TDRM: 時間差分で滑らかにする報酬モデル（TDRM）

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TDRM: 時間差分で滑らかにする報酬モデル（TDRM）

TDRM: 時間差分で滑らかにする報酬モデル（TDRM）

TDRMは「Smooth Reward Models with Temporal Difference for LLM RL and Inference」という研究の実装リポジトリで、報酬モデル（Reward Model）学習に時間差分（Temporal Difference, TD）手法を導入することで、LLMを用いた強化学習（RL）や推論時スコアリングの安定化と滑らかさを狙います。本リポジトリは論文コード、設定ファイル、解析用スクリプトを含み、RLHFや報酬設計の実運用に向けた実装例を提供します。（約300字）

https://github.com/THUDM/TDRM

概要

TDRMは、言語モデル（LLM）に対する報酬モデル学習にTemporal Difference（TD）手法を組み合わせることで、報酬予測の「滑らかさ（smoothness）」と学習の安定性を改善することを目指した研究とその実装です。従来のペアワイズやシグモイド型の報酬学習で問題になりがちなノイズや高分散な勾配を、TDブートストラップによるターゲット生成と正則化で抑え、RLHFや推論時のスコアリング品質を向上させます。実験コード、設定ファイル、解析資料を含み、論文（arXiv）の再現や拡張に使えるリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Temporal Difference（TD）を報酬モデル学習に導入し、ターゲットのブートストラップで学習を安定化。
  • 報酬予測の滑らかさ（時系列的一貫性）を重視し、LLMの出力評価やRLHFの報酬として適用可能。
  • 実験再現に必要なコード、設定（configs）、解析スクリプト（analysis）を同梱。
  • 軽量な構成で論文のアイデアを手早く試せる実装を提供。

技術的なポイント

TDRMの核は、報酬モデルの学習目標にTDの考え方を持ち込み、観測される報酬（あるいは擬似報酬）と将来の報酬推定をブートストラップしてターゲットを生成する点です。従来の静的な教師データ／ランキング対に基づく学習では、局所的なノイズやサンプル間の不整合が学習に悪影響を与えやすく、特に長い文脈や生成過程に依存するタスクで不安定さが顕著になります。TD手法を使うことで、隣接するステップ間の値関係（時系列的一貫性）を利用して滑らかな報酬関数を得られ、勾配の分散が低減します。実装面では、モデルが出力する即時報酬と、次状態（次トークンや次の生成ステップ）に対するブートストラップされた推定値を組み合わせて損失を設計することが考えられます。また、過学習や報酬偏移を防ぐために正則化（例：ラプラシアン的平滑化やKL制約）やターゲットネットワークの遅延更新が採用されることが多いです。TDRMはこうした設計をLLM向けに調整し、RLアルゴリズム（ポリシー最適化やオフポリシー手法）との組み合わせや、推論時のスコアリング（生成候補の順位付け）での利用までを想定した構成になっています。結果として、ユーザ指標に近い一貫した評価値や、RL学習時の方策改善の安定化が期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • analysis: dir
  • assets: dir
  • configs: dir

…他 8 ファイル

（リポジトリは比較的コンパクトで、論文再現に必要なコードと設定、解析ノートを中心に構成されています。configs配下に学習・推論設定、analysisに実験結果解析用スクリプトや可視化が置かれている想定です。）

使い方（概略）

  • 論文や付属のREADMEを参照して依存環境（Python、主要ライブラリ）を準備してください。
  • configs内の設定ファイルをベースにデータパイプラインやモデルハイパーパラメータを調整します。
  • 学習スクリプトを実行して報酬モデルを訓練し、評価スクリプト・解析ツールで性能比較を行います。
  • 既存の報酬モデル実装からTDターゲットを導入して実験を拡張することが容易です。

応用と期待される効果

  • RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）の安定化とサンプル効率改善。
  • 長い文脈を持つ生成タスクでの評価値の一貫性向上（生成手順ごとの報酬の滑らか化）。
  • 推論時の候補ランキングや再ランキングにおける信頼性向上。
  • 実運用での突然の報酬変動や過学習を抑えることで、安全性・品質管理がしやすくなる可能性。

限界と注意点

  • TDを導入するとバイアスと分散のトレードオフが生じるため、適切なハイパーパラメータ調整やターゲット更新設計が必要です。
  • 大規模言語モデルと組み合わせる際の計算コスト・メモリコストは無視できません。
  • 提案手法の効果はタスクやデータの性質に依存するため、再現実験での検証が重要です。

まとめ

TDを使った報酬モデルの実装と実験を手早く試せる有用なリポジトリです（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

TDRM: Smooth Reward Models with Temporal Difference for LLM RL and Inference

📃 [TDRM] [GitHub] [Website]

This repository contains the code for paper “TDRM: Smooth Reward Models with Temporal Difference for LLM RL and Inference”.

In this paper, we develop TDRM, a method for learning …