論文の概要: Seed1.5-Thinking: Advancing Superb Reasoning Models with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13914v3
- Date: Tue, 29 Apr 2025 14:09:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.656903
- Title: Seed1.5-Thinking: Advancing Superb Reasoning Models with Reinforcement Learning
- Title(参考訳): Seed1.5-Thinking:強化学習によるスーパーブ推論モデルの改善
- Authors: ByteDance Seed, :, Jiaze Chen, Tiantian Fan, Xin Liu, Lingjun Liu, Zhiqi Lin, Mingxuan Wang, Chengyi Wang, Xiangpeng Wei, Wenyuan Xu, Yufeng Yuan, Yu Yue, Lin Yan, Qiying Yu, Xiaochen Zuo, Chi Zhang, Ruofei Zhu, Zhecheng An, Zhihao Bai, Yu Bao, Xingyan Bin, Jiangjie Chen, Feng Chen, Hongmin Chen, Riwei Chen, Liangqiang Chen, Zixin Chen, Jinsong Chen, Siyan Chen, Kaiyuan Chen, Zhi Chen, Jin Chen, Jiecao Chen, Jinxin Chi, Weinan Dai, Ning Dai, Jiahui Dai, Shihan Dou, Yantao Du, Zhengyin Du, Jianhui Duan, Chen Dun, Ting-Han Fan, Jiazhan Feng, Junda Feng, Ziyuan Feng, Yuwei Fu, Wenqi Fu, Hanjie Fu, Hao Ge, Hongyi Guo, Mingji Han, Li Han, Wenhao Hao, Xintong Hao, Qianyu He, Jerry He, Feng He, Wen Heng, Zehua Hong, Qi Hou, Liang Hu, Shengding Hu, Nan Hu, Kai Hua, Qi Huang, Ziyue Huang, Hongzhi Huang, Zihao Huang, Ting Huang, Wenhao Huang, Wei Jia, Bin Jia, Xiaoying Jia, Yuhua Jiang, Haobin Jiang, Ziheng Jiang, Kaihua Jiang, Chengquan Jiang, Jianpeng Jiao, Xiaoran Jin, Xing Jin, Xunhao Lai, Zheng Li, Xiang Li, Liyi Li, Hongkai Li, Zheng Li, Shengxian Wan, Ya Wang, Yunshui Li, Chenggang Li, Niuniu Li, Siyu Li, Xi Li, Xiao Li, Aoyan Li, Yuntao Li, Nianning Liang, Xinnian Liang, Haibin Lin, Weijian Lin, Ye Lin, Zhicheng Liu, Guanlin Liu, Guanlin Liu, Chenxiao Liu, Yan Liu, Gaohong Liu, Juncai Liu, Chundian Liu, Deyi Liu, Kaibo Liu, Siyao Liu, Qi Liu, Yongfei Liu, Kang Liu, Gan Liu, Boyi Liu, Rui Long, Weiqiang Lou, Chenwei Lou, Xiang Luo, Yao Luo, Caiping Lv, Heyang Lv, Bole Ma, Qianli Ma, Hongzhi Ma, Yiyuan Ma, Jin Ma, Wenchang Ma, Tingting Ma, Chen Mao, Qiyang Min, Zhe Nan, Guanghan Ning, Jinxiang Ou, Haojie Pan, Renming Pang, Yanghua Peng, Tao Peng, Lihua Qian, Lihua Qian, Mu Qiao, Meng Qu, Cheng Ren, Hongbin Ren, Yong Shan, Wei Shen, Ke Shen, Kai Shen, Guangming Sheng, Jinlong Shi, Wenlei Shi, Guang Shi, Shuai Shuai Cao, Yuxin Song, Zuquan Song, Jing Su, Yifan Sun, Tao Sun, Zewei Sun, Borui Wan, Zihan Wang, Xiaohui Wang, Xi Wang, Shuguang Wang, Jun Wang, Qinlong Wang, Chenyuan Wang, Shuai Wang, Zihan Wang, Changbao Wang, Jiaqiang Wang, Shihang Wang, Xuwu Wang, Zaiyuan Wang, Yuxuan Wang, Wenqi Wang, Taiqing Wang, Chengzhi Wei, Houmin Wei, Ziyun Wei, Shufa Wei, Zheng Wu, Yonghui Wu, Yangjun Wu, Bohong Wu, Shuang Wu, Jingqiao Wu, Ning Wu, Shuangzhi Wu, Jianmin Wu, Chenguang Xi, Fan Xia, Yuqiao Xian, Liang Xiang, Boren Xiang, Bowen Xiao, Zhen Xiao, Xia Xiao, Yongsheng Xiao, Chao Xin, Shulin Xin, Yuwen Xiong, Jingjing Xu, Ziwen Xu, Chenyin Xu, Jiayi Xu, Yifan Xu, Wei Xu, Yufei Xu, Shikun Xu, Shipeng Yan, Shen Yan, Qingping Yang, Xi Yang, Tianhao Yang, Yuehang Yang, Yuan Yang, Ximing Yang, Zeyu Yang, Guang Yang, Yifan Yang, Xuesong Yao, Bairen Yi, Fan Yin, Jianian Yin, Ziqiang Ying, Xiangyu Yu, Hongli Yu, Song Yu, Menghan Yu, Huan Yu, Siyu Yuan, Jun Yuan, Yutao Zeng, Tianyang Zhan, Zheng Zhang, Yun Zhang, Mofan Zhang, Wang Zhang, Ru Zhang, Zhi Zhang, Tianqi Zhang, Xinyi Zhang, Zhexi Zhang, Sijun Zhang, Wenqiang Zhang, Xiangxiang Zhang, Yongtao Zhang, Yuyu Zhang, Ge Zhang, He Zhang, Yue Zhang, Renjie Zheng, Ningxin Zheng, Zhuolin Zheng, Yaowei Zheng, Chen Zheng, Xiaoyun Zhi, Wanjun Zhong, Cheng Zhong, Zheng Zhong, Baoquan Zhong, Xun Zhou, Na Zhou, Huan Zhou, Hang Zhu, Defa Zhu, Wenjia Zhu, Lei Zuo,
- Abstract要約: 反応前に思考を通して推論できるSeed1.5-Thinkingを紹介した。
Seed1.5-ThinkingはAIME 2024で86.7、Codeforcesで55.0、GPQAで77.3を達成した。
これは、STEMとコーディングにおいて優れた推論能力を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 231.11339402237903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Seed1.5-Thinking, capable of reasoning through thinking before responding, resulting in improved performance on a wide range of benchmarks. Seed1.5-Thinking achieves 86.7 on AIME 2024, 55.0 on Codeforces and 77.3 on GPQA, demonstrating excellent reasoning abilities in STEM and coding. Beyond reasoning tasks, the method demonstrates notable generalization across diverse domains. For instance, it surpasses DeepSeek R1 by 8% in win rate on non-reasoning tasks, indicating its broader applicability. Compared to other state-of-the-art reasoning models, Seed1.5-Thinking is a Mixture-of-Experts (MoE) model with a relatively small size, featuring 20B activated and 200B total parameters. As part of our effort to assess generalized reasoning, we develop two internal benchmarks, BeyondAIME and Codeforces, both of which will be publicly released to support future research. Model trial link: https://www.volcengine.com/experience/ark.
- Abstract(参考訳): Seed1.5-Thinkingを導入し、反応前に思考を推論し、その結果、幅広いベンチマークのパフォーマンスが向上した。
Seed1.5-ThinkingはAIME 2024で86.7、Codeforcesで55.0、GPQAで77.3を達成した。
推論タスク以外にも、この手法は様々な領域にまたがる顕著な一般化を示す。
たとえば、DeepSeek R1を8%上回り、非推論タスクに勝利した。
他の最先端の推論モデルと比較して、Seed1.5-Thinkingは比較的小型のMixture-of-Experts (MoE)モデルであり、20Bのアクティベートと200Bの合計パラメータを備えている。
一般的な推論を評価するために、BeyondAIMEとCodeforcesという2つの内部ベンチマークを開発しました。
モデルトライアルリンク:https://www.volcengine.com/experience/ark.com
関連論文リスト
- FLIP Reasoning Challenge [20.706469085872516]
本稿では,人間の検証タスクに基づいてAI推論能力を評価するためのベンチマークであるFLIPデータセットを紹介する。
FLIPの課題は、4つのイメージの2つの順序をユーザに提供することだ。
我々の実験は、視覚言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)の両方を活用して、最先端のモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-16T17:07:16Z) - Think Twice: Enhancing LLM Reasoning by Scaling Multi-round Test-time Thinking [16.441081996257576]
本稿では, 簡易かつ効果的なテスト時間スケーリング手法としてマルチラウンド思考を提案する。
この方法は、その後のラウンドのプロンプトとして過去の回答を活用することにより、モデル推論を反復的に洗練する。
QwQ-32BやDeepSeek-R1など、複数のモデルにわたる実験は、一貫してパフォーマンス改善を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T17:19:38Z) - Preference Optimization for Reasoning with Pseudo Feedback [100.62603571434167]
提案手法では,解のラベル付けを関連するテストケースに対する評価として行うことで,推論タスクに対する疑似フィードバックを生成する手法を提案する。
本研究では,擬似フィードバックを優先最適化に用いる数学的推論と符号化の両タスクについて実験を行い,両タスク間の改善を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T12:44:02Z) - A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model [69.08287909042421]
OpenAIのo1モデルは、ほとんどのデータセットで最高のパフォーマンスを実現しています。
また、いくつかの推論ベンチマークについて詳細な分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T15:09:03Z) - GRIN: GRadient-INformed MoE [132.87651078514122]
Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、エキスパートルーティングによるスパース計算により、密度の高いモデルよりも効果的にスケールする。
エキスパートルーティングのためのスパース勾配推定を組み込んだGRIN(GRadient-Informed MoE Training)を導入する。
我々のモデルは6.6Bの活性化パラメータしか持たないが、7Bの密度モデルより優れており、同じデータで訓練された14Bの密度モデルの性能と一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T17:00:20Z) - Guiding Vision-Language Model Selection for Visual Question-Answering Across Tasks, Domains, and Knowledge Types [0.9217021281095907]
本稿では,タスクタイプ,アプリケーションドメイン,知識タイプを付加した,確立されたVQAベンチマークから得られた新しいデータセットについて,総合的な評価を行う。
また、GPT-4oを用いて開発されたマルチモーダル評価指標であるGoEvalを導入し、人間の判断と56.71%の相関係数を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-14T02:29:36Z) - Building Math Agents with Multi-Turn Iterative Preference Learning [56.71330214021884]
本稿では,モデル性能をさらに向上させるために,補完的な直接選好学習手法について検討する。
既存の直接選好学習アルゴリズムは、もともとシングルターンチャットタスク用に設計されている。
この文脈に合わせたマルチターン直接選好学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T02:41:04Z) - Advancing LLM Reasoning Generalists with Preference Trees [119.57169648859707]
推論に最適化された大規模言語モデル(LLM)のスイートであるEulusを紹介する。
Eurusモデルは、様々なベンチマークでオープンソースのモデルの間で最先端の結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T16:25:30Z) - Exact ASP Counting with Compact Encodings [32.300155018027624]
本稿では、より大規模な入力式を避けるために、応答集合をカウントする sharpASP と呼ばれる新しいASPカウントフレームワークを提案する。
1470のベンチマークによる実証分析は、現在の最先端の正解集合カウンタよりも大きなパフォーマンス向上を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T08:27:29Z) - Teaching Small Language Models to Reason [19.625523231233128]
思考の連鎖は、大きな言語モデルの推論能力をうまく改善する。
我々は、知識蒸留による1000億のパラメータ未満のモデルへのそのような推論能力の移譲について検討する。
実験の結果,提案手法は算術的,常識的,記号的推論的データセット間でのタスク性能を向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T11:24:42Z) - Scaling Instruction-Finetuned Language Models [126.4789306516927]
命令として表現されたデータセットの集合上での言語モデルの微調整は、モデル性能を改善することが示されている。
命令の微調整により,様々なモデルクラスの性能が劇的に向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T16:58:32Z)
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。