論文の概要: 100 Days After DeepSeek-R1: A Survey on Replication Studies and More Directions for Reasoning Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00551v1
- Date: Thu, 01 May 2025 14:28:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.326579
- Title: 100 Days After DeepSeek-R1: A Survey on Replication Studies and More Directions for Reasoning Language Models
- Title（参考訳）: DeepSeek-R1の100日後: レプリケーション研究と推論言語モデルのさらなる方向性に関する調査
- Authors: Chong Zhang, Yue Deng, Xiang Lin, Bin Wang, Dianwen Ng, Hai Ye, Xingxuan Li, Yao Xiao, Zhanfeng Mo, Qi Zhang, Lidong Bing,
- Abstract要約: 最近のDeepSeek-R1のリリースは、広く社会的影響をもたらし、言語モデルの明確な推論パラダイムを探求する研究コミュニティに熱意を喚起した。
リリースされたモデルの実装詳細は、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、蒸留された小型モデルなど、DeepSeekによって完全にオープンソース化されていない。
多くのレプリケーション研究は、DeepSeek-R1が達成した強力なパフォーマンスを再現することを目的として、同様のトレーニング手順と完全なオープンソースデータリソースを通じて、同等のパフォーマンスに到達している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.98176123850354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent development of reasoning language models (RLMs) represents a novel evolution in large language models. In particular, the recent release of DeepSeek-R1 has generated widespread social impact and sparked enthusiasm in the research community for exploring the explicit reasoning paradigm of language models. However, the implementation details of the released models have not been fully open-sourced by DeepSeek, including DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, and the distilled small models. As a result, many replication studies have emerged aiming to reproduce the strong performance achieved by DeepSeek-R1, reaching comparable performance through similar training procedures and fully open-source data resources. These works have investigated feasible strategies for supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from verifiable rewards (RLVR), focusing on data preparation and method design, yielding various valuable insights. In this report, we provide a summary of recent replication studies to inspire future research. We primarily focus on SFT and RLVR as two main directions, introducing the details for data construction, method design and training procedure of current replication studies. Moreover, we conclude key findings from the implementation details and experimental results reported by these studies, anticipating to inspire future research. We also discuss additional techniques of enhancing RLMs, highlighting the potential of expanding the application scope of these models, and discussing the challenges in development. By this survey, we aim to help researchers and developers of RLMs stay updated with the latest advancements, and seek to inspire new ideas to further enhance RLMs.
- Abstract（参考訳）: 近年の推論言語モデル(RLM)の発展は、大規模言語モデルにおける新たな進化を表している。
特に、最近リリースされたDeepSeek-R1は、言語モデルの明確な推論パラダイムを探求する研究コミュニティに、幅広い社会的影響をもたらし、熱意を喚起している。
しかし、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、蒸留された小型モデルなど、リリースされたモデルの実装詳細は、DeepSeekによって完全にオープンソース化されていない。
その結果、DeepSeek-R1が達成した強力なパフォーマンスを再現し、同様のトレーニング手順と完全なオープンソースデータリソースを通じて同等のパフォーマンスを達成することを目的とした、多くのレプリケーション研究が登場した。
これらの研究は、教師付き微調整(SFT)と検証可能な報酬(RLVR)からの強化学習(RLVR)の実現可能な戦略を調査し、データ準備と手法設計に焦点をあて、様々な貴重な洞察を得た。
本報告では, 今後の研究を刺激する最近の複製研究の概要について述べる。
我々は主に2つの方向としてSFTとRLVRに注目し、現在の複製研究におけるデータ構築、手法設計、訓練手順の詳細を紹介した。
さらに,これらの研究によって報告された実装の詳細と実験結果から,今後の研究に刺激を与えることを期待して,重要な知見をまとめる。
また、RLMの拡張技術や、これらのモデルの適用範囲を拡大する可能性を強調し、開発における課題について議論する。
本調査により,RLMの研究者や開発者が最新の進歩と共に最新の状態を保つことを支援するとともに,RLMをさらに強化するための新たなアイデアの創出を目指す。
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