「報酬こそがすべて：LLMはin-context強化学習器である」の概要
エグゼクティブサマリー
本研究は、大規模言語モデル（LLM）が、モデルのパラメータを更新することなく、推論時に強化学習（Reinforcement Learning, RL）を実行できるという驚くべき現象を明らかにしました。この現象は「コンテキスト内強化学習（In-Context Reinforcement Learning, ICRL）」と名付けられています。
研究チームは、この能力を実証するために「ICRLプロンプティング」という新たなフレームワークを提案しました。この手法では、LLMが生成した応答に対して数値的なスカラー報酬を与え、次の試行では過去の全応答とその報酬をコンテキストとして提供します。実験の結果、過去の経験を含むコンテキストが拡大するにつれてLLMの応答品質が向上し、効果的に報酬信号を最大化する学習プロセスが確認されました。
ICRLプロンプティングは、「24ゲーム」「創造的作文」「ScienceWorld」という3つの異なるベンチマークにおいて、Self-RefineやReflexionといった既存の自己改善手法を大幅に上回る性能を達成しました。特に注目すべきは、報酬信号をLLM自身が生成するタスクにおいても性能向上が見られた点です。
本研究の成果は、LLMの自己改善において、従来の言語的なフィードバック（自己反省など）に代わり、数値的なスカラー報酬が強力かつ有望な代替手段となりうることを示唆しており、テスト時計算のスケーリングにおける新たな可能性を提示しています。
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1. 導入：LLMの推論時自己改善
大規模言語モデル（LLM）が未知のタスクを解決するエージェントとして機能するためには、推論の過程で性能を向上させる能力が不可欠です。従来、この自己改善は「探索（Search）」ベースの手法（例：Best-of-N、Tree of Thoughts）が主流でした。一方で、「学習（Learning）」、特に自己の経験から学ぶアプローチは、推論時の改善手法としてはあまり注目されてきませんでした。
本研究は、人間が設計した逐次意思決定問題の解決フレームワークである強化学習（RL）が、驚くべきことにLLMの推論時に自然に出現する現象を実証しました。この「コンテキスト内強化学習（ICRL）」と呼ばれるプロセスを活用し、LLMが推論時に自己改善を行うための具体的なフレームワークを提案しています。
2. 主要概念：ICRLプロンプティングフレームワーク
本研究の中核をなすのが「ICRLプロンプティング」です。このフレームワークは、LLMに内在するICRL能力を引き出すために、可能な限りシンプルな設計となっています。
2.1. プロセスの概要
1. 初期応答の生成：LLMにタスクを与え、応答を生成させます。
2. 報酬の付与：生成された応答に対し、その品質を評価する単一の数値（スカラー報酬）を与えます。
3. コンテキストの構築：次の試行では、元のタスク記述に加え、過去の全応答とそれに対応する報酬をプロンプトのコンテキストに含めます。
4. 反復による改善：このプロセスを繰り返すことで、LLMは過去の成功と失敗の経験（応答と報酬の履歴）から学習し、より高い報酬を得られるような応答を生成するようになります。
2.2. フレームワークの構成要素
* ポリシーとしてのLLM：LLM自身が、方策（Policy）として次の行動（トークン）を決定するエージェントの役割を果たします。
* 報酬関数：応答を評価する数値スコアを生成します。これは、ルールベース、外部で学習されたモデル、あるいはLLM自身による自己評価など、柔軟に設定可能です。
* 経験用メモリ：過去のエピソードで生成された応答と報酬の履歴を保持するバッファです。このメモリの内容が次のプロンプトのコンテキストとなります。
* ICRLインストラクション：LLMの推論時RLを促進するための自然言語による指示です。具体的には以下の2種類の方策が検討されました。
* ICRL Preset：エピソードごとに「探索（過去とは異なる応答を試す）」と「活用（過去の最高報酬を基に最良の応答を狙う）」の指示を交互に与える。
* ICRL Autonomous：探索と活用の両方の選択肢を提示し、LLM自身にどちらを実行するかを決定させる。
このフレームワークは、優先的経験再生や言語的なフィードバックの生成といった外部の補助的な仕組みを意図的に排除しており、観測された性能向上が純粋にLLM固有のICRL能力に由来することを明確に示しています。
3. 実験と結果
ICRLプロンプティングの有効性を検証するため、3つの異なるベンチマークで評価が行われました。
3.1. 24ゲーム
4つの数字と四則演算を用いて答えを24にする数学パズルです。GPT-4.1をポリシーと報酬モデルの両方で使用しました。
* 結果：50回の試行後、ICRL Presetは90%という高い成功率を達成しました。これは、主要なベースライン手法を大幅に上回る結果です。
手法 最終成功率（Running Max）
ICRL Preset (本研究) 90%
ICRL Autonomous (本研究) 84%
Best-of-N 49%
Self-Refine 47%
Long-CoT 47%
Reflexion 44%
CoT-only 6%
3.2. 創造的作文
ランダムに選ばれた4つの文で各段落が終わるように、首尾一貫した4つの段落からなる文章を生成するタスクです。GPT-4.1を使用し、Alpaca-Eval 2.0を用いて評価されました。
* 結果：ICRLプロンプティングで生成された文章は、ベースライン手法と比較して人間による好ましさの評価で優位に立ち、高い勝率を記録しました。
比較対象 Ours vs 比較対象の勝率（LC ± SE %）
Reflexion 59.48 ± 3.47
Long CoT 78.36 ± 1.99
Self-Refine 86.32 ± 3.03
Best-of-N 93.81 ± 1.01
3.3. ScienceWorld
テキストベースの対話型環境で、科学実験を完了させるシミュレーションタスクです。GPT-4.1 miniを使用し、環境が提供する報酬信号を直接利用しました。
* 結果：ICRLプロンプティングは、試行回数を重ねることで着実に性能を向上させ、十分な反復の後にはベースライン手法を約20%上回る平均リターンを達成しました。
4. アブレーションスタディと考察
ICRLプロンプティングのどの要素が性能向上に寄与しているかを分析するために、複数のアブレーションスタディが実施されました。
* 報酬の重要性：「報酬ゼロ」設定（全ての報酬を0にする）では、性能が大幅に低下しました。これは、数値的な報酬信号が学習プロセスにおいて不可欠であることを示しています。
* コンテキストの重要性：「短いコンテキスト」設定（直近3エピソードの経験のみを使用）でも性能が低下しました。これは、豊富な経験履歴がより良い方策の学習に寄与することを示唆しています。
* 「学習」の証明：最も重要な発見の一つは、「報酬なしの探索のみ」という設定の性能が著しく低かったことです。これは、ICRLプロンプティングの成功が、単に多様な応答を試してその中から最良のものを選ぶ（Best-of-Nのような）プロセスではないことを証明しています。むしろ、LLMは過去の失敗経験（低報酬の応答）からも積極的に学習し、探索フェーズで見たことのない、より優れた新しい応答を能動的に生成していることが示されました。
5. 結論と示唆
本研究は、LLMが推論時に強化学習を実行する能力（ICRL）を内在していることを明らかにし、その能力を引き出すための「ICRLプロンプティング」フレームワークを提案しました。
既存の自己改善手法の多くが、LLMに自己反省を促すといった「言語的なフィードバック」に依存しています。しかし、そのような言語的フィードバックは、幻覚（Hallucination）や誤解を招く内容を含む可能性があり、反復するうちに性能が低下する問題も指摘されています。
本研究は、強化学習の分野でその有効性が証明されてきた「数値的なスカラー報酬」が、LLMの自己改善においても極めて効果的であることを実験的に示しました。この結果から、数値的フィードバックは言語的フィードバックに代わる、あるいはそれを補完する有望な代替手段であると結論付けられます。「報酬こそがすべて」という強化学習の基本理念が、LLMの推論時自己改善においても有効であることを示す画期的な成果です。
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