論文の概要: M1: Towards Scalable Test-Time Compute with Mamba Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10449v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 17:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:50:21.146442
• Title: M1: Towards Scalable Test-Time Compute with Mamba Reasoning Models
• Title（参考訳）: M1: Mamba Reasoning Modelを使ったスケーラブルなテスト時間計算を目指す
• Authors: Junxiong Wang, Wen-Ding Li, Daniele Paliotta, Daniel Ritter, Alexander M. Rush, Tri Dao,
• Abstract要約: 本稿では,Mambaアーキテクチャ上に構築されたハイブリッド線形RNN推論モデルM1を紹介する。 実験結果から,M1は従来の線形RNNモデルよりも優れていただけでなく,最先端のDeepSeek R1蒸留推論モデルの性能とも一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.75501495786297
• License:
• Abstract: Effective reasoning is crucial to solving complex mathematical problems. Recent large language models (LLMs) have boosted performance by scaling test-time computation through long chain-of-thought reasoning. However, transformer-based models are inherently limited in extending context length due to their quadratic computational complexity and linear memory requirements. In this paper, we introduce a novel hybrid linear RNN reasoning model, M1, built on the Mamba architecture, which allows memory-efficient inference. Our approach leverages a distillation process from existing reasoning models and is further enhanced through RL training. Experimental results on the AIME and MATH benchmarks show that M1 not only outperforms previous linear RNN models but also matches the performance of state-of-the-art Deepseek R1 distilled reasoning models at a similar scale. We also compare our generation speed with a highly performant general purpose inference engine, vLLM, and observe more than a 3x speedup compared to a same size transformer. With throughput speedup, we are able to achieve higher accuracy compared to DeepSeek R1 distilled transformer reasoning models under a fixed generation time budget using self-consistency voting. Overall, we introduce a hybrid Mamba reasoning model and provide a more effective approach to scaling test-time generation using self-consistency or long chain of thought reasoning.
• Abstract（参考訳）: 複雑な数学的問題を解くためには効果的な推論が不可欠である。 最近の大規模言語モデル(LLM)は、長いチェーン・オブ・シークレット推論を通じてテスト時間計算をスケールすることで性能を向上している。 しかし、トランスフォーマーベースのモデルは、2次計算複雑性と線形メモリ要求のため、コンテキスト長の延長に本質的に制限されている。 本稿では,メモリ効率の高い推論が可能な,Mambaアーキテクチャ上に構築されたハイブリッド線形RNN推論モデルM1を紹介する。 提案手法は既存の推論モデルからの蒸留プロセスを利用しており,RLトレーニングによりさらに拡張されている。 AIME および MATH ベンチマークによる実験結果から,M1 は従来の線形 RNN モデルより優れているだけでなく,最先端の Deepseek R1 蒸留推論モデルと類似のスケールで同等の性能を示した。 また、生成速度を高性能汎用推論エンジンvLLMと比較し、同じサイズの変圧器と比較して3倍以上のスピードアップを観測する。 スループットの高速化により、自己整合性投票を用いた固定時間予算下でのDeepSeek R1蒸留変圧器推論モデルと比較して高い精度を達成することができる。 全体として、ハイブリッドなマンバ推論モデルを導入し、自己整合性や長い思考推論の連鎖を用いてテスト時間生成をスケールするためのより効果的なアプローチを提供する。

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