Linking Process to Outcome: Conditional Reward Modeling for LLM Reasoning

📄 arXiv: 2509.26578v1 📥 PDF

作者: Zheng Zhang, Ziwei Shan, Kaitao Song, Yexin Li, Kan Ren

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出条件奖励建模（CRM）以提升LLM推理能力，解决过程奖励模型的局限性。

🎯 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: 大型语言模型 推理能力 过程奖励模型 条件奖励建模 信用分配

📋 核心要点

  1. 现有过程奖励模型（PRMs）未能充分捕捉推理步骤间的依赖关系，且难以将过程奖励与最终结果对齐，导致信用分配模糊。
  2. 论文提出条件奖励建模（CRM），将LLM推理视为时间过程，奖励不仅依赖于前序步骤，还与最终结果显式关联，捕捉因果关系。
  3. 实验表明，CRM在Best-of-N抽样、束搜索和强化学习中均优于现有奖励模型，且对奖励黑客攻击更具鲁棒性。

📝 摘要（中文）

过程奖励模型（PRMs）通过引导大型语言模型（LLM）逐步推理以获得最终答案，已成为增强LLM推理能力的一种有前景的方法。然而，现有的PRMs要么孤立地对待每个推理步骤，未能捕捉步骤间的依赖关系，要么难以将过程奖励与最终结果对齐。因此，奖励信号未能尊重序列推理中的时间因果关系，并面临着模糊的信用分配问题。这些限制使得下游模型容易受到奖励黑客攻击，并导致次优性能。在这项工作中，我们提出了条件奖励建模（CRM），它将LLM推理视为一个导致正确答案的时间过程。每个推理步骤的奖励不仅以先前的步骤为条件，而且还明确地与推理轨迹的最终结果相关联。通过强制执行条件概率规则，我们的设计捕捉了推理步骤之间的因果关系，并与结果的联系允许精确地归因于每个中间步骤，从而解决了信用分配的模糊性。此外，通过这种一致的概率建模，CRM产生的奖励能够实现更可靠的跨样本比较。在Best-of-N抽样、束搜索和强化学习方面的实验表明，CRM始终优于现有的奖励模型，为增强LLM推理提供了一个原则性框架。特别是，CRM对奖励黑客攻击更具鲁棒性，并提供稳定的下游改进，而无需依赖于来自真实值的可验证奖励。

🔬 方法详解

问题定义：现有过程奖励模型（PRMs）在指导LLM进行推理时存在两个主要问题：一是未能捕捉推理步骤之间的依赖关系，将每个步骤孤立地看待；二是难以将中间步骤的奖励与最终结果对齐，导致信用分配模糊，使得模型容易受到奖励黑客攻击，最终影响推理性能。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的推理过程建模为一个时间序列过程，并提出条件奖励建模（CRM）。CRM的核心在于，每个推理步骤的奖励不仅取决于之前的步骤，还显式地与最终的推理结果相关联。通过这种方式，CRM旨在捕捉推理步骤之间的因果关系，并解决信用分配的模糊性。

技术框架：CRM的技术框架主要包含以下几个关键部分：首先，将LLM的推理过程视为一个马尔可夫决策过程。其次，定义奖励函数，该奖励函数不仅考虑当前步骤的状态和动作，还考虑最终的推理结果。第三，使用条件概率规则来建模推理步骤之间的依赖关系，确保奖励信号能够反映时间因果关系。最后，通过优化该奖励函数，训练LLM以获得更好的推理能力。

关键创新：CRM最重要的技术创新在于其条件奖励的设计。与传统的PRMs不同，CRM的奖励函数显式地考虑了最终的推理结果，从而能够更准确地评估每个中间步骤的贡献。这种条件奖励的设计使得模型能够更好地理解推理步骤之间的因果关系，并避免了信用分配的模糊性。

关键设计：CRM的关键设计包括：1) 使用条件概率来建模推理步骤之间的依赖关系，具体来说，使用P(reward_t | state_t, action_t, outcome)来表示在给定当前状态、动作和最终结果的情况下，当前步骤的奖励；2) 设计合适的奖励函数，该奖励函数需要能够区分正确的推理步骤和错误的推理步骤，并且能够反映每个步骤对最终结果的贡献；3) 使用合适的优化算法来训练LLM，例如强化学习算法，以最大化累积奖励。

📊 实验亮点

实验结果表明，CRM在多个推理任务上均优于现有的奖励模型。例如，在Best-of-N抽样中，CRM能够选择更准确的推理路径，从而提高最终答案的正确率。此外，CRM对奖励黑客攻击具有更强的鲁棒性，即使在存在恶意奖励信号的情况下，也能保持稳定的性能。具体性能提升数据未在摘要中给出，需查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要复杂推理能力的自然语言处理任务中，例如问答系统、知识图谱推理、代码生成等。通过提升LLM的推理能力，可以提高这些应用在准确性、可靠性和鲁棒性方面的性能，并有望在医疗诊断、金融分析等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Process Reward Models (PRMs) have emerged as a promising approach to enhance the reasoning capabilities of large language models (LLMs) by guiding their step-by-step reasoning toward a final answer. However, existing PRMs either treat each reasoning step in isolation, failing to capture inter-step dependencies, or struggle to align process rewards with the final outcome. Consequently, the reward signal fails to respect temporal causality in sequential reasoning and faces ambiguous credit assignment. These limitations make downstream models vulnerable to reward hacking and lead to suboptimal performance. In this work, we propose Conditional Reward Modeling (CRM) that frames LLM reasoning as a temporal process leading to a correct answer. The reward of each reasoning step is not only conditioned on the preceding steps but also explicitly linked to the final outcome of the reasoning trajectory. By enforcing conditional probability rules, our design captures the causal relationships among reasoning steps, with the link to the outcome allowing precise attribution of each intermediate step, thereby resolving credit assignment ambiguity. Further, through this consistent probabilistic modeling, the rewards produced by CRM enable more reliable cross-sample comparison. Experiments across Best-of-N sampling, beam search and reinforcement learning demonstrate that CRM consistently outperforms existing reward models, offering a principled framework for enhancing LLM reasoning. In particular, CRM is more robust to reward hacking and delivers stable downstream improvements without relying on verifiable rewards derived from ground truth.