論文の概要: QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17667v1
• Date: Fri, 23 May 2025 09:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.966138
• Title: QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: QwenLong-L1:強化学習を用いた長期大規模推論モデルを目指して
• Authors: Fanqi Wan, Weizhou Shen, Shengyi Liao, Yingcheng Shi, Chenliang Li, Ziyi Yang, Ji Zhang, Fei Huang, Jingren Zhou, Ming Yan,
• Abstract要約: 我々は、長文推論RLのパラダイムを定式化し、最適な訓練効率と不安定な最適化プロセスにおける重要な課題を特定する。 QwenLong-L1 は,コンテクストをプログレッシブ・コンテクスト・スケーリングにより長文シナリオに適応させるフレームワークである。 QwenLong-L1-32B は OpenAI-o3-mini や Qwen3-235B-A22B といったフラグシップ LRM よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.26953590563232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent large reasoning models (LRMs) have demonstrated strong reasoning capabilities through reinforcement learning (RL). These improvements have primarily been observed within the short-context reasoning tasks. In contrast, extending LRMs to effectively process and reason on long-context inputs via RL remains a critical unsolved challenge. To bridge this gap, we first formalize the paradigm of long-context reasoning RL, and identify key challenges in suboptimal training efficiency and unstable optimization process. To address these issues, we propose QwenLong-L1, a framework that adapts short-context LRMs to long-context scenarios via progressive context scaling. Specifically, we utilize a warm-up supervised fine-tuning (SFT) stage to establish a robust initial policy, followed by a curriculum-guided phased RL technique to stabilize the policy evolution, and enhanced with a difficulty-aware retrospective sampling strategy to incentivize the policy exploration. Experiments on seven long-context document question-answering benchmarks demonstrate that QwenLong-L1-32B outperforms flagship LRMs like OpenAI-o3-mini and Qwen3-235B-A22B, achieving performance on par with Claude-3.7-Sonnet-Thinking, demonstrating leading performance among state-of-the-art LRMs. This work advances the development of practical long-context LRMs capable of robust reasoning across information-intensive environments.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模推論モデル (LRM) は強化学習 (RL) を通じて強力な推論能力を示した。 これらの改善は、主に短文推論タスクで観察されている。 対照的に、LLによる長文入力を効果的に処理し、推論するためにLRMを拡張することは、重要な未解決課題である。 このギャップを埋めるために、我々はまず、長文推論RLのパラダイムを定式化し、最適なトレーニング効率と不安定な最適化プロセスにおける重要な課題を特定する。 これらの問題に対処するため,我々は,プログレッシブ・コンテクスト・スケーリングによる長文シナリオに短文 LRM を適用するフレームワーク QwenLong-L1 を提案する。 具体的には、ウォームアップ制御された微調整(SFT)の段階を利用して、堅牢な初期方針を確立するとともに、政策の進化を安定化するためのカリキュラム誘導段階RL技術を導入し、政策探索をインセンティブ化するための困難に配慮した振り返りサンプリング戦略で強化する。 QwenLong-L1-32B は OpenAI-o3-mini や Qwen3-235B-A22B といったフラッグシップ LRM よりも優れており、Claude-3.7-Sonnet-Thinking と同等の性能を示し、最先端の LRM の中でも主要な性能を示している。 この研究は、情報集約環境をまたいだ堅牢な推論が可能な実用的長文LEMの開発を推進している。

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