論文の概要: Ring-lite: Scalable Reasoning via C3PO-Stabilized Reinforcement Learning for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14731v2
• Date: Wed, 18 Jun 2025 02:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 13:10:45.388235
• Title: Ring-lite: Scalable Reasoning via C3PO-Stabilized Reinforcement Learning for LLMs
• Title（参考訳）: リングライト:LLMのためのC3PO安定化強化学習によるスケーラブル推論
• Abstract要約: Ring-liteは、強化学習(RL)により最適化されたMixture-of-Experts(MoE)ベースの大規模言語モデルである 我々のアプローチは、挑戦的なベンチマーク上でのSOTA(State-of-the-art)の小規模推論モデルの性能と一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.21041884010009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Ring-lite, a Mixture-of-Experts (MoE)-based large language model optimized via reinforcement learning (RL) to achieve efficient and robust reasoning capabilities. Built upon the publicly available Ling-lite model, a 16.8 billion parameter model with 2.75 billion activated parameters, our approach matches the performance of state-of-the-art (SOTA) small-scale reasoning models on challenging benchmarks (e.g., AIME, LiveCodeBench, GPQA-Diamond) while activating only one-third of the parameters required by comparable models. To accomplish this, we introduce a joint training pipeline integrating distillation with RL, revealing undocumented challenges in MoE RL training. First, we identify optimization instability during RL training, and we propose Constrained Contextual Computation Policy Optimization(C3PO), a novel approach that enhances training stability and improves computational throughput via algorithm-system co-design methodology. Second, we empirically demonstrate that selecting distillation checkpoints based on entropy loss for RL training, rather than validation metrics, yields superior performance-efficiency trade-offs in subsequent RL training. Finally, we develop a two-stage training paradigm to harmonize multi-domain data integration, addressing domain conflicts that arise in training with mixed dataset. We will release the model, dataset, and code.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)により最適化されたMixture-of-Experts(MoE)ベースの大規模言語モデルであるRing-liteを提案する。 Ling-liteモデルは275億の活性化パラメータを持つ16.8億のパラメータモデルである。我々のアプローチは、挑戦的なベンチマーク(例えば、AIME、LiveCodeBench、GPQA-Diamond)上での、最先端(SOTA)の小規模推論モデルのパフォーマンスと、同等のモデルで必要とされるパラメータの3分の1しか動作しない。 そこで本研究では, 蒸留をRLと統合したジョイントトレーニングパイプラインを導入し, MoE RLトレーニングにおける未文書の課題を明らかにした。 まず,RLトレーニング中の最適化不安定性を同定し,制約付き文脈計算ポリシー最適化(C3PO)を提案する。 第2に,RLトレーニングのエントロピー損失に基づく蒸留チェックポイントの選択が,評価基準よりも,その後のRLトレーニングにおいて優れた性能・効率のトレードオフをもたらすことを実証的に示す。 最後に、マルチドメインデータ統合を調和させる2段階のトレーニングパラダイムを開発し、混合データセットによるトレーニングで発生するドメイン競合に対処する。 モデル、データセット、コードをリリースします。

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