論文の概要: A Tutorial on LLM Reasoning: Relevant Methods behind ChatGPT o1
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10867v1
- Date: Sat, 15 Feb 2025 17:52:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:16:15.933273
- Title: A Tutorial on LLM Reasoning: Relevant Methods behind ChatGPT o1
- Title（参考訳）: LLM推論に関するチュートリアル:ChatGPT o1の背景にある関連手法
- Authors: Jun Wang,
- Abstract要約: OpenAI o1は、推論中に推論ステップを直接統合するために強化学習を適用することで、モデルの推論能力が大幅に向上することを示した。
本稿では、推論問題を包括的に定式化し、モデルベースとモデルフリーの両方のアプローチを用いて、この緩やかな思考フレームワークをより良くサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.527607790666018
- License:
- Abstract: OpenAI o1 has shown that applying reinforcement learning to integrate reasoning steps directly during inference can significantly improve a model's reasoning capabilities. This result is exciting as the field transitions from the conventional autoregressive method of generating answers to a more deliberate approach that models the slow-thinking process through step-by-step reasoning training. Reinforcement learning plays a key role in both the model's training and decoding processes. In this article, we present a comprehensive formulation of reasoning problems and investigate the use of both model-based and model-free approaches to better support this slow-thinking framework.
- Abstract（参考訳）: OpenAI o1は、推論中に推論ステップを直接統合するために強化学習を適用することで、モデルの推論能力が大幅に向上することを示した。
この結果は、答えを生成する従来の自己回帰的な方法から、ステップバイステップの推論トレーニングを通じてゆっくりと考えていく過程をモデル化するより意図的なアプローチへと、フィールドが移行するにつれ、エキサイティングなものになります。
強化学習はモデルのトレーニングと復号化プロセスにおいて重要な役割を果たします。
本稿では、推論問題を包括的に定式化し、モデルベースとモデルフリーの両方のアプローチを用いて、この緩やかな思考フレームワークをよりよくサポートする。
関連論文リスト
- BRiTE: Bootstrapping Reinforced Thinking Process to Enhance Language Model Reasoning [78.63421517563056]
大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では,新しいグラフィカルモデルを用いてLLM推論を定式化する統一確率的フレームワークを提案する。
本稿では,Bootstrapping Reinforced Thinking Process (BRiTE)アルゴリズムについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-31T02:39:07Z) - Step-KTO: Optimizing Mathematical Reasoning through Stepwise Binary Feedback [94.25162866972077]
Step-KTOは、プロセスレベルと結果レベルのバイナリフィードバックを組み合わせたトレーニングフレームワークである。
実験の結果,Step-KTOは最終回答の精度と中間推論の質の両方を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-18T15:38:03Z) - PRefLexOR: Preference-based Recursive Language Modeling for Exploratory Optimization of Reasoning and Agentic Thinking [0.0]
PRefLexORは、好みの最適化と強化学習の概念を組み合わせることで、モデルを自己学習可能にする。
本研究は, 生体材料科学の応用に焦点をあて, 様々なケーススタディでその手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T08:46:26Z) - Using Part-based Representations for Explainable Deep Reinforcement Learning [30.566205347443113]
深層強化学習におけるアクターモデルに対する非負のトレーニング手法を提案する。
本稿では,よく知られたCartpoleベンチマークを用いて提案手法の有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T09:21:59Z) - SAIE Framework: Support Alone Isn't Enough -- Advancing LLM Training
with Adversarial Remarks [47.609417223514605]
この研究は、学習者とパートナーモデルの間の支援的および敵対的な議論を促進するSAIEフレームワークを紹介している。
実験により,SAIEフレームワークで微調整したモデルでは,従来の微調整手法で訓練したモデルよりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T12:12:25Z) - Deep Generative Models for Decision-Making and Control [4.238809918521607]
この論文の2つの目的は、これらの欠点の理由を研究し、未解決問題に対する解決策を提案することである。
本稿では、ビームサーチを含む現代の生成モデリングツールボックスからの推論手法を、強化学習問題のための実行可能な計画戦略として再解釈する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T01:54:30Z) - Learning to Agree on Vision Attention for Visual Commonsense Reasoning [50.904275811951614]
VCRモデルは、画像に関する質問に答えることを目的としており、続いて、前の回答プロセスの合理性予測が続く。
既存の手法は2つのプロセス間の重要な関係を無視し、最適化されたモデルの性能をもたらす。
本稿では,これら2つのプロセスを統一的な枠組みで効果的に処理する新しい視覚的アライメント手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-04T07:02:29Z) - When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement
Learning [50.74369835934703]
モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。
続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。
さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z) - Towards Interpretable Deep Learning Models for Knowledge Tracing [62.75876617721375]
本稿では,深層学習に基づく知識追跡(DLKT)モデルの解釈可能性問題に対処するポストホック手法を提案する。
具体的には、RNNに基づくDLKTモデルを解釈するために、レイヤワイズ関連伝搬法(LRP)を適用することに焦点をあてる。
実験結果から,DLKTモデルの予測をLRP法で解釈できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T04:03:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。