論文の概要: Reasoning Language Models: A Blueprint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11223v2
• Date: Wed, 22 Jan 2025 17:49:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:49.215122
• Title: Reasoning Language Models: A Blueprint
• Title（参考訳）: 言語モデルの推論: 青写真
• Authors: Maciej Besta, Julia Barth, Eric Schreiber, Ales Kubicek, Afonso Catarino, Robert Gerstenberger, Piotr Nyczyk, Patrick Iff, Yueling Li, Sam Houliston, Tomasz Sternal, Marcin Copik, Grzegorz Kwaśniewski, Jürgen Müller, Łukasz Flis, Hannes Eberhard, Hubert Niewiadomski, Torsten Hoefler,
• Abstract要約: 推論言語モデル(RLM)は、AIの問題解決能力を再定義した。 しかし、それらの高コスト、プロプライエタリな性質、複雑なアーキテクチャは、アクセシビリティとスケーラビリティの課題を提示している。 RLMをモジュラーフレームワークに編成する包括的青写真を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.966875494760785
• License:
• Abstract: Reasoning language models (RLMs), also known as Large Reasoning Models (LRMs), such as OpenAI's o1 and o3, DeepSeek-V3, and Alibaba's QwQ, have redefined AI's problem-solving capabilities by extending LLMs with advanced reasoning mechanisms. Yet, their high costs, proprietary nature, and complex architectures - uniquely combining Reinforcement Learning (RL), search heuristics, and LLMs - present accessibility and scalability challenges. To address these, we propose a comprehensive blueprint that organizes RLM components into a modular framework, based on a survey and analysis of all RLM works. This blueprint incorporates diverse reasoning structures (chains, trees, graphs, and nested forms), reasoning strategies (e.g., Monte Carlo Tree Search, Beam Search), RL concepts (policy, value models and others), supervision schemes (Outcome-Based and Process-Based Supervision), and other related concepts (e.g., Test-Time Compute, Retrieval-Augmented Generation, agent tools). We provide detailed mathematical formulations and algorithmic specifications to simplify RLM implementation. By showing how schemes like LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning, and Graph of Thoughts fit as special cases, we demonstrate the blueprint's versatility and unifying potential. To illustrate its utility, we introduce x1, a modular implementation for rapid RLM prototyping and experimentation. Using x1 and a literature review, we provide key insights, such as multi-phase training for policy and value models, and the importance of familiar training distributions. Finally, we discuss scalable RLM cloud deployments and we outline how RLMs can integrate with a broader LLM ecosystem. Our work demystifies RLM construction, democratizes advanced reasoning capabilities, and fosters innovation, aiming to mitigate the gap between "rich AI" and "poor AI" by lowering barriers to RLM development and experimentation.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのo1やo3、DeepSeek-V3、AlibabaのQwQなど、RLM(Large Reasoning Models)としても知られるReasoning Language Model)は、高度な推論メカニズムでLLMを拡張することで、AIの問題解決能力を再定義した。 しかし、それらの高コスト、プロプライエタリな性質、複雑なアーキテクチャ – 強化学習(RL)、探索ヒューリスティックス、LLM – は、アクセシビリティとスケーラビリティの課題を提示している。 そこで本研究では,RLMのコンポーネントをモジュール型フレームワークとして構成する総合的青写真について,RLMのすべての作業に関する調査と分析に基づいて提案する。 この青写真には、様々な推論構造(チェーン、木、グラフ、ネストされたフォーム)、推論戦略(例えばモンテカルロ木探索、ビームサーチ)、RL概念(政治、価値モデルなど)、管理スキーム(アウトカムベース、プロセスベーススーパービジョン)、その他の関連する概念(例えば、テスト時間計算、検索時間拡張生成、エージェントツール)が含まれている。 RLMの実装を簡略化するために、詳細な数学的定式化とアルゴリズム仕様を提供する。 LLaMA-Berry、QwQ、Journey Learning、Graph of Thoughtsといったスキームが特別なケースにどのように適合するかを示すことで、ブループリントの汎用性と可能性を実証する。 実用性を説明するために,高速なRLMプロトタイピングと実験のためのモジュール実装であるx1を紹介する。 x1と文献レビューを用いて、ポリシーと価値モデルのためのマルチフェーズトレーニングや、慣れ親しんだトレーニング分布の重要性といった重要な洞察を提供する。 最後に、スケーラブルな RLM クラウドデプロイメントについて論じ、RTM がより広範な LLM エコシステムとどのように統合できるかを概説する。 我々の研究は、RLMの構築を不安定化し、先進的な推論能力を民主化し、イノベーションを促進し、RLM開発と実験への障壁を低くすることで、"リッチAI"と"貧弱なAI"のギャップを緩和することを目的としています。

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