論文の概要: Phi-4-reasoning Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21318v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 05:05:09 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-05-02 15:43:29.873677
• Title: Phi-4-reasoning Technical Report
• Title（参考訳）: Phi-4-reasoning Technical Report
• Authors: Marah Abdin, Sahaj Agarwal, Ahmed Awadallah, Vidhisha Balachandran, Harkirat Behl, Lingjiao Chen, Gustavo de Rosa, Suriya Gunasekar, Mojan Javaheripi, Neel Joshi, Piero Kauffmann, Yash Lara, Caio César Teodoro Mendes, Arindam Mitra, Besmira Nushi, Dimitris Papailiopoulos, Olli Saarikivi, Shital Shah, Vaishnavi Shrivastava, Vibhav Vineet, Yue Wu, Safoora Yousefi, Guoqing Zheng,
• Abstract要約: Phi-4-reasoningは14ビリオンのパラメータ推論モデルであり、複雑な推論タスクにおいて高い性能を実現する。 我々はPhi-4-reasoning-plusを開発した。 どちらのモデルもDeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bモデルのような大きなオープンウェイトモデルよりも優れており、完全なDeepSeek-R1モデルのパフォーマンスレベルに近づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.508165017775
• License:
• Abstract: We introduce Phi-4-reasoning, a 14-billion parameter reasoning model that achieves strong performance on complex reasoning tasks. Trained via supervised fine-tuning of Phi-4 on carefully curated set of "teachable" prompts-selected for the right level of complexity and diversity-and reasoning demonstrations generated using o3-mini, Phi-4-reasoning generates detailed reasoning chains that effectively leverage inference-time compute. We further develop Phi-4-reasoning-plus, a variant enhanced through a short phase of outcome-based reinforcement learning that offers higher performance by generating longer reasoning traces. Across a wide range of reasoning tasks, both models outperform significantly larger open-weight models such as DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B model and approach the performance levels of full DeepSeek-R1 model. Our comprehensive evaluations span benchmarks in math and scientific reasoning, coding, algorithmic problem solving, planning, and spatial understanding. Interestingly, we observe a non-trivial transfer of improvements to general-purpose benchmarks as well. In this report, we provide insights into our training data, our training methodologies, and our evaluations. We show that the benefit of careful data curation for supervised fine-tuning (SFT) extends to reasoning language models, and can be further amplified by reinforcement learning (RL). Finally, our evaluation points to opportunities for improving how we assess the performance and robustness of reasoning models.
• Abstract（参考訳）: Phi-4-reasoningは14ビリオンのパラメータ推論モデルであり、複雑な推論タスクにおいて高い性能を実現する。 Phi-4の教師付き微調整によって訓練された「教育可能な」プロンプトは、o3-miniを用いて生成される適切な複雑さと多様性と推論のデモのために選択され、推論時間計算を効果的に活用する詳細な推論連鎖を生成する。 Phi-4-reasoning-plusは、結果に基づく強化学習の短時間で強化された変種であり、より長い推論トレースを生成して高い性能を提供する。 幅広い推論タスクにおいて、どちらもDeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bモデルのような大きなオープンウェイトモデルよりも優れており、完全なDeepSeek-R1モデルの性能レベルにアプローチしている。 我々の総合的な評価は、数学と科学的推論、コーディング、アルゴリズムによる問題解決、計画、空間的理解のベンチマークに及びます。 興味深いことに、汎用ベンチマークへの改善の非自明な移行も観察する。 本稿では,トレーニングデータ,トレーニング方法論,評価について考察する。 教師付き微調整(SFT)のための注意深いデータキュレーションの利点は、推論言語モデルにまで拡張され、強化学習(RL)によりさらに増幅可能であることを示す。 最後に、我々の評価は、推論モデルの性能と堅牢性を評価する方法を改善する機会を示している。

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