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A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

Created by
  • Haebom

作者

Kaiyan Zhang, Yuxin Zuo, Bingxiang He, Youbang Sun, Runze Liu, Che Jiang, Yuchen Fan, Kai Tian, Guoli Jia, Pengfei Li, Yu Fu, Xingtai Lv, Yuchen Zhang, Sihang Zeng, Shang Qu, Haozhan Li, Shijie Wang, Yu Xu, Jiaze Ma, Xuekai Zhu, Ermo Hua, Yihao Liu, Zonglin Li, Huayu Chen, Xiaoye Qu, Yafu Li, Weize Chen, Zhenzhao Yuan, Junqi Gao, Dong Li, Zhiyuan Ma, Ganqu Cui, Zhiyuan Liu, Biq

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)を用いた推論のための強化学習(RL)分野の最近の発展を調査する。特に、数学やコーディングなどの複雑な論理的な作業解決にRLが貢献したことを強調し、LLMをLRM（LRMs）に変換する際のRLの重要性について述べています。また、計算資源、アルゴリズム設計、訓練データ、およびインフラストラクチャに関連するRLベースのLRM拡張の主な課題についても議論し、将来の研究指向性を提示します。 DeepSeek-R1のリリース以降、RLをLLMおよびLRMに適用して推論能力を向上させた研究を分析し、この分野の発展と将来の機会を模索する。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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RLはLLMの推論能力の向上に寄与し、特に数学やコーディングなどの複雑な作業に有効です。
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RLはLLMをLRMに変換するための重要な方法論として浮上した。
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この論文はこの分野の発展を再評価し、将来の研究方向を提示します。
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DeepSeek-R1のリリース以降の研究を分析して洞察を提供します。
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Limitations：
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RLベースのLRM拡張は、計算リソース、アルゴリズム設計、トレーニングデータ、インフラストラクチャの面で課題に直面しています。
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論文では、具体的な方法論的Limitationsや実験的Limitationsへの直接的な言及は不足している。
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ASI（Artificial SuperIntelligence）への拡張のための具体的な戦略提示は不十分であるかもしれません。
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