Reasoning Language Models: A Blueprint

要約

OpenAI の o1 および o3、DeepSeek-V3、Alibaba の QwQ など、大規模推論モデル (LRM) とも呼ばれる推論言語モデル (RLM) は、高度な推論メカニズムで LLM を拡張することにより、AI の問題解決機能を再定義しました。
しかし、その高コスト、独自の性質、強化学習 (RL)、検索ヒューリスティック、LLM を独自に組み合わせた複雑なアーキテクチャにより、アクセシビリティとスケーラビリティの課題が生じています。
これらに対処するために、すべての RLM 作業の調査と分析に基づいて、RLM コンポーネントをモジュール式フレームワークに編成する包括的な青写真を提案します。
このブループリントには、多様な推論構造 (チェーン、ツリー、グラフ、ネストされた形式)、推論戦略 (モンテカルロ ツリー検索、ビーム検索など)、RL 概念 (ポリシー、価値モデルなど)、監視スキーム (結果ベース、および
プロセスベースの監視）、およびその他の関連概念（テスト時コンピューティング、取得拡張生成、エージェント ツールなど）。
RLM の実装を簡素化するための詳細な数学的定式化とアルゴリズム仕様を提供します。
LLaMA-Berry、QwQ、Journey Learning、Graph of Thoughts などのスキームが特殊なケースとしてどのように適合するかを示すことで、ブループリントの多用途性と統合の可能性を示します。
その有用性を説明するために、RLM の迅速なプロトタイピングと実験のためのモジュール実装である x1 を紹介します。
x1 と文献レビューを使用して、ポリシーと価値モデルの多段階トレーニングや馴染みのあるトレーニング分布の重要性などの重要な洞察を提供します。
最後に、スケーラブルな RLM クラウド展開について説明し、RLM がより広範な LLM エコシステムとどのように統合できるかについて概説します。
私たちの取り組みは、RLM 構築の謎を解き明かし、高度な推論能力を民主化し、イノベーションを促進することにより、RLM の開発と実験に対する障壁を下げることで「リッチな AI」と「貧弱な AI」の間のギャップを緩和することを目指しています。

要約(オリジナル)

Reasoning language models (RLMs), also known as Large Reasoning Models (LRMs), such as OpenAI’s o1 and o3, DeepSeek-V3, and Alibaba’s QwQ, have redefined AI’s problem-solving capabilities by extending LLMs with advanced reasoning mechanisms. Yet, their high costs, proprietary nature, and complex architectures – uniquely combining Reinforcement Learning (RL), search heuristics, and LLMs – present accessibility and scalability challenges. To address these, we propose a comprehensive blueprint that organizes RLM components into a modular framework, based on a survey and analysis of all RLM works. This blueprint incorporates diverse reasoning structures (chains, trees, graphs, and nested forms), reasoning strategies (e.g., Monte Carlo Tree Search, Beam Search), RL concepts (policy, value models and others), supervision schemes (Outcome-Based and Process-Based Supervision), and other related concepts (e.g., Test-Time Compute, Retrieval-Augmented Generation, agent tools). We provide detailed mathematical formulations and algorithmic specifications to simplify RLM implementation. By showing how schemes like LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning, and Graph of Thoughts fit as special cases, we demonstrate the blueprint’s versatility and unifying potential. To illustrate its utility, we introduce x1, a modular implementation for rapid RLM prototyping and experimentation. Using x1 and a literature review, we provide key insights, such as multi-phase training for policy and value models, and the importance of familiar training distributions. Finally, we discuss scalable RLM cloud deployments and we outline how RLMs can integrate with a broader LLM ecosystem. Our work demystifies RLM construction, democratizes advanced reasoning capabilities, and fosters innovation, aiming to mitigate the gap between ‘rich AI’ and ‘poor AI’ by lowering barriers to RLM development and experimentation.

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