Modelli di Linguaggio per il Ragionamento: Una Guida

Reasoning Language Models: A Blueprint

January 20, 2025

Autori: Maciej Besta, Julia Barth, Eric Schreiber, Ales Kubicek, Afonso Catarino, Robert Gerstenberger, Piotr Nyczyk, Patrick Iff, Yueling Li, Sam Houliston, Tomasz Sternal, Marcin Copik, Grzegorz Kwaśniewski, Jürgen Müller, Łukasz Flis, Hannes Eberhard, Hubert Niewiadomski, Torsten Hoefler

cs.AI

Abstract

I modelli di linguaggio di ragionamento (RLM), noti anche come Grandi Modelli di Ragionamento (LRM), come ad esempio l'o1 e l'o3 di OpenAI, il DeepSeek-V3 e il QwQ di Alibaba, hanno ridefinito le capacità di risoluzione dei problemi dell'IA estendendo i grandi modelli di linguaggio (LLM) con meccanismi avanzati di ragionamento. Tuttavia, i loro elevati costi, la natura proprietaria e le complesse architetture - che combinano in modo unico Apprendimento per Rinforzo (RL), euristiche di ricerca e LLM - presentano sfide di accessibilità e scalabilità. Per affrontare queste questioni, proponiamo un piano dettagliato che organizza i componenti RLM in un framework modulare, basato su un'indagine e analisi di tutti i lavori RLM. Questo piano incorpora diverse strutture di ragionamento (catene, alberi, grafi e forme nidificate), strategie di ragionamento (ad esempio, Ricerca ad Albero Monte Carlo, Ricerca a Fascio), concetti di RL (modelli di politica, di valore e altri) e regimi di supervisione (Supervisione Basata sull'Output e Basata sul Processo). Forniamo inoltre dettagliate formulazioni matematiche e specifiche algoritmiche per semplificare l'implementazione di RLM. Mostrando come schemi come LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning e Graph of Thoughts si adattino come casi speciali, dimostriamo la versatilità e il potenziale unificante del piano. Per illustrarne l'utilità, presentiamo x1, un'implementazione modulare per prototipare e sperimentare rapidamente con RLM. Utilizzando x1 e una revisione della letteratura, forniamo importanti intuizioni, come ad esempio l'addestramento a fasi multiple per i modelli di politica e di valore, e l'importanza delle distribuzioni di addestramento familiari. Infine, delineiamo come i RLM possano integrarsi con un ecosistema più ampio di LLM, inclusi strumenti e database. Il nostro lavoro svela la costruzione di RLM, democratizza le capacità avanzate di ragionamento e favorisce l'innovazione, mirando a ridurre il divario tra "IA ricca" e "IA povera" abbassando le barriere allo sviluppo e alla sperimentazione di RLM.

English

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 large language models (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), and supervision schemes (Output-Based and Process-Based Supervision). We also 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 outline how RLMs can integrate with a broader LLM ecosystem, including tools and databases. 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.