論文の概要: Scaling of Search and Learning: A Roadmap to Reproduce o1 from Reinforcement Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14135v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 18:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:50.348171
• Title: Scaling of Search and Learning: A Roadmap to Reproduce o1 from Reinforcement Learning Perspective
• Title（参考訳）: 検索と学習のスケーリング:強化学習の観点からo1を再現するロードマップ
• Authors: Zhiyuan Zeng, Qinyuan Cheng, Zhangyue Yin, Bo Wang, Shimin Li, Yunhua Zhou, Qipeng Guo, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: OpenAIは、o1の背後にある主要な技術は強化学習であると主張している。 本稿では、強化学習の観点から、o1を達成するためのロードマップを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.94874338927492
• License:
• Abstract: OpenAI o1 represents a significant milestone in Artificial Inteiligence, which achieves expert-level performances on many challanging tasks that require strong reasoning ability.OpenAI has claimed that the main techinique behinds o1 is the reinforcement learining. Recent works use alternative approaches like knowledge distillation to imitate o1's reasoning style, but their effectiveness is limited by the capability ceiling of the teacher model. Therefore, this paper analyzes the roadmap to achieving o1 from the perspective of reinforcement learning, focusing on four key components: policy initialization, reward design, search, and learning. Policy initialization enables models to develop human-like reasoning behaviors, equipping them with the ability to effectively explore solution spaces for complex problems. Reward design provides dense and effective signals via reward shaping or reward modeling, which is the guidance for both search and learning. Search plays a crucial role in generating high-quality solutions during both training and testing phases, which can produce better solutions with more computation. Learning utilizes the data generated by search for improving policy, which can achieve the better performance with more parameters and more searched data. Existing open-source projects that attempt to reproduce o1 can be seem as a part or a variant of our roadmap. Collectively, these components underscore how learning and search drive o1's advancement, making meaningful contributions to the development of LLM.
• Abstract（参考訳）: OpenAI o1は、強力な推論能力を必要とする多くのチャランギングタスクにおいて、専門家レベルのパフォーマンスを達成する人工的インテリジェンスにおいて重要なマイルストーンである。OpenAIは、o1の背後にある主要な技術が強化学習であると主張している。 近年の研究では、知識蒸留のような代替手法を用いて、o1の推論スタイルを模倣しているが、その効果は教師モデルの能力天井によって制限されている。 そこで本稿では, 政策初期化, 報酬設計, 探索, 学習の4つの重要な要素に着目し, 強化学習の観点からo1を達成するためのロードマップを分析する。 ポリシーの初期化により、モデルは人間のような推論の振る舞いを発達させ、複雑な問題に対する解空間を効果的に探索することができる。 Rewardデザインは、検索と学習の両方のためのガイダンスである報酬形成や報酬モデリングを通じて、密集した効果的な信号を提供する。 検索は、トレーニングとテストフェーズの両方で高品質なソリューションを生成する上で重要な役割を担います。 学習は、探索によって生成されたデータを利用してポリシーを改善し、より多くのパラメータとより検索されたデータでより良いパフォーマンスを達成する。 o1を再現しようとする既存のオープンソースプロジェクトは、ロードマップの一部か変種に思えるかもしれません。 これらのコンポーネントは、学習と探索がo1の進歩を駆動し、LLMの開発に有意義な貢献をすることを示す。

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