Speculative Reward Model Boosts Decision Making Ability of LLMs Cost-Effectively

📄 arXiv: 2506.00396v1 📥 PDF

作者: Jiawei Gu, Shangsong Liang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

备注: ACL2025 Oral (Industry Track)

💡 一句话要点

提出投机奖励模型以提升LLM决策能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 决策能力 投机奖励模型 搜索策略 成本效益

📋 核心要点

  1. 现有方法在追求性能提升时，往往忽视了效率与计算成本的平衡，导致决策能力不足。
  2. 本文提出的投机奖励模型（SRM）通过外部奖励分配器和投机验证机制，提升LLM的决策效率。
  3. 实验表明，SRM在多个复杂决策任务中，平均将成本降低至原搜索框架的1/10，同时保持决策有效性。

📝 摘要（中文）

在大型语言模型（LLMs）中，有效的决策能力对于处理复杂任务至关重要。然而，现有方法往往侧重于性能，忽视了效率与计算成本之间的平衡。为此，本文首先引入3E标准系统评估搜索策略的性价比，揭示现有方法在追求微小性能提升时常常牺牲显著效率。为提高LLM的决策能力并保持效率，本文提出了投机奖励模型（SRM），该框架可与现有搜索策略无缝集成。SRM利用外部奖励分配器预测最佳行动，减少对LLM内部自我评估的依赖，并通过投机验证机制修剪次优选择，引导搜索更有前景的步骤。实验结果表明，SRM在多个复杂决策任务中将成本平均降低至原搜索框架的1/10，同时保持有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂任务中的决策效率问题。现有方法往往在追求性能时，牺牲了计算效率，导致决策能力不足。

核心思路：论文提出的投机奖励模型（SRM）通过引入外部奖励分配器来预测最佳行动，从而减少对LLM内部自我评估的依赖，并通过投机验证机制引导搜索过程，提升决策效率。

技术框架：SRM的整体架构包括外部奖励分配器、投机验证机制和现有搜索策略的集成。外部奖励分配器负责评估和预测最佳行动，而投机验证机制则用于修剪次优选择，确保搜索过程朝向更有前景的方向发展。

关键创新：SRM的主要创新在于其将外部奖励机制与投机验证结合，显著提高了决策效率。这一设计与传统方法的自我评估机制形成了鲜明对比，减少了计算负担。

关键设计：在SRM中，外部奖励分配器的设计至关重要，需根据具体任务进行调优。此外，投机验证机制的参数设置和损失函数设计也影响模型的性能，确保其在复杂决策任务中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，投机奖励模型（SRM）在多个复杂决策任务中，平均将成本降低至原搜索框架的1/10，同时保持决策的有效性。这一显著的性能提升表明SRM在提高LLM决策能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化决策系统、智能助手和复杂任务规划等。通过提升LLM的决策能力，SRM可以在多个行业中实现更高效的任务处理，降低计算成本，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effective decision-making in Large Language Models (LLMs) is essential for handling intricate tasks. However, existing approaches prioritize performance but often overlook the balance between effectiveness and computational cost. To address this, we first introduce the 3E Criteria to systematically assess the cost-effectiveness of search strategies, revealing that existing methods often trade significant efficiency for marginal performance gains. To improve LLM decision-making while maintaining efficiency, we propose the Speculative Reward Model (SRM), a plug-and-play framework that seamlessly integrates with existing search strategies. Specifically, SRM employs an external reward assigner to predict optimal actions, reducing reliance on LLMs' internal self-evaluation. And a speculative verification mechanism is used to prune suboptimal choices and guide the search toward more promising steps. We evaluate SRM on several complex decision-making tasks including mathematical reasoning, planning and numerical reasoning in specialized domains. Experimental results show that SRM reduces costs to 1/10 of the original search framework on average while maintaining effectiveness.