步骤或轨迹层面评估和指导大型语言模型（LLMs）。它详细介绍了生成过程数据、构建 PRMs 以及将它们用于强化学习和测试时扩展的方法。该论文涵盖了数学、编码、文本、多模态推理、机器人和代理等不同领域的应用，旨在阐明设计选择并确定未来改进推理对齐的研究方向。 AI

影响 为 LLMs 的基于过程的奖励建模提供了结构化概述，指导了未来在细粒度推理对齐方面的研究。

排序理由 这是一篇关于改进 LLM 对齐的特定技术的调查论文。

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Survey details process reward models for fine-grained LLM reasoning alignment

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Zhuoying Ou, Yuxiang Chen, Kangning Zhang, Rong Shan, Zeyu Zheng, Mengyue Yang, Jianghao Lin, Yong Yu, Weinan Zhang ·

    过程奖励模型调查：从结果信号到大型语言模型的过程监督

    arXiv:2510.08049v3 Announce Type: replace Abstract: Although Large Language Models (LLMs) exhibit advanced reasoning ability, conventional alignment remains largely dominated by outcome reward models (ORMs) that judge only final answers. Process Reward Models(PRMs) address this g…

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