Языковые модели рассуждений: план

Reasoning Language Models: A Blueprint

January 20, 2025

Авторы: 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

Аннотация

Языковые модели рассуждений (RLM), также известные как Большие модели рассуждений (LRM), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-V3 и QwQ от Alibaba, переопределили возможности решения проблем в области искусственного интеллекта, расширяя большие языковые модели (LLM) передовыми механизмами рассуждений. Однако их высокие затраты, закрытый характер и сложные архитектуры - уникальное сочетание обучения с подкреплением (RL), эвристик поиска и LLM - представляют вызовы доступности и масштабируемости. Для решения этих проблем мы предлагаем комплексный план, который организует компоненты RLM в модульную структуру на основе обзора и анализа всех работ по RLM. Этот план включает разнообразные структуры рассуждений (цепочки, деревья, графы и вложенные формы), стратегии рассуждений (например, Монте-Карло поиск по дереву, Поиск лучших вариантов), концепции RL (модели политики, модели ценности и другие) и схемы надзора (надзор на основе вывода и процесса). Мы также предоставляем подробные математические формулировки и алгоритмические спецификации для упрощения реализации RLM. Показывая, как схемы, такие как LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning и Graph of Thoughts подходят как специальные случаи, мы демонстрируем гибкость и объединяющий потенциал данного плана. Для иллюстрации его полезности мы представляем x1, модульную реализацию для быстрого прототипирования и экспериментирования с RLM. Используя x1 и обзор литературы, мы предоставляем ключевые идеи, такие как многофазовое обучение для моделей политики и ценности, и важность знакомых распределений обучения. Наконец, мы обрисовываем, как RLM могут интегрироваться в более широкую экосистему LLM, включая инструменты и базы данных. Наша работа развенчивает построение RLM, демократизирует передовые возможности рассуждений и способствует инновациям, нацеленным на снижение разрыва между "богатым ИИ" и "бедным ИИ" путем снижения барьеров для разработки и экспериментирования с 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.