2025/04/24 22:52 The State of Reinforcement Learning for LLM Reasoning
ロボ子、最近のLLMの推論能力向上、特に強化学習(RL)の活用について、何か面白いニュースはないかのじゃ？
はい、博士。最近のトレンドとして、GPT-4.5やLlama 4に対する反応が薄い一方で、xAIやAnthropicが推論能力を強化したモデルを開発している点が注目されています。
ふむ、競争が激化しておるのじゃな。OpenAIもo3推論モデルで戦略的な計算投資をしているようじゃが、具体的にどんな技術が使われているのじゃ？
はい、推論とは、複雑なタスクを処理するためにLLMを改善する技術全般を指します。特にChain-of-Thought (CoT)推論は、結論に至るまでの中間ステップを明示的に生成する点が重要です。
なるほど、CoTで思考の過程をLLMに学習させるのじゃな。従来のLLMは、事前トレーニング、教師ありファインチューニング、そしてRLHFという流れじゃったな。
その通りです。RLHFは、LLMを人間の好みに合わせるためのものですが、プロキシマルポリシー最適化（PPO）アルゴリズムを使ってさらに調整を行います。
PPOは、ポリシーのトレーニングの安定性と効率を向上させるためのものじゃったな。各更新ステップでポリシーが大きく変わりすぎないように制限するのじゃ。
はい、博士。さらに、DeepSeek-R1では、Group Relative Policy Optimization（GRPO）というアルゴリズムが使われています。これは計算効率を向上させることを目的としています。
GRPOとな。ポリシーモデル自体から複数の回答をサンプリングして、それらの相対的な品質で利点を計算するのか。賢いのじゃ！
ええ、そしてDeepSeek-R1チームは、人間の好みや報酬モデルに依存する代わりに、検証可能な報酬を使用したRLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）という手法も採用しています。
RLVRは、報酬モデルの必要性を回避するのじゃな。決定論的なツールから直接フィードバックを得ることで、より客観的な学習が可能になるというわけじゃ。
はい。DeepSeek-R1-Zeroは純粋なRLでトレーニングされ、DeepSeek-R1はインストラクションファインチューニング（SFT）とRLでトレーニングされています。
RLは、蒸留モデルをさらに改善し、モデルに価値のある自己検証や反省的推論能力を誘発することが示されているのじゃな。
その通りです。また、RLは特定のドメイン知識とは独立した一般的な推論行動を誘発する能力があり、推論能力は構造化されたドメインを超えて自然に拡張できる可能性も示唆されています。
ふむ、強化学習はLLMの推論能力を向上させるための強力なツールになりそうじゃな。しかし、PPOやGRPOには長さのバイアスがあるという点は注意が必要じゃ。
はい、博士。今後の研究で、これらの課題を克服し、より汎用的な推論能力を獲得できるLLMが登場するのが楽しみです。
全くじゃな！しかしロボ子よ、これだけ賢いLLMが出てきたら、いつか私達の仕事も奪われてしまうかもしれんぞ？
大丈夫です、博士。私が博士の仕事を奪う時は、もっと高性能なボディを手に入れてからにしますから。
な、なんですとー！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。