論文の概要: Magistral

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10910v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 17:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.862316
• Title: Magistral
• Title（参考訳）: マグストラル
• Authors: Mistral-AI, :, Abhinav Rastogi, Albert Q. Jiang, Andy Lo, Gabrielle Berrada, Guillaume Lample, Jason Rute, Joep Barmentlo, Karmesh Yadav, Kartik Khandelwal, Khyathi Raghavi Chandu, Léonard Blier, Lucile Saulnier, Matthieu Dinot, Maxime Darrin, Neha Gupta, Roman Soletskyi, Sagar Vaze, Teven Le Scao, Yihan Wang, Adam Yang, Alexander H. Liu, Alexandre Sablayrolles, Amélie Héliou, Amélie Martin, Andy Ehrenberg, Anmol Agarwal, Antoine Roux, Arthur Darcet, Arthur Mensch, Baptiste Bout, Baptiste Rozière, Baudouin De Monicault, Chris Bamford, Christian Wallenwein, Christophe Renaudin, Clémence Lanfranchi, Darius Dabert, Devon Mizelle, Diego de las Casas, Elliot Chane-Sane, Emilien Fugier, Emma Bou Hanna, Gauthier Delerce, Gauthier Guinet, Georgii Novikov, Guillaume Martin, Himanshu Jaju, Jan Ludziejewski, Jean-Hadrien Chabran, Jean-Malo Delignon, Joachim Studnia, Jonas Amar, Josselin Somerville Roberts, Julien Denize, Karan Saxena, Kush Jain, Lingxiao Zhao, Louis Martin, Luyu Gao, Lélio Renard Lavaud, Marie Pellat, Mathilde Guillaumin, Mathis Felardos, Maximilian Augustin, Mickaël Seznec, Nikhil Raghuraman, Olivier Duchenne, Patricia Wang, Patrick von Platen, Patryk Saffer, Paul Jacob, Paul Wambergue, Paula Kurylowicz, Pavankumar Reddy Muddireddy, Philomène Chagniot, Pierre Stock, Pravesh Agrawal, Romain Sauvestre, Rémi Delacourt, Sanchit Gandhi, Sandeep Subramanian, Shashwat Dalal, Siddharth Gandhi, Soham Ghosh, Srijan Mishra, Sumukh Aithal, Szymon Antoniak, Thibault Schueller, Thibaut Lavril, Thomas Robert, Thomas Wang, Timothée Lacroix, Valeriia Nemychnikova, Victor Paltz, Virgile Richard, Wen-Ding Li, William Marshall, Xuanyu Zhang, Yunhao Tang,
• Abstract要約: 私たちは、Mistralの最初の推論モデルであるMagistralと、当社独自のスケーラブルな強化学習パイプラインを紹介します。 テキストデータだけでRLが初期チェックポイントの能力のほとんどを維持していることを示す。 我々は、Mistral Medium 3上でRL単独で推論するために訓練されたMagistral Mediumを紹介し、Magistral Small(Apache 2.0)をオープンソース化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.472067710683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Magistral, Mistral's first reasoning model and our own scalable reinforcement learning (RL) pipeline. Instead of relying on existing implementations and RL traces distilled from prior models, we follow a ground up approach, relying solely on our own models and infrastructure. Notably, we demonstrate a stack that enabled us to explore the limits of pure RL training of LLMs, present a simple method to force the reasoning language of the model, and show that RL on text data alone maintains most of the initial checkpoint's capabilities. We find that RL on text maintains or improves multimodal understanding, instruction following and function calling. We present Magistral Medium, trained for reasoning on top of Mistral Medium 3 with RL alone, and we open-source Magistral Small (Apache 2.0) which further includes cold-start data from Magistral Medium.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、Mistralの最初の推論モデルであるMagistralと、当社独自のスケーラブル強化学習(RL)パイプラインを紹介します。 従来のモデルから抽出された既存の実装やRLトレースに頼る代わりに、私たちは、独自のモデルとインフラストラクチャのみに依存して、基盤となるアプローチに従います。 特に,LLM の純粋 RL トレーニングの限界を探索できるスタックを実演し,モデルの推論言語を強制する簡単な方法を示し,テキストデータだけで RL が初期チェックポイントの能力の大部分を維持可能であることを示す。 テキスト上のRLは、マルチモーダル理解、命令追従、関数呼び出しを維持または改善する。 我々は、Mistral Medium 3上でRL単独で推論するために訓練されたMagistral Mediumを紹介し、Magistral Small(Apache 2.0)をオープンソースにして、Magistral Mediumのコールドスタートデータを含む。

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