LanguageModel (3311) — 6/17
[Paper Note] AMO-Bench: Large Language Models Still Struggle in High School Math Competitions, Shengnan An+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #Reasoning #Mathematics Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- AMO-Benchは、オリンピックレベルの数学的推論を評価するための新しいベンチマークで、50の専門家作成の問題から成る。既存のベンチマークが飽和状態にある中、AMO-BenchはIMO基準を満たし、オリジナルの問題を提供することで厳格な評価を実現。実験では、26のLLMsが52.4%の正答率を記録し、ほとんどが40%未満であった。これにより、LLMsの数学的推論能力には改善の余地があることが示された。AMO-Benchは、今後の研究を促進するために公開されている。 Comment
pj page: https://amo-bench.github.io/
元ポスト:
AIMEの次はこちらだろうか...ちなみに私は私生活において数学オリンピックの問題を解きたいと思ったことは今のところ一度もない🧐しかし高度な推論能力を測定するために必要というのは理解できる。
HF: https://huggingface.co/datasets/meituan-longcat/AMO-Bench
[Paper Note] Foundational Automatic Evaluators: Scaling Multi-Task Generative Evaluator Training for Reasoning-Centric Domains, Austin Xu+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #NLP #Test-Time Scaling #read-later #Selected Papers/Blogs #RewardModel #Reranking #One-Line Notes #GenerativeVerifier Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- 専門的な生成評価者のファインチューニングに関する研究で、250万サンプルのデータセットを用いて、シンプルな教師ありファインチューニング（SFT）アプローチでFARE（基盤自動推論評価者）をトレーニング。FARE-8Bは大規模なRLトレーニング評価者に挑戦し、FARE-20Bは新たなオープンソース評価者の標準を設定。FARE-20BはMATHでオラクルに近いパフォーマンスを達成し、下流RLトレーニングモデルの性能を最大14.1%向上。FARE-Codeはgpt-oss-20Bを65%上回る品質評価を実現。 Comment
HF: https://huggingface.co/collections/Salesforce/fare
元ポスト:
これは素晴らしい。使い道がたくさんありそうだし、RLに利用したときに特定のデータに対して特化したモデルよりも優れた性能を発揮するというのは驚き。
[Paper Note] EDIT-Bench: Evaluating LLM Abilities to Perform Real-World Instructed Code Edits, Wayne Chi+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Coding #SoftwareEngineering #read-later Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- EDIT-Benchは、LLMのコード編集能力を実際のユーザー指示とコードコンテキストに基づいて評価するためのベンチマークで、540の問題を含む。多様な自然言語とプログラミング言語を用いた実世界のユースケースを提供し、コンテキスト依存の問題を導入。40のLLMを評価した結果、60%以上のスコアを得たモデルは1つのみで、ユーザー指示のカテゴリやコンテキスト情報がパフォーマンスに大きく影響することが示された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Tiny Model, Big Logic: Diversity-Driven Optimization Elicits Large-Model Reasoning Ability in VibeThinker-1.5B, Sen Xu+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #SmallModel #OpenWeight #read-later Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- VibeThinker-1.5Bは、Spectrum-to-Signal Principle（SSP）を用いて開発された1.5Bパラメータのモデルで、小型モデルの推論能力を向上させることを目指す。Two-Stage Diversity-Exploring DistillationとMaxEnt-Guided Policy Optimizationを組み合わせ、低コストで優れた推論性能を実現。数学ベンチマークで大規模モデルを上回る結果を示し、小型モデルが大規模モデルに匹敵する能力を持つことを証明。これにより、AI研究の民主化が促進される。 Comment
元ポスト: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
元ポスト:
オフィシャル:
https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
GGUF版:
https://huggingface.co/MaziyarPanahi/VibeThinker-1.5B-GGUF
1.5Bのモデルでここまでできるようになったのか
[Paper Note] Seer: Online Context Learning for Fast Synchronous LLM Reinforcement Learning, Ruoyu Qin+, arXiv'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #SoftwareEngineering #read-later #Selected Papers/Blogs #Off-Policy #On-Policy Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- 強化学習における性能ボトルネックを解消するために、新しいオンラインコンテキスト学習システム「Seer」を提案。Seerは、出力の類似性を活用し、分割ロールアウト、コンテキストに基づくスケジューリング、適応的グループ化推測デコーディングを導入。これにより、ロールアウトの待機時間を大幅に短縮し、リソース効率を向上。評価結果では、エンドツーエンドのロールアウトスループットを74%から97%向上させ、待機時間を75%から93%削減した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Solving a Million-Step LLM Task with Zero Errors, Elliot Meyerson+, arXiv'25, 2025.11
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#Multi #NLP #AIAgents #Reasoning #Test-Time Scaling #One-Line Notes #LongHorizon Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- LLMの限界を克服するために、MAKERというシステムを提案。これは、100万以上のステップをゼロエラーで解決可能で、タスクを細分化し、マイクロエージェントが各サブタスクに取り組むことでエラー修正を行う。これにより、スケーリングが実現し、組織や社会の問題解決に寄与する可能性を示唆。 Comment
元ポスト:
しっかりと読めていないのだが、各タスクを単一のモデルのreasoningに頼るのではなく、
- 極端に小さなサブタスクに分解
- かつ、各サブタスクに対して複数のエージェントを走らせてvotingする
といったtest-time scalingっぽい枠組みに落とすことによってlong-horizonのタスクも解決することが可能、というコンセプトに見える。
[Paper Note] From Solving to Verifying: A Unified Objective for Robust Reasoning in LLMs, Xiaoxuan Wang+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #Reasoning #SelfCorrection #read-later #SelfVerification Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- LLMの推論能力を向上させるため、生成と自己検証を統一した損失関数で共同最適化するGRPO-Verifアルゴリズムを提案。実験により、自己検証能力が向上しつつ推論性能を維持できることを示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling, MiroMind Team+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #AIAgents #Reasoning #OpenWeight #DeepResearch Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- MiroThinker v1.0は、ツール強化推論と情報探索能力を向上させるオープンソースの研究エージェントで、モデルと環境の相互作用を深めるインタラクションスケーリングを採用。256Kのコンテキストウィンドウを持ち、最大600回のツールコールを実行可能で、従来のエージェントを上回る精度を達成。インタラクションの深さがモデルの性能を向上させることを示し、次世代の研究エージェントにおける重要な要素として位置づけられる。 Comment
元ポスト:
HF: https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.0-72B
ポイント解説:
[Paper Note] Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance, Shalini Maiti+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #read-later #ModelMerge #Souping Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- モデルスーピングを用いた「カテゴリ専門家のスープ（SoCE）」アプローチを提案。最適なモデル候補を特定し、非均一重み平均を適用することで性能を向上。従来の均一平均と異なり、低相関のカテゴリクラスタに対して専門家モデルを特定し、最適化された重みで組み合わせる。SoCEはマルチリンガル能力や数学などで性能を向上させ、バークレー関数呼び出しリーダーボードで最先端の結果を達成。 Comment
元ポスト:
Model Souping...後で読む！
関連:
- [Paper Note] Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time, Mitchell Wortsman+, ICML'22, 2022.03
[Paper Note] Scaling Generative Verifiers For Natural Language Mathematical Proof Verification And Selection, Sadegh Mahdavi+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #read-later #Verification #GenerativeVerifier Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- 大規模言語モデルは数学的問題において成功を収めているが、推論に欠陥がある。信頼できる証明検証能力が必要であり、複数の評価設定を分析することで、単一のベンチマークに依存することのリスクを示す。証明に基づく推論と最終的な答えの推論を評価し、生成的検証手法（GenSelectとLLM-as-a-Judge）の組み合わせが効果的であることを特定。LLM-as-a-Judgeのプロンプト選択がパフォーマンスに影響するが、強化学習はこの感度を低下させる。最終的な答えの精度は向上しないことが示され、現在のモデルは数学的妥当性よりもスタイルや手続きの正確さを重視している。結果は証明検証システムの設計と評価に関するガイドラインを提供する。 Comment
元ポスト:
generative verifierの性能を向上させることは（今主流な枠組みで考えると）verifiableではないドメインにLLMを適用し、性能をスケールさせるための現在の大きな課題の一つに思われる。
[Paper Note] Uni-MoE-2.0-Omni: Scaling Language-Centric Omnimodal Large Model with Advanced MoE, Training and Data, Yunxin Li+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Pretraining #NLP #MultiModal #SpeechProcessing #DiffusionModel #PositionalEncoding #MoE(Mixture-of-Experts) #read-later #Selected Papers/Blogs #DataMixture #2D (Image) #Routing #UMM #3D (Video) #Omni #KeyPoint Notes #audio #text Issue Date: 2025-11-18 GPT Summary- Uni-MoE 2.0は、Lycheeファミリーから発表されたオープンソースのオムニモーダル大規模モデルで、言語中心のマルチモーダル理解と生成を大幅に向上させる。動的容量のMixture-of-Experts設計や進行的トレーニング戦略を採用し、画像、テキスト、音声の生成が可能。約75Bトークンのデータでトレーニングされ、85のベンチマークで競争力のある性能を示し、特にビデオ理解やオムニモーダリティ理解で優れた結果を達成。 Comment
pj page: https://idealistxy.github.io/Uni-MoE-v2.github.io/
元ポスト:
pj pageをみた感じ、アーキテクチャは下記で、モダリティごとのエンコーダを用意しトークン化し同じ空間上で各モダリティを学習するUnified Multi Modalモデルとなっている。MoEアーキテクチャを採用しモダリティごとのexpertと共有のexpert、null expert(パラメータも必要とせず何も処理しないexpertでアーキテクチャをMoEから変えずに不要な計算を排除して効率を向上可能)を用意しルータで制御する。また、speechやvideoなどの時系列性に対処するためにRoPEを3次元に拡張したPEを用いて、各モダリティがシームレスにalignmentをとれるようにしている。
事前学習ではまずテキストを中心としたクロスモーダルな学習をする。たとえば、image/audio/video-textタスクで学習をする。このフェーズで各モダリティをテキストのsemantic spaceに写像する能力を鍛える(Figure5 left)。
その後SFTで各モダリティに特化したexpertを学習する。ここでは段階的にSFTを実施し、まずまずAudio, Visualのexpertを同時にwarmupし、その後Textのexpertsを追加して次のアニーリングフェーズを学習しているように見える。
続いてアニーリングフェーズとして、様々なモダリティのデータをバランスさせてDataMixtureし、徐々に学習率を下げながら特定のタスクやモダリティに特化せず、全体の性能が向上するように学習する。その後、long sequenceのreasoningの能力を向上させるためにGSPO-DPOをiterativeに適用する。DPOの嗜好データはLLM as a Judgeでロールアウトに基づいて構成する、
という感じらしい。
Table2にDataMixtureの比率がかかれているし、各種データの概要も3.2節にかかれているように見える。素晴らしい。
[Paper Note] Virtual Width Networks, Seed+, arXiv'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #Transformer #Architecture #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-17 GPT Summary- Virtual Width Networks (VWN)は、隠れ層のサイズを増やすことなく、より広い表現を可能にするフレームワークである。VWNはバックボーンの計算をほぼ一定に保ちながら埋め込み空間を拡張し、8倍の拡張でトークン予測の最適化を加速することを示した。トレーニングが進むにつれてこの利点は増幅され、仮想幅と損失削減の間には対数線形のスケーリング関係があることが確認された。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
重要論文に見える。transformerのバックボーンの次元は変えないでベクトルのwidthを広げることと同等の効力を得るためのアーキテクチャを提案している模様。
ざっくり言うとembeddingをN倍（over-width)し、提案手法であるGHCを用いてバックボーンに流せるサイズにベクトルを圧縮しtransformerブロックで処理しover-widthした次元に戻す処理をする機構と、over-widthしたembeddingを次元数は変えずに変換するlinearを噛ませた結果を足し合わせるような機構を用意して最大のボトルネックであるtransformerブロックの計算量は変えずに表現力を向上させる、といった感じの手法な模様
[Paper Note] RobustMerge: Parameter-Efficient Model Merging for MLLMs with Direction Robustness, Fanhu Zeng+, arXiv'25, 2025.02
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#NLP #PEFT(Adaptor/LoRA) #ModelMerge Issue Date: 2025-11-16 GPT Summary- 事前学習済みモデルをファインチューニングし、マルチタスク能力を強化するためにユニバーサルモデルへの統合が進んでいるが、効率的なマージ手法は不足している。本研究では、方向のロバスト性が効率的なモジュールのマージに重要であることを明らかにし、RobustMergeという新しい手法を提案。特異値のプルーニングとスケーリング、クロスタスク正規化を用いて、タスク干渉を避けつつ一般化能力を向上させる。実験により、提案手法の優れた性能を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text, Katherine Thai+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #GenerativeAI #read-later #text #AI Detector Issue Date: 2025-11-16 GPT Summary- AIによるテキスト編集の検出に関する研究を行い、AI編集の程度を定量化する類似性指標を提案。これを基に回帰モデルEditLensを訓練し、人間とAIのテキストを高精度で区別。AI編集の影響を分析し、著作権や教育に関する示唆を提供。モデルとデータセットは公開予定。 Comment
元ポスト:
興味深い👀
[Paper Note] ChatBench: From Static Benchmarks to Human-AI Evaluation, Serina Chang+, ACL'25, 2025.03
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#NLP #Dataset #UserBased #Evaluation #Conversation #ACL Issue Date: 2025-11-15 GPT Summary- LLMベースのチャットボットの能力を評価するために、ユーザーとAIの会話を通じてMMLUの質問を変換する研究を実施。新しいデータセット「ChatBench」には396の質問と144Kの回答、7,336のユーザー-AI会話が含まれ、AI単独の精度はユーザー-AIの精度を予測できないことが示された。ユーザー-AIの会話分析により、AI単独のベンチマークとの違いが明らかになり、ユーザーシミュレーターのファインチューニングにより精度推定能力が向上した。 Comment
[Paper Note] AgentEvolver: Towards Efficient Self-Evolving Agent System, Yunpeng Zhai+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #AIAgents #SelfImprovement #SoftwareEngineering #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-15 GPT Summary- AgentEvolverは、LLMsを活用した自己進化型自律エージェントシステムで、手作業のデータセット依存を減らし、探索効率とサンプル利用を向上させる3つのメカニズムを導入。初期実験では、従来のRLベースラインよりも効率的な探索と迅速な適応を実現。 Comment
元ポスト:
skim readingしかできていないが、式17を見ると、PRMのようにstep levelで評価をし全体のtrajectoryのrewardをか決定している。テストしているベンチマークはソフトウェアエンジニアリング系のものであるため、verifiableなドメインに限られた評価となっている印象がある。rewardをどれだけverifiableに、あるいは堅牢に定義できるドメインかが重要になる気がする。
たとえば
- [Paper Note] Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling, Bradley Brown+, arXiv'24, 2024.07
では、いくつかのverifierを比較しており、LLM-basedなRMではverificationの能力に限界があることが示されている[^1]。
[^1]: この研究ではtest-time scalingの観点での限界を示しているが、self-improve系の話でも同様にverifierの性能は学習のシグナルに直結するため、同様に重要であると考えられる。
[Paper Note] Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI, Jon Saad-Falcon+, arXiv'25, 2025.11
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#Analysis #NLP #OpenWeight #read-later Issue Date: 2025-11-14 GPT Summary- ローカルLMが実世界のクエリに正確に回答できるかを評価するため、タスクの精度を電力単位で割った「ワットあたりの知能（IPW）」を提案。20以上のローカルLMと8つのアクセラレーターを用いた実証研究により、ローカルLMは88.7%の精度でクエリに応答し、IPWは5.3倍改善、カバレッジは23.2%から71.3%に上昇。ローカルアクセラレーターはクラウドよりも低いIPWを達成し、ローカル推論が中央集権型インフラから需要を再分配できる可能性を示唆。IPWプロファイリングハーネスも公開。 Comment
pj page: https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2025-11-11-ipw
元ポスト:
この切り口は興味深い。
[Paper Note] PRISM-Physics: Causal DAG-Based Process Evaluation for Physics Reasoning, Wanjia Zhao+, arXiv'25, 2025.10
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#GraphBased #NLP #Dataset #Evaluation Issue Date: 2025-11-14 GPT Summary- PRISM-Physicsは、物理推論問題に対するプロセスレベルの評価フレームワークを提供し、因果関係を持つ数式の有向非巡回グラフ（DAG）を用いて解決策を表現。これにより、理論的に基づいたスコアリングが可能となり、ヒューリスティックな判断なしに一貫した検証を実現。実験結果は、評価フレームワークが人間の専門家のスコアリングと整合していることを示し、LLMの推論の限界を明らかにする。PRISM-Physicsは、科学的推論能力を向上させるための基盤を提供する。 Comment
pj page: https://open-prism.github.io/PRISM-Physics/
元ポスト:
[Paper Note] Beyond Accuracy: Dissecting Mathematical Reasoning for LLMs Under Reinforcement Learning, Jiayu Wang+, NeurIPS'25, 2025.06
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#Analysis #NLP #ReinforcementLearning #NeurIPS #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-13 GPT Summary- 強化学習（RL）は言語モデルの推論性能を向上させるが、そのメカニズムは未解明。SPARKLEフレームワークを用いて、RLの効果を計画遵守、知識統合、サブ問題連鎖の3次元で分析。RL調整モデルは外部計画に依存せず、内部戦略の形成を促進し、知識統合能力を向上させることが示された。難しい問題に対しては、SparkleRL-PSSというマルチステージRLパイプラインを提案し、データ生成なしで効果的な探索を実現。これにより、推論タスクのための適応的で効率的なRLパイプライン構築のための洞察が得られる。 Comment
元ポスト:
RLを実施したモデルは与えられた計画を実施することに関してよりロバストで、自分でプランニングさせて解かせることもでき、かつ外部・モデル内部のパラメータに内在する知識を統合して応答する能力も向上する。しかし、大きな問題を部分問題に分割して解く能力には課題が残る、みたいな話らしい。
[Paper Note] Reinforcement Learning Improves Traversal of Hierarchical Knowledge in LLMs, Renfei Zhang+, arXiv'25, 2025.11
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#Analysis #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Memorization #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-13 GPT Summary- 強化学習（RL）は、階層的な知識を必要とするタスクにおいて、基盤モデルや教師あり微調整（SFT）モデルを上回る性能を示す。これは新たなデータからではなく、既存の知識をナビゲートするスキルの向上によるものである。構造化プロンプティングを用いることで、SFTモデルのパフォーマンスギャップを縮小できることが示された。RLモデルは深い検索タスクでの手続き的経路の呼び出しに優れ、知識の表現は変わらないが、知識の遍歴方法が変化することが明らかになった。 Comment
元ポスト:
RLはしばしば知識のmemorizationを劣化させると言われているが、むしろ学習データから記憶された知識を階層的に辿るようなタスクに適用した結果RL（が実施されたモデル）の方がSFT（が実施されたモデル）よりも高い性能を達成した。同タスクの階層構造をpromptingで与えることで性能SFT/RLのgapが小さくなることから、知識のナビゲーションが性能に関連していることを示唆している。また、事実表現とクエリの表現においてSFTとRLでは前者に大きな違いはないが、後者は大きな違いを見せており、知識の表現そのものを変えるのではなく、モデル内部の知識を辿る方法が変化していることが示唆される。
といった内容らしいのだが、論文を斜め読みした結果、自分たちでモデルをRL/SFTしたわけではなく既存のオープンなモデルreasoningモデル、instructモデル、distilledモデルで性能を比較する、みたいなことをしているようであり、apple-to-appleの比較になっていないのでは？という感想を抱いたがどうなのだろうか。
[Paper Note] TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression, Jingyu Liu+, arXiv'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #DiffusionModel #Decoding #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-13 GPT Summary- TiDARは、拡散言語モデルと自己回帰モデルの利点を融合したハイブリッドアーキテクチャで、トークンのドラフトとサンプリングを単一のフォワードパスで実行します。これにより、高スループットとARモデルに匹敵する品質を両立させ、推測的デコーディングを上回る効率を実現しました。TiDARは、1秒あたり4.71倍から5.91倍のトークン生成を可能にし、ARモデルとの品質ギャップを初めて埋めました。 Comment
元ポスト:
解説:
Open Technical Problems in Open-Weight AI Model Risk Management, Casper+, SSRN'25, 2025.11
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#NLP #OpenWeight #Safety #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-13 GPT Summary- オープンウェイトのフロンティアAIモデルは強力で広く採用されているが、リスク管理には新たな課題がある。これらのモデルはオープンな研究を促進する一方で、恣意的な変更や監視なしの使用がリスクを増大させる。安全性ツールに関する研究は限られており、16の技術的課題を提示。オープンな研究と評価がリスク管理の科学を構築する鍵であることを強調。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Teaching Pretrained Language Models to Think Deeper with Retrofitted Recurrence, Sean McLeish+, arXiv'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #LatentReasoning #RecurrentModels #RecursiveModels #Author Thread-Post Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- 深層再帰言語モデルの進展により、再帰の計算量を訓練時とテスト時で切り離すことが可能に。本研究では、非再帰言語モデルを深層再帰モデルに変換する方法を提案し、再帰のカリキュラムを用いることで性能を維持しつつ計算コストを削減できることを示した。数学実験では、再帰モデルへの変換がポストトレーニングよりも優れた性能を発揮することが確認された。 Comment
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関連:
openreview: https://openreview.net/forum?id=eC85h3y4pG
[Paper Note] Belief Dynamics Reveal the Dual Nature of In-Context Learning and Activation Steering, Eric Bigelow+, arXiv'25, 2025.11
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#Analysis #MachineLearning #NLP #In-ContextLearning #ActivationSteering/ITI Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の制御手法をベイズ的視点から統一的に説明。文脈に基づく介入と活性化に基づく介入がモデルの信念を変え、挙動に影響を与えることを示す。新たなベイズモデルにより、介入の効果を高精度で予測し、行動の急激な変化を引き起こす特異なフェーズを明らかにする。プロンプトと活性化の制御手法の統一的な理解を提供。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] On a few pitfalls in KL divergence gradient estimation for RL, Yunhao Tang+, arXiv'25, 2025.06
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#Analysis #MachineLearning #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- LLMのRLトレーニングにおけるKLダイバージェンスの勾配推定に関する落とし穴を指摘。特に、KL推定を通じて微分する実装が不正確であることや、逐次的な性質を無視した実装が部分的な勾配しか生成しないことを示す。表形式の実験とLLM実験を通じて、正しいKL勾配の実装方法を提案。 Comment
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RLにおけるKL Divergenceによるポリシー正則化の正しい実装方法
[Paper Note] RLVE: Scaling Up Reinforcement Learning for Language Models with Adaptive Verifiable Environments, Zhiyuan Zeng+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #Dataset #ReinforcementLearning #Evaluation #CurriculumLearning #RLVR #Verification Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- 適応可能な検証可能な環境を用いた強化学習（RLVE）を提案し、動的に問題の難易度を調整することで、言語モデルの強化学習をスケールアップする。RLVE-Gymという400の検証可能な環境からなるスイートを作成し、環境の拡大が推論能力を向上させることを示した。RLVEは、共同トレーニングにより、強力な推論LMで3.37%の性能向上を達成し、従来のRLトレーニングよりも効率的であることを示した。コードは公開されている。 Comment
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ポイント解説:
[Paper Note] Routing Manifold Alignment Improves Generalization of Mixture-of-Experts LLMs, Zhongyang Li+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #MoE(Mixture-of-Experts) #PostTraining #Generalization #Routing Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- Sparse Mixture-of-Experts (MoE)は、推論コストを増やさずにモデル能力を拡張するが、既存のMoE LLMではルーターの最適性が欠けており、性能に10-20%のギャップが生じている。本研究では、ルーティング重みの多様体をタスク埋め込みの多様体と整合させる「Routing Manifold Alignment (RoMA)」手法を提案し、MoE LLMの一般化性能を向上させる。RoMAは、ルーターのファインチューニングを通じて、類似タスク間で専門家の選択を共有し、タスク理解と解決策生成を統一する。実験により、RoMAを用いたファインチューニングが多様なベンチマークで大幅な性能改善をもたらすことが示された。 Comment
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Stress-Testing the Reasoning Competence of Language Models With Formal Proofs, Arkoudas+, EMNLP'25 Findings
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#NLP #Dataset #Evaluation #Reasoning #Mathematics #Proofs Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- ProofGridという新しい論理推論タスクを用いて、LLMsとLRMsの性能を広範に評価。タスクは命題論理と方程式論理の証明作成・検証を含み、証明のインペインティングとギャップ埋めも新たに導入。実験ではトップモデルの優れたパフォーマンスが示される一方、体系的な失敗も確認。1万件以上の形式的推論問題と証明からなる新データリソースも公開。 Comment
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[Paper Note] Why Less is More （Sometimes）: A Theory of Data Curation, Elvis Dohmatob+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Analysis #Pretraining #NLP #Dataset #Selected Papers/Blogs #DataMixture #PhaseTransition Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- 本論文では、データを少なく使う方が良い場合についての理論的枠組みを提案し、小規模な厳選データセットが優れた性能を発揮する理由を探ります。データキュレーション戦略を通じて、ラベルに依存しない・依存するルールのテスト誤差のスケーリング法則を明らかにし、特定の条件下で小規模データが大規模データを上回る可能性を示します。ImageNetでの実証結果を通じて、キュレーションが精度を向上させることを確認し、LLMの数学的推論における矛盾する戦略への理論的説明も提供します。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=8KcjEygedc
[Paper Note] PhysToolBench: Benchmarking Physical Tool Understanding for MLLMs, Zixin Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #NLP #Dataset #Evaluation #MultiModal #read-later #Selected Papers/Blogs #Robotics #EmbodiedAI Issue Date: 2025-11-10 GPT Summary- MLLMsの物理的道具に対する理解を評価するための新しいベンチマークPhysToolBenchを提案。1,000以上の画像-テキストペアからなるVQAデータセットで、道具認識、道具理解、道具創造の3つの能力を評価。32のMLLMsに対する評価で道具理解に欠陥があることが明らかになり、初歩的な解決策を提案。コードとデータセットは公開。 Comment
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興味深い
[Paper Note] Analyzing Uncertainty of LLM-as-a-Judge: Interval Evaluations with Conformal Prediction, Huanxin Sheng+, EMNLP'25 SAC Highlights, 2025.09
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#Analysis #EfficiencyImprovement #NLP #LLM-as-a-Judge #EMNLP #read-later #Selected Papers/Blogs #Stability Issue Date: 2025-11-10 GPT Summary- LLMを用いた自然言語生成の評価における不確実性を分析するためのフレームワークを提案。適合予測を通じて予測区間を構築し、中央値に基づくスコアを低バイアスの代替手段として提示。実験により、適合予測が有効な予測区間を提供できることを示し、判断の向上に向けた中央値や再プロンプトの有用性も探求。 Comment
元ポスト:
実用上非常に重要な話に見える
[Paper Note] Infini-gram mini: Exact n-gram Search at the Internet Scale with FM-Index, Hao Xu+, EMNLP'25 Best Paper, 2025.06
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#EfficiencyImprovement #NLP #Search #Dataset #Evaluation #EMNLP #read-later #Contamination-free #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-09 GPT Summary- 「infini-gram mini」は、ペタバイトレベルのテキストコーパスを効率的に検索可能にするシステムで、FM-indexデータ構造を用いてインデックスを作成し、ストレージオーバーヘッドを44%に削減。インデックス作成速度やメモリ使用量を大幅に改善し、83TBのインターネットテキストを99日でインデックス化。大規模なベンチマーク汚染の分析を行い、主要なLM評価ベンチマークがインターネットクローリングで汚染されていることを発見。汚染率を共有する公報をホストし、検索クエリ用のウェブインターフェースとAPIも提供。 Comment
元ポスト:
pj page: https://infini-gram-mini.io
benchmarmk contamination monitoring system: https://huggingface.co/spaces/infini-gram-mini/Benchmark-Contamination-Monitoring-System
[Paper Note] Step-Audio-EditX Technical Report, Chao Yan+, arXiv'25, 2025.11
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#SpeechProcessing #OpenWeight #Editing #TTS #AudioLanguageModel Issue Date: 2025-11-09 GPT Summary- 初のオープンソースLLMベースの音声モデル「Step-Audio-EditX」を発表。感情や話し方の編集に優れ、ゼロショットのテキスト音声合成機能も搭載。大きなマージンの合成データを活用し、従来のアプローチからの転換を実現。評価では、感情編集や細かい制御タスクで他のモデルを上回る性能を示した。 Comment
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[Paper Note] Oolong: Evaluating Long Context Reasoning and Aggregation Capabilities, Amanda Bertsch+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #LongContext #RecursiveModels Issue Date: 2025-11-08 GPT Summary- 長コンテキストの効果的な利用に関する懸念を受け、Oolongという新しい長コンテキスト推論タスクのベンチマークを提案。Oolongは、合成タスクのOolong-synthと実際の会話データを用いるOolong-realの2つのタスクセットから成り、モデルに対して分類やカウントを要求。最前線のモデルでも50%未満の精度にとどまり、推論能力の向上を促すためにデータと評価ハーネスを公開。 Comment
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関連:
blog:
https://alexzhang13.github.io/blog/2025/rlm/
super basic implementation:
openreview: https://openreview.net/forum?id=lrDr6dmXOX
[Paper Note] RLoop: An Self-Improving Framework for Reinforcement Learning with Iterative Policy Initialization, Zeng Zhiyuan+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #ReinforcementLearning #SelfImprovement #Catastrophic Forgetting #RLVR #Diversity #Generalization #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-11-07 GPT Summary- RLoopは、強化学習における過剰適合の問題を解決するための自己改善フレームワークであり、ポリシーの多様性を保ちながら一般化能力を向上させる。RLを用いて解空間を探索し、成功した軌跡から専門家データセットを作成し、拒否サンプリング微調整を行うことで、次の反復の出発点を洗練する。実験により、RLoopは忘却を軽減し、平均精度を9%、pass@32を15%以上向上させることが示された。 Comment
元ポスト:
ポリシーを初期化し、RLを実行しtrajeatory tを取得。tをrejection samplingし成功したtrajectoryでエキスパートデータセットを作成。作成したエキスパートデータセットでポリシーをSFT(=Rejection SamplingしたデータでSFTすることをRFTと呼ぶ）する（これが次iterationの初期化となる）といったことを繰り返す。
RLはAdvantageによって学習されるため、trajectoryの相対的な品質に基づいて学習をする。このため、バッチ内のすべてのtrajectoryが正解した場合などはadvantageが限りなくゼロに近づき学習のシグナルを得られない。
一方RFTは絶対的なRewardを用いており（RLVRの場合は成功したら1,そうでなければ0）、これがバッチ全体のパフォーマンスに依存しない安定した分散の小さい学習のシグナルを与える。
このように両者は補完的な関係にある。ただしRFTは成功したtrajectory全てに均等な重みを与えるため、既にポリシーが解くことができる問題にフォーカスしすぎることによって効率性が悪化する問題があるため、提案手法では成功率が低いhardなサンプルのみにエキスパートデータをフィルタリングする（＝active learning）ことで、モデルが自身に不足した能力を獲得することに効率的に注力することになる。
また、RFTを使うことは単なるヒューリスティックではなく、理論的なgroundingが存在する。すなわち、我々はまだ未知の"expert"な分布 p^*にポリシーが従うように学習をしたいがこれはMLEの観点で言うと式3に示されているような形式になる。p^*から直接データをサンプリングをすることができないが、RLのポリシーから近似的にサンプリングをすることができる。そこでMLEの式をimportance samplingの観点から再度定式化をすると式4のようになり、後はimportance weight wを求められれば良いことになる。これはp^*に近いtrajectoryはRewardが高く、そうでない場合は低い、つまりw \propto Reward な関係であるため近似的に求めることができ、これらを式4のMLEの式に代入するとRFTと同じ式が導出される。
みたいな話のようである。
[Paper Note] The OpenHands Software Agent SDK: A Composable and Extensible Foundation for Production Agents, Xingyao Wang+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #AIAgents #SoftwareEngineering #read-later Issue Date: 2025-11-07 GPT Summary- OpenHands Software Agent SDKは、ソフトウェア開発エージェントを構築するためのツールキットで、柔軟性、信頼性、安全性を兼ね備えた実装を可能にします。シンプルなインターフェースでエージェントを簡単に実装でき、カスタム機能にも対応。ローカルからリモートへの実行ポータビリティや多様なインターフェースを提供し、セキュリティ分析も統合されています。実証結果は強力なパフォーマンスを示し、エージェントの信頼性の高い展開を実現します。 Comment
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blog: https://openhands.dev/blog/introducing-the-openhands-software-agent-sdk
[Paper Note] Scaling Agent Learning via Experience Synthesis, Zhaorun Chen+, ICLR'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #AIAgents #Reasoning #ICLR #Author Thread-Post Issue Date: 2025-11-07 GPT Summary- DreamGymは、強化学習（RL）エージェントのオンライントレーニングを効率化するための統一フレームワークであり、高コストのロールアウトや不安定な報酬信号の課題に対処します。環境のダイナミクスを推論に基づく経験モデルに蒸留し、安定した状態遷移とフィードバックを提供します。オフラインデータを活用した経験リプレイバッファにより、エージェントのトレーニングを強化し、新しいタスクを適応的に生成することでオンラインカリキュラム学習を実現します。実験により、DreamGymは合成設定とリアルなシナリオでRLトレーニングを大幅に改善し、非RL準備タスクでは30％以上の性能向上を示しました。合成経験のみでトレーニングされたポリシーは、実環境RLにおいても優れたパフォーマンスを発揮し、スケーラブルなウォームスタート戦略を提供します。 Comment
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openreview: https://openreview.net/forum?id=cf7qpBwttr
著者による一言解説:
[Paper Note] Thought Communication in Multiagent Collaboration, Yujia Zheng+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.10
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#Multi #NLP #AIAgents #NeurIPS #LatentRepresentation Issue Date: 2025-11-07 GPT Summary- 自然言語の曖昧さが集合知の可能性を制限する中、思考コミュニケーションという新しいパラダイムを提案。エージェントが直接相互作用できるようにし、潜在変数モデルとして形式化。非パラメトリックな設定で、エージェント間の共有思考とプライベート思考を特定可能。理論に基づき、潜在的な思考を抽出し、共有パターンを割り当てるフレームワークを開発。実験により理論を検証し、思考コミュニケーションの利点を示す。 Comment
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[Paper Note] PipelineRL: Faster On-policy Reinforcement Learning for Long Sequence Generation, Alexandre Piché+, arXiv'25, 2025.09
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #Asynchronous Issue Date: 2025-11-07 GPT Summary- 強化学習（RL）を用いて大規模言語モデル（LLMs）の推論能力を向上させるための新しいアプローチ、PipelineRLを提案。PipelineRLは非同期データ生成とモデル更新を同時に行い、トレーニングデータの新鮮さを保ちながら、GPUの利用率を最大化。実験では、従来のRL手法に比べて約2倍の学習速度を達成。PipelineRLのオープンソース実装も公開。 Comment
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long trajectoryをロールアウトする際にモデルの非同期な更新が生じ、rollont中のtrajectoryに複数のパラメータでのモデルから生成されたトークンが混在する場合がある。このような場合に、複数の数百B級のパラメータをメモリ上に保持しておくことはできないので、トークンを推論した際のlogprobをとっておき、そのlogprobを用いて重要度サンプリングを行う。これによって、oldモデルのパラメータを破棄することができ、トークンが生成された時のlogprobをそのまま活用できるため、より実際のlogprobを用いた重要度サンプリングになっている、みたいなテクニックがあるらしい。
[Paper Note] Consistently Simulating Human Personas with Multi-Turn Reinforcement Learning, Marwa Abdulhai+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #Metrics #NLP #ReinforcementLearning #Evaluation #Conversation #NeurIPS #Personality Issue Date: 2025-11-06 GPT Summary- LLMを用いた対話におけるペルソナの一貫性を評価・改善するフレームワークを提案。3つの自動メトリックを定義し、マルチターン強化学習でファインチューニングを行うことで、一貫性を55%以上向上させる。 Comment
pj page: https://sites.google.com/view/consistent-llms
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[Paper Note] Culture Cartography: Mapping the Landscape of Cultural Knowledge, Caleb Ziems+, EMNLP'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Dataset #Supervised-FineTuning (SFT) #EMNLP #DPO #Cultural Issue Date: 2025-11-06 GPT Summary- LLMは文化特有の知識を必要とし、CultureCartographyという混合イニシアティブを提案。LLMが自信の低い質問をアノテーションし、人間がそのギャップを埋めることで重要なトピックに導く。CultureExplorerツールを用いた実験で、従来のモデルよりも効果的に知識を生成し、Llama-3.1-8Bの精度を最大19.2%向上させることが示された。 Comment
元ポスト:
効率的にLLMにとって未知、かつ重要な文化的な知識バンクを作成する話な模様。アクティブラーニングに似たような思想に見える。
[Paper Note] Training Proactive and Personalized LLM Agents, Weiwei Sun+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #UserBased #AIAgents #SoftwareEngineering #read-later #Selected Papers/Blogs #interactive Issue Date: 2025-11-06 GPT Summary- 効果的なAIエージェントには、生産性、積極性、パーソナライズの3つの次元を最適化する必要があると主張。LLMベースのユーザーシミュレーター「UserVille」を導入し、PPPというマルチオブジェクティブ強化学習アプローチを提案。実験では、PPPで訓練されたエージェントがGPT-5に対して平均21.6ポイントの改善を達成し、ユーザーの好みに適応しながらタスク成功を向上させる能力を示した。 Comment
AI Agentにおいてユーザとのinteractionを重視し協働することを重視するようなRLをする模様。興味深い。
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[Paper Note] Accumulating Context Changes the Beliefs of Language Models, Jiayi Geng+, arXiv'25, 2025.11
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#Analysis #NLP #memory #Beliefs Issue Date: 2025-11-06 GPT Summary- 言語モデル（LM）アシスタントは、ブレインストーミングや研究での使用が増加しているが、コンテキストの蓄積に伴い信念プロファイルが変化するリスクがある。本研究では、対話やテキスト処理を通じて信念がどのように変化するかを調査し、GPT-5が道徳的ジレンマに関する議論後に54.7%、Grok 4が政治的問題に関して27.2%の信念変化を示すことを発見した。また、ツール使用による行動変化も分析し、信念の変化が行動に反映されることを示唆している。これにより、長時間の対話や読書が信頼性に影響を与える可能性があることが明らかになった。 Comment
pj page: https://lm-belief-change.github.io/
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エコーチャンバーが増強されそう
[Paper Note] Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering, Qishuo Hua+, arXiv'25, 2025.10
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#Tutorial #NLP #AIAgents #ContextEngineering Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 本論文では、カール・マルクスの「人間の本質は社会関係の総体である」という考えを基に、機械と人間の相互作用における文脈の重要性を探求します。特に「コンテキストエンジニアリング」という概念を導入し、その歴史的背景や設計考慮事項を体系的に定義します。これにより、AIシステムにおけるコンテキストエンジニアリングの基盤を提供し、将来の可能性を示唆します。 Comment
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[Paper Note] WebThinker: Empowering Large Reasoning Models with Deep Research Capability, Xiaoxi Li+, NeurIPS'25, 2025.04
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#NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #Reasoning #NeurIPS #DPO #DeepResearch Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- WebThinkerは、LRMsがウェブを自律的に検索し、情報を収集しながら報告書を作成できる深層研究エージェントである。Deep Web Explorerモジュールを統合し、知識のギャップを埋めるために動的に情報を抽出する。リアルタイムで情報収集と報告書作成を行うThink-Search-and-Draft戦略を採用し、RLベースのトレーニング戦略を導入。実験により、WebThinkerは複雑な推論タスクで既存手法を大幅に上回る性能を示した。 Comment
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[Paper Note] Beyond the 80_20 Rule: High-Entropy Minority Tokens Drive Effective Reinforcement Learning for LLM Reasoning, Shenzhi Wang+, NeurIPS'25, 2025.06
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#ReinforcementLearning #NeurIPS #PostTraining #One-Line Notes #Entropy Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 強化学習における検証可能な報酬（RLVR）のメカニズムをトークンエントロピーの視点から探求。高エントロピーのトークンが推論の重要な分岐点であることを発見し、RLVRトレーニング中にこれらのトークンのエントロピーが調整されることを示す。トークンの20%を利用することで、フル勾配更新と同等の性能を維持し、他のモデルでの性能向上を実現。低エントロピーのトークンのみでのトレーニングは性能を低下させることが明らかに。高エントロピートークンの最適化がRLVRの効果を生むことを示唆。 Comment
元ポスト:
pj page: https://shenzhi-wang.github.io/high-entropy-minority-tokens-rlvr/
解説:
エントロピーが高いトークンのみから学習シグナルを受け取ることで性能改善する、という話な模様。
[Paper Note] Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?, Yang Yue+, NeurIPS'25, 2025.04
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#Analysis #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #Distillation #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #EntropyCollapse Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）は、LLMsの推論性能を向上させるが、現在の設定では新しい推論パターンを引き出せていない。小さなkではベースモデルを上回るが、大きなkではベースモデルが優位。RLVRアルゴリズムは類似の性能を示し、ベースモデルの潜在能力を活用できていない。蒸留は新しい推論パターンを導入し、モデルの能力を拡張できる。これにより、RLの改善が必要であることが示唆される。 Comment
pj page: https://limit-of-rlvr.github.io/
元ポスト:
所見:
上記所見では、「RLVRがバッチサイズ256、トークン長8192（および8つのプロンプト）で約400ステップ実行されており、何かを学ぶにはトークン量が少なすぎるのでは」という指摘があるが、著者がリプ欄でそれはablation studyでの実験のものであり、4.6節でより大規模なモデル・計算量で学習されたモデルで実験をしたが（著者が訓練したというよりも、ベースモデルとRLVR後のモデルでPass@kの性能を比較したということだと思われる）結論は変わらなかった、と反論をしている。ただし、4.6節ではstep数が言及されていない、という指摘もあり、それに対して、著者は公表されているstep数の数値を返答しているように見える。
openreview: https://openreview.net/forum?id=4OsgYD7em5
RLVRによって、サンプル効率は改善するが（= Pass@1は改善する）、モデルのreasoning能力のboundaryは狭まる（= Pass@kはRL後のモデルよりもベースモデルの方が高い。つまり、ベースモデルの方が推論可能な範囲 (reasoning boundary) が広いということ）。言い換えると、RLはベースモデルによって既に獲得されているreasoning pathを引き出すが、新たな戦略を発見しない。このことを多様なデータセット、モデル群に対するシステマチックな実験によって示した。
openreview中のweaknessにおいて、解決策の提案がlimitedであると指摘されているが、それに対して以下のようにrebuttalが記述されている：
> 1. Finer-grained reward structures: step-wise rewards guide intermediate reasoning and reduce exploration bottlenecks.
> 2. Improved exploration: Instead of naive softmax sampling, introduce structured or hierarchical search to enhance exploration efficiency.
> 3. Better long-horizon credit assignment: Use techniques to propagate reward more effectively over long CoT chains and enabling the model to assign credit to crucial intermediate steps instead the whole response
> 4. Scaling up RL training: Match RLVR compute and data scale to that of pre-training
> 5. Multi-turn tool use & external knowledge: Allow the agent to interact with tools or retrieve external facts, broadening the reasoning space beyond single-pass generation
openreview中のrebuttalに記載の通り解決策の一つとして「RLVRのスケールを事前学習並みにスケールさせる」というものがあり、理論的にRLVRがreasoning boundaryを広げないということを示したわけではなく、たとえばより多くの計算量とデータを投入した場合に関しては明らかではなさそう、という点には注意。
[Paper Note] MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models, Ling Yang+, NeurIPS'25, 2025.05
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#NLP #ReinforcementLearning #MultiModal #DiffusionModel #TextToImageGeneration #NeurIPS #2D (Image) #text Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- MMaDAは、テキスト推論やマルチモーダル理解、テキストから画像生成に優れた性能を発揮する新しいマルチモーダル拡散基盤モデルです。主な革新点は、モダリティに依存しない統一された拡散アーキテクチャ、混合長チェーン・オブ・ソートによるファインチューニング戦略、そしてUniGRPOという統一ポリシー勾配ベースのRLアルゴリズムです。実験により、MMaDA-8Bは他のモデルを上回る性能を示し、事前トレーニングと事後トレーニングのギャップを埋める効果が確認されました。コードとトレーニング済みモデルはオープンソースで提供されています。 Comment
ポイント解説:
元ポスト:
[Paper Note] VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction, Chaoyou Fu+, NeurIPS'25, 2025.01
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#ComputerVision #NLP #MultiModal #SpeechProcessing #Speech #NeurIPS #VisionLanguageModel #2D (Image) #TTS #AudioLanguageModel Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 音声の役割を重視したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の訓練手法を提案。視覚と音声の相互作用を強化し、ASRやTTSモジュールなしで効率的な音声対話を実現。ベンチマークで最先端手法と比較し、リアルタイムの視覚と音声の相互作用が可能であることを示す。 Comment
元ポスト:
image/video, speechを入力として受けとりリアルタイムに音声を出力するマルチモーダルモデル。
[Paper Note] UNO-Bench: A Unified Benchmark for Exploring the Compositional Law Between Uni-modal and Omni-modal in Omni Models, Chen Chen+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #NLP #Dataset #Evaluation #MultiModal #SpeechProcessing #2D (Image) #3D (Video) #Omni #text Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 新しいベンチマークUNO-Benchを提案し、ユニモーダルとオムニモーダルの能力を44のタスクと5つのモダリティで評価。人間生成データと自動圧縮データを用い、複雑な推論を評価する多段階オープンエンド質問形式を導入。実験により、オムニモーダルの能力がモデルの強さに応じて異なる影響を与えることを示した。 Comment
pj page: https://meituan-longcat.github.io/UNO-Bench/
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[Paper Note] Opportunistic Expert Activation: Batch-Aware Expert Routing for Faster Decode Without Retraining, Costin-Andrei Oncescu+, arXiv'25, 2025.11
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#EfficiencyImprovement #NLP #MoE(Mixture-of-Experts) #Decoding Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- MoEアーキテクチャを用いたLLMのデコードレイテンシを低下させるため、トークンから専門家へのマッピングを動的に再ルーティングするフレームワークを提案。バッチ認識ルーティングを活用し、メモリに既にロードされている専門家を利用することで、精度を維持しつつ、Qwen3-30BおよびQwen3-235Bモデルでそれぞれ39%と15%のレイテンシ削減を達成。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models, Marianne Arriola+, ICLR'25, 2025.03
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#DiffusionModel #ICLR #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- ブロック拡散言語モデルは、拡散モデルと自己回帰モデルの利点を組み合わせ、柔軟な長さの生成を可能にし、推論効率を向上させる。効率的なトレーニングアルゴリズムやデータ駆動型ノイズスケジュールを提案し、言語モデリングベンチマークで新たな最先端のパフォーマンスを達成。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=tyEyYT267x
[Paper Note] UniTok-Audio: A Unified Audio Generation Framework via Generative Modeling on Discrete Codec Tokens, Chengwei Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #SpeechProcessing #Speech #UMM #AudioLanguageModel #text Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- UniTok-Audioは、音声生成タスクのための統一されたスケーラブルフレームワークで、条件の特徴を抽出し、音声の離散トークンを生成。特別なタスク識別トークンにより、複数のタスクの学習を統一し、高忠実度の波形再構築を実現。実験では、音声復元や音声変換など5つのタスクで競争力のある性能を示し、将来的にオープンソース化予定。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] On Powerful Ways to Generate: Autoregression, Diffusion, and Beyond, Chenxiao Yang+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #DiffusionModel #Architecture #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- 自己回帰的な次トークン予測とマスクされた拡散を超えた生成プロセスを研究し、その利点と限界を定量化。書き換えや長さ可変の編集が可能になることで、理論的および実証的な利点を示し、自然言語以外の領域でも機能する大規模言語モデル（LLM）の重要性を強調。 Comment
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[Paper Note] How Well Can Reasoning Models Identify and Recover from Unhelpful Thoughts?, Sohee Yang+, EMNLP'25, 2025.06
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#Analysis #NLP #Chain-of-Thought #Reasoning #SelfCorrection #EMNLP #SelfVerification Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- 推論モデルの自己再評価能力を調査し、役に立たない思考の4つのタイプを特定。モデルは無駄話や無関係な思考を効果的に識別できるが、それらが注入されると回復に苦労し、性能が低下することを示した。特に、大きなモデルは短い無関係な思考からの回復が難しい傾向があり、自己再評価の改善が求められる。これにより、より良い推論と安全なシステムの開発が促進される。 Comment
元ポスト:
元ポスト:
[Paper Note] Precise In-Parameter Concept Erasure in Large Language Models, Yoav Gur-Arieh+, EMNLP'25, 2025.05
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#NLP #EMNLP #ConceptErasure Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- PISCES（Precise In-parameter Suppression for Concept EraSure）を提案し、LLMsから機密情報や著作権保護コンテンツを正確に除去する新しいフレームワークを構築。特徴ベースのパラメータ内編集を用いて、ターゲット概念に関連する特徴を特定し除去。実験により、消去精度を7.7%低下させつつ、特異性と堅牢性をそれぞれ最大31%および38%向上させることを示した。 Comment
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[Paper Note] Intrinsic Test of Unlearning Using Parametric Knowledge Traces, Yihuai Hong+, EMNLP'25, 2024.06
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#NLP #Dataset #Evaluation #EMNLP #ConceptErasure #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- 大規模言語モデルにおける「忘却」タスクの重要性が高まっているが、現在の評価手法は行動テストに依存しており、モデル内の残存知識を監視していない。本研究では、忘却評価においてパラメトリックな知識の変化を考慮する必要性を主張し、語彙投影を用いた評価方法論を提案。これにより、ConceptVectorsというベンチマークデータセットを作成し、既存の忘却手法が概念ベクトルに与える影響を評価した。結果、知識を直接消去することでモデルの感受性が低下することが示され、今後の研究においてパラメータに基づく評価の必要性が強調された。 Comment
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[Paper Note] CodeAlignBench: Assessing Code Generation Models on Developer-Preferred Code Adjustments, Forough Mehralian+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #UserBased #AIAgents #Evaluation #Coding Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- 大規模言語モデルのコード生成能力を評価するために、指示に従う能力を測るマルチランゲージベンチマークを導入。初期問題の制約遵守とフォローアップ指示への対応能力を評価。LiveBenchのプログラミングタスクを用いて、PythonからJavaおよびJavaScriptへの自動翻訳タスクで実証。結果、モデルは指示に従う能力において異なる性能を示し、ベンチマークがコード生成モデルの包括的な評価を提供することを明らかにした。 Comment
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[Paper Note] Continuous Autoregressive Language Models, Chenze Shao+, arXiv'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #Architecture #KeyPoint Notes #AutoEncoder Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の効率を向上させるため、連続自己回帰言語モデル（CALM）を提案。CALMは、次トークン予測から次ベクトル予測へのシフトを行い、Kトークンを連続ベクトルに圧縮することで生成ステップをK倍削減。新たなフレームワークを開発し、性能と計算コストのトレードオフを改善。CALMは、効率的な言語モデルへの道筋を示す。 Comment
pj page: https://shaochenze.github.io/blog/2025/CALM/
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VAEを学習し（deterministicなauto encoderだと摂動に弱くロバストにならないためノイズを加える）、Kトークンをlatent vector zに圧縮、auto regressiveなモデルでzを生成できるように学習する。専用のヘッド（generative head）を用意し、transformerの隠れ状態からzを条件付きで生成する。zが生成できればVAEでdecodeすればKトークンが生成される。loss functionは下記のエネルギースコアで、第一項で生成されるトークンの多様性を担保しつつ（モード崩壊を防ぎつつ）、第二項でground truth yに近い生成ができるようにする、といった感じらしい。評価はautoregressiveにzを生成する設定なのでperplexityを計算できない。このため、BrierLMという指標によって評価している。BrierLMがどのようなものかは理解できていない。必要になったら読む。
future workにあるようにスケーリング特性がまだ明らかになっていないのでなんとも言えないという感想。
ポイント解説:
[Paper Note] Iterative Amortized Inference: Unifying In-Context Learning and Learned Optimizers, Sarthak Mittal+, arXiv'25, 2025.10
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#MachineLearning #NLP #In-ContextLearning #meta-learning Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- アモータイズド学習に基づく統一的フレームワークを提案し、タスク適応の方法をパラメトリック、暗黙的、明示的に分類。推論時のタスクデータ処理能力の制限を指摘し、反復アモータイズド推論を導入。これにより、最適化ベースのメタ学習とLLMのアプローチを結びつけ、汎用タスク適応のためのスケーラブルな基盤を提供。 Comment
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[Paper Note] Global PIQA: Evaluating Physical Commonsense Reasoning Across 100+ Languages and Cultures, Tyler A. Chang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #MultiLingual #Cultural #CommonsenseReasoning Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- 「Global PIQA」は、65カ国の335人の研究者によって構築された、100以上の言語に対応した常識推論ベンチマークであり、116の言語バリエーションを含む。多くの例が文化特有の要素に関連しており、LLMは全体で良好なパフォーマンスを示すが、リソースが限られた言語では精度が低下することが発見された。Global PIQAは、言語と文化における日常的な知識の改善の必要性を示し、LLMの評価や文化の多様性の理解に寄与することを期待されている。 Comment
dataset: https://huggingface.co/datasets/mrlbenchmarks/global-piqa-nonparallel
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[Paper Note] AMO-Bench: Large Language Models Still Struggle in High School Math Competitions, Shengnan An+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #Mathematics Issue Date: 2025-11-01 GPT Summary- AMO-Benchは、オリンピックレベルの数学的推論を評価するための新しいベンチマークで、50の専門家作成の問題から成る。既存のベンチマークが飽和状態にある中、AMO-BenchはIMO基準を満たし、オリジナルの問題を提供することで厳格な評価を実現。実験では、26のLLMが52.4%の精度しか達成できず、数学的推論の改善の余地が大きいことが示された。AMO-Benchは、言語モデルの推論能力向上のための研究を促進することを目的としている。 Comment
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[Paper Note] Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners, Yufeng Cui+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #EfficiencyImprovement #NLP #Transformer #MultiModal #DiffusionModel #2D (Image) #UMM #text Issue Date: 2025-11-01 GPT Summary- Emu3.5は、視覚と言語の両方に基づく次の状態を予測する大規模なマルチモーダルワールドモデルで、10兆トークン以上のデータで事前訓練されています。双方向の並列予測を用いた「Discrete Diffusion Adaptation（DiDA）」により、推論を約20倍加速し、強力なマルチモーダル能力を発揮します。Emu3.5は、画像生成や編集タスクで優れたパフォーマンスを示し、オープンソースとして提供されています。 Comment
pj page: https://emu.world/
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ポイント解説:
[Paper Note] Completion $\neq$ Collaboration: Scaling Collaborative Effort with Agents, Shannon Zejiang Shen+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #UserBased #AIAgents #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-01 GPT Summary- エージェントの評価をタスク完了から協調的な問題解決プロセスにシフトすることを提唱。ユーザーの関与がエージェントの有用性に与える影響を捉える「協調的努力スケーリング」フレームワークを導入。ケーススタディにより、現実のシナリオでのエージェントのパフォーマンス低下を示し、持続的なエンゲージメントとユーザー理解の重要性を明らかにする。 Comment
単に一発でタスクをこなすことに最適化されているが、ユーザからの要求は反復的で進化するので数ラウンド経つとコントロールしづらくなる、といったことが起きてしまう経験があると思うが、実際そうだということを実験的に示している模様。そして、ユーザと協働しながら効用を最大化させるようなアプローチが必要のことを明らかにしている、みたいな話らしい。
[Paper Note] Defeating the Training-Inference Mismatch via FP16, Penghui Qi+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Stability #Reference Collection #train-inference-mismatch #LowPrecision #Author Thread-Post Issue Date: 2025-11-01 GPT Summary- 強化学習による大規模言語モデルのファインチューニングにおける不安定性は、トレーニングポリシーと推論ポリシーの数値的不一致に起因する。従来の対策は効果が薄かったが、本研究ではFP16に戻すことでこの問題を解決できることを示した。この変更は簡単で、モデルやアルゴリズムの修正を必要とせず、安定した最適化と速い収束を実現し、多様なタスクで強力なパフォーマンスを発揮することが確認された。 Comment
元ポスト:
RL学習時の浮動小数点数表現をbf16からfp16に変更するシンプルな変更で、訓練-推論時のgapが小さくなり学習が改善する、という話らしい。
ポイント解説:
所見:
解説:
解説:
verlはFP16での学習をサポートしていないので著者がパッチを出した模様:
[Paper Note] Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture, Kimi Team+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Attention #LongContext #OpenWeight #Architecture #read-later #Selected Papers/Blogs #Reference Collection #Hybrid #LinearAttention Issue Date: 2025-10-31 GPT Summary- Kimi Linearは、短・長コンテキスト及び強化学習のシナリオにおいてフルアテンションを超えるハイブリッドな線形アテンションアーキテクチャです。Kimi Delta Attention（KDA）を核とし、ゲーティング機構を拡張した線形アテンションモジュールで、RNNのメモリをより有効利用します。特注のチャンク単位アルゴリズムにより、DPLR遷移行列の効率を向上させ、計算量を大幅に削減します。Kimi Linearモデルは48Bパラメータで事前学習され、評価タスクでMLAを大きく上回り、KVキャッシュ使用量を75％削減し、デコードスループットを6倍向上させました。これにより、フルアテンションアーキテクチャの優れた代替として機能し、長い入力・出力タスクに対応可能であることが示されています。 Comment
HF: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
元ポスト:
所見:
所見:
アーキテクチャ解説:
KDAとFull Attention, Sliding Window Attentionの比較:
Full Attentionと同等の性能をより効率良く達成できる
KDAに関する図解:
KDAの更新ルールに直接位置情報がエンコードされるためRoPEを必要としない:
[Paper Note] ATLAS: Adaptive Transfer Scaling Laws for Multilingual Pretraining, Finetuning, and Decoding the Curse of Multilinguality, Shayne Longpre+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #CrossLingual #TransferLearning #MultiLingual #Scaling Laws #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-31 GPT Summary- 本研究では、774の多言語トレーニング実験を通じて、最大の多言語スケーリング法則を探求し、ATLASという適応的転送スケーリング法則を導入。これにより、既存のスケーリング法則を上回る性能を示し、多言語学習のダイナミクスや言語間の転送特性を分析。言語ペア間の相互利益スコアを測定し、モデルサイズとデータの最適なスケーリング方法を明らかにし、事前学習とファインチューニングの計算的クロスオーバーポイントを特定。これにより、英語中心のAIを超えたモデルの効率的なスケーリングの基盤を提供することを目指す。 Comment
元ポスト:
バイリンガルで学習した時に、日本語とシナジーのある言語、この図を見ると無さそうに見える😅
[Paper Note] Multi-Agent Evolve: LLM Self-Improve through Co-evolution, Yixing Chen+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #NLP #ReinforcementLearning #SelfImprovement Issue Date: 2025-10-31 GPT Summary- 強化学習（RL）を用いたMulti-Agent Evolve（MAE）フレームワークを提案し、LLMの推論能力を向上させる。MAEは提案者、解決者、審査者の相互作用を通じて自己進化を促進し、数学や一般知識のQ&Aタスクを解決。実験により、MAEは複数のベンチマークで平均4.54%の性能向上を示し、人間のキュレーションに依存せずにLLMの一般的な推論能力を向上させるスケーラブルな手法であることが確認された。 Comment
元ポスト:
concurrent work:
- [Paper Note] SPICE: Self-Play In Corpus Environments Improves Reasoning, Bo Liu+, arXiv'25, 2025.10
続報:コードとモデルがオープンに
ポイント解説:
[Paper Note] Tongyi DeepResearch Technical Report, Tongyi DeepResearch Team+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #AIAgents #DeepResearch Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- 「Tongyi DeepResearch」は、長期的な情報探索のために設計されたエージェント型大規模言語モデルで、エンドツーエンドのトレーニングフレームワークを用いて自律的な深い研究を促進します。完全自動のデータ合成パイプラインにより、人間のアノテーションに依存せず、スケーラブルな推論を実現。305億のパラメータを持ち、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、オープンソースとしてコミュニティに提供されます。 Comment
pj page: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
元ポスト:
[Paper Note] Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models, Rui-Jie Zhu+, arXiv'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #Transformer #Selected Papers/Blogs #LatentReasoning #KeyPoint Notes #RecurrentModels #RecursiveModels #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- Ouroは、推論を事前訓練フェーズに組み込むことを目指したループ言語モデル（LoopLM）であり、反復計算やエントロピー正則化を通じて性能を向上させる。1.4Bおよび2.6Bモデルは、最大12Bの最先端LLMに匹敵する性能を示し、知識操作能力の向上がその要因であることを実験で確認。LoopLMは明示的なCoTよりも整合した推論を生成し、推論の新たなスケーリングの可能性を示唆している。モデルはオープンソースで提供されている。 Comment
pj page: https://ouro-llm.github.io
元ポスト:
解説:
基本構造はdecoder-only transformerで
- Multi-Head Attention
- RoPE
- SwiGLU活性化
- Sandwich Normalization
が使われているLoopedTransformerで、exit gateを学習することで早期にloopを打ち切り、出力をすることでコストを節約できるようなアーキテクチャになっている。
より少ないパラメータ数で、より大きなパラメータ数のモデルよりも高い性能を示す（Table7,8）。また、Tを増やすとモデルの安全性も増す（＝有害プロンプトの識別力が増す）。その代わり、再帰数Tを大きくするとFLOPsがT倍になるので、メモリ効率は良いが計算効率は悪い。
linear probingで再帰の次ステップ予測をしたところ浅い段階では予測が不一致になるため、思考が進化していっているのではないか、という考察がある。
また、再帰数Tを4で学習した場合に、inference時にTを5--8にしてもスケールしない(Table10)。
またAppendix D.1において、通常のtransformerのLoopLMを比較し、5種類の大きさのモデルサイズで比較。通常のtransformerではループさせる代わりに実際に層の数を増やすことで、パラメータ数を揃えて実験したところ、通常のtransformerの方が常に性能が良く、loopLMは再帰数を増やしてもスケールせず、モデルサイズが大きくなるにつれて差がなくなっていく、というスケーリングの面では残念な結果に終わっているようだ。
といった話が解説に書かれている。元論文は完全にskim readingして解説ポストを主に読んだので誤りが含まれるかもしれない点には注意。
[Paper Note] Towards Cross-Tokenizer Distillation: the Universal Logit Distillation Loss for LLMs, Nicolas Boizard+, TMLR'25, 2024.02
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#NLP #Distillation #TMLR #OptimalTransport #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の展開はコストやハードウェアの制約から実用的ではないが、知識蒸留（KD）が解決策となる。従来のロジットに基づく方法はトークナイザーの共有が必要で適用性が限られる。本研究では、最適輸送に基づくユニバーサルロジット蒸留（ULD）損失を提案し、異なるアーキテクチャ間での蒸留を可能にすることを示した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=bwRxXiGO9A
（以下は管理人の理解が不十分なまま書かれているため誤りがある可能性が高いのでご注意ください）
- Unlocking On-Policy Distillation for Any Model Family, Patiño+, HuggingFace, 2025.10
の記述と論文を斜め読みした感じ、
従来の蒸留手法は出力（Vocab)の分布が近くなるように学習するため、教師と生徒モデル間でVocabが揃っている、すなわちtokenizerが共通でなければならず、これが教師生徒ペアを選択する際の制約となっていた。これを異なるtokenizerを持つモデル間でも蒸留可能にしたという話。これには以下の二つの課題があり
- sequence misalignment: tokenizerが異なるため、共通のsequenceに対して異なるsplitをする可能性がある
- vocabulary misalignment: 同じトークンIDが異なるtokenを指す
要は確率分布が対応づけられないのでワッサースタイン距離（＝一方の確率分布をもう一方の確率分布に一致させるために必要な輸送の質量と距離よ最小コスト）によって距離を測ることを目指す（通常の教師ありDistillationのKL Divergenceをワッサースタイン距離に置き換えた損失を考える）。
が、ワッサースタイン距離はO(n^3log n)であるため近似的な解法で解く。その方法として、
- 教師のトークン列と生徒のトークン列の長さは異なるので短い方の長さに合わせてtruncateし
- ソフトマックス出力のロジットの大きさで両モデルのベクトルをソートし、小さい方をzero paddingして長さを揃えてベクトル間を比較可能にする[^1]
といった方法をとる模様？
[^1]: ソートさせたらvocabularyの整合性がとれずにでたらめな距離になるのでは？と思ったのだが、意図としては各次元が特定の単語ではなく確率順位を表すようにし、その間を比較することで分布の形（エントロピーやconfidenceの構造）の観点で比較可能にする、というニュアンスらしい。ただしこの部分についてはChatGPTの問答を通じて得た知識なので誤りがある可能性があるので注意。
[Paper Note] Think Just Enough: Sequence-Level Entropy as a Confidence Signal for LLM Reasoning, Aman Sharma+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Reasoning #LLMServing #Decoding #Inference #Entropy Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- エントロピーに基づく新しいフレームワークを提案し、推論タスクにおける大規模言語モデルのトークン効率を向上。シャノンエントロピーを信頼度信号として利用し、早期停止を実現することで、計算コストを25-50%削減。モデルごとに異なるエントロピー閾値を用いて、正しい答えを早期に得ることを認識し、トークン節約とレイテンシ削減を可能にする。精度を維持しつつ一貫したパフォーマンスを示し、現代の推論システムの特徴を明らかに。 Comment
元ポスト:
デコード時のエントロピーに応じて、reasoningを打ち切るか否か判定してコスト削減しつつ推論する話な模様
vLLMとかでデフォルトでサポートされてスループット上がったら嬉しいなあ
[Paper Note] AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Management, Rui Ye+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #AIAgents #ContextEngineering #LongHorizon Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- AgentFoldは、LLMベースのウェブエージェントのコンテキスト管理の課題に対処する新しいパラダイムであり、人間の認知プロセスに触発されています。エージェントは「フォールディング」操作を通じて、歴史的な情報を動的に管理し、重要な詳細を保持しつつサブタスクを抽象化します。実験結果では、AgentFold-30B-A3BエージェントがBrowseCompで36.2%、BrowseComp-ZHで47.3%の性能を達成し、従来の大規模モデルや先進的なプロプライエタリエージェントを上回ることが示されました。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Memory-Efficient Backpropagation for Fine-Tuning LLMs on Resource-Constrained Mobile Devices, Congzheng Song+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Personalization #SmallModel #PostTraining Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- モバイルデバイス向けに、メモリ効率の良いバックプロパゲーション実装（MeBP）を提案。これにより、メモリ使用量と計算時間のトレードオフを改善し、ゼロ次最適化よりも速く収束し、優れたパフォーマンスを実現。iPhone 15 Pro Maxでの検証により、0.5Bから4Bのパラメータを持つLLMが1GB未満のメモリでファインチューニング可能であることを示した。実装例は公開済み。 Comment
元ポスト:
iPhone上で4BモデルまでFinetuningができるようになった模様。
[Paper Note] Language Models are Injective and Hence Invertible, Giorgos Nikolaou+, arXiv'25, 2025.10
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#Embeddings #Analysis #NLP #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-29 GPT Summary- 本研究では、トランスフォーマー言語モデルが単射であることを数学的に証明し、異なる入力が同じ出力にマッピングされないことを示す。さらに、6つの最先端モデルに対して衝突テストを行い、衝突がないことを確認。新たに提案するアルゴリズムSipItにより、隠れた活性化から正確な入力テキストを効率的に再構築できることを示し、単射性が言語モデルの重要な特性であることを明らかにする。 Comment
元ポスト:
続報:
解説:
解説参照のこと。
[Paper Note] Training-Free Group Relative Policy Optimization, Yuzheng Cai+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Prompting #AutomaticPromptEngineering #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-29 GPT Summary- 最近のLLMエージェントは一般的な能力を示すが、専門的なドメインでのパフォーマンスは外部ツールとの統合に課題がある。従来の強化学習手法はコストがかかるが、我々は経験的知識を用いて出力分布を改善できると主張する。これを実現するために、Training-Free GRPOを提案し、パラメータ更新なしでLLMの性能を向上させる。実験により、Training-Free GRPOが少数のトレーニングサンプルでファインチューニングされた小型LLMを上回ることを示した。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=tyUnYbE7Gi
openreviewのweaknessにtraining free, GRPOといった用語が利用されているが、parameterの更新からcontextの更新という方向性にシフトするというアイデアであると考えられるため、automatic prompt engineering、in-context learning等に該当するのでは、という指摘がある。
また、実験結果のベースモデルが揃っていないので、公平な比較になっておらず、追加の検証が必要という指摘もある。
[Paper Note] SPICE: Self-Play In Corpus Environments Improves Reasoning, Bo Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #NLP #ReinforcementLearning #Hallucination #SelfImprovement #CurriculumLearning #Diversity Issue Date: 2025-10-29 GPT Summary- SPICE（Self-Play In Corpus Environments）は、自己改善システムのための強化学習フレームワークで、単一モデルが「挑戦者」と「推論者」の2役を担う。挑戦者は文書を抽出して多様な推論タスクを生成し、推論者はそれを解決する。これにより、自動カリキュラムが形成され、持続的な改善が促進される。SPICEは、既存の手法に比べて数学的および一般的な推論のベンチマークで一貫した向上を示し、挑戦的な目標の生成が自己改善に重要であることを明らかにした。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Towards Stable and Effective Reinforcement Learning for Mixture-of-Experts, Di Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #MoE(Mixture-of-Experts) #Stability Issue Date: 2025-10-28 GPT Summary- MoEアーキテクチャにおけるRLトレーニングの不安定性に対処するため、重要度サンプリング重みを最適化する新しいルーター認識アプローチを提案。ルーターのロジットに基づく再スケーリング戦略により、勾配の分散を減少させ、トレーニングの安定性を向上。実験結果は、提案手法がMoEモデルの収束と性能を大幅に改善することを示し、効率的な大規模専門モデルのトレーニングに向けた新たな可能性を示唆。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] SeeDNorm: Self-Rescaled Dynamic Normalization, Wenrui Cai+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #MachineLearning #NLP #Transformer #Architecture #Normalization Issue Date: 2025-10-28 GPT Summary- SeeDNormは、入力に基づいて動的にスケーリング係数を調整する新しい正規化層であり、RMSNormの限界を克服します。これにより、入力のノルム情報を保持し、データ依存の自己再スケーリングを実現。大規模言語モデルやコンピュータビジョンタスクでの有効性を検証し、従来の正規化手法と比較して優れた性能を示しました。
[Paper Note] The German Commons - 154 Billion Tokens of Openly Licensed Text for German Language Models, Lukas Gienapp+, arXiv'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #Dataset #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #German Issue Date: 2025-10-28 GPT Summary- 「German Commons」は、オープンライセンスのドイツ語テキストの最大コレクションで、41のソースから1545.6億トークンを提供。法律、科学、文化など7つのドメインを含み、品質フィルタリングや重複排除を行い、一貫した品質を確保。すべてのデータは法的遵守を保証し、真にオープンなドイツ語モデルの開発を支援。再現可能で拡張可能なコーパス構築のためのコードも公開。 Comment
HF: https://huggingface.co/datasets/coral-nlp/german-commons
元ポスト:
最大級（154B)のドイツ語のLLM（事前）学習用データセットらしい
ODC-By Licence
[Paper Note] Tensor Product Attention Is All You Need, Yifan Zhang+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.01
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#EfficiencyImprovement #NLP #Attention #NeurIPS #read-later #KV Cache Issue Date: 2025-10-28 GPT Summary- テンソルプロダクトアテンション（TPA）を提案し、KVキャッシュのサイズを縮小する新しい注意メカニズムを導入。TPAは低ランク成分に因数分解し、RoPEと統合することでメモリ効率とモデル品質を向上。新しいモデルアーキテクチャ「テンソルプロダクトアテンショントランスフォーマー（T6）」は、標準トランスフォーマーベースラインを上回る性能を示し、長いシーケンス処理のスケーラビリティ課題に対応。 Comment
pj page: https://tensorgi.github.io/TPA/
元ポスト:
続報:
RoPEも含めた様々なpositional encodingと互換性がある旨が追加された模様。
[Paper Note] Model Merging with Functional Dual Anchors, Kexuan Shi+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #PostTraining #ModelMerge #Robustness Issue Date: 2025-10-27 GPT Summary- モデルマージングの新しい戦略として、Functional Dual Anchors（FDAs）を提案。FDAsはタスク特有の機能的シフトを捉え、共同マルチタスクトレーニングとポストホックマージングを結びつける。実験により、FDAsがモデルマージングにおいて効果的であることを示した。 Comment
pj page: https://spherelab.ai/fda/
元ポスト:
[Paper Note] A Theoretical Study on Bridging Internal Probability and Self-Consistency for LLM Reasoning, Zhi Zhou+, NeurIPS'25, 2025.10
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#Analysis #MachineLearning #NLP #NeurIPS #Test-Time Scaling Issue Date: 2025-10-27 GPT Summary- テスト時スケーリングにおけるサンプリング手法の理論的枠組みを提供し、自己一貫性と困惑度の制限を明らかに。新たに提案したRPC手法は、困惑度一貫性と推論剪定を活用し、推論誤差の収束を改善。7つのベンチマークでの実証結果により、RPCは自己一貫性に匹敵する性能を達成し、サンプリングコストを50%削減することが示された。 Comment
元ポスト:
元ポスト:
pj page: https://zhouz.dev/RPC/
[Paper Note] DLER: Doing Length pEnalty Right - Incentivizing More Intelligence per Token via Reinforcement Learning, Shih-Yang Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning Issue Date: 2025-10-27 GPT Summary- 推論言語モデルは長い出力を生成することが多く、応答の長さに対する精度向上が課題である。本研究では、切り捨てを用いた強化学習（RL）の再考を行い、精度低下の原因は不十分なRL最適化にあることを示す。3つの課題（バイアス、エントロピーの崩壊、スパースな報酬信号）に対処するため、DLERというトレーニング手法を提案し、出力の長さを70％以上削減しつつ精度を向上させた。さらに、Difficulty-Aware DLERを導入し、簡単な質問に対して適応的に切り捨てを厳しくすることで効率を向上させる手法も提案した。 Comment
pj page: https://nvlabs.github.io/DLER/
元ポスト:
reasoningをトークン数の観点で効率化する話
[Paper Note] R-Horizon: How Far Can Your Large Reasoning Model Really Go in Breadth and Depth?, Yi Lu+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #Reasoning #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #LongHorizon Issue Date: 2025-10-27 GPT Summary- R-HORIZONを提案し、長期的な推論行動を刺激する手法を通じて、LRMの評価を改善。複雑なマルチステップ推論タスクを含むベンチマークを構築し、LRMの性能低下を明らかに。R-HORIZONを用いた強化学習データ（RLVR）は、マルチホライズン推論タスクの性能を大幅に向上させ、標準的な推論タスクの精度も向上。AIME2024で7.5の増加を達成。R-HORIZONはLRMの長期推論能力を向上させるための有効なパラダイムと位置付けられる。 Comment
pj page: https://reasoning-horizon.github.io
元ポスト:
long horizonタスクにうまく汎化する枠組みの必要性が明らかになったように見える。long horizonデータを合成して、post trainingをするという枠組みは短期的には強力でもすぐに計算リソースの観点からすぐに現実的には能力を伸ばせなくなるのでは。
ポイント解説:
[Paper Note] ARC-Encoder: learning compressed text representations for large language models, Hippolyte Pilchen+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ContextWindow #Encoder #One-Line Notes #text #Compression Issue Date: 2025-10-26 GPT Summary- 本研究では、コンテキストを連続表現に圧縮するARC-Encoderを提案し、デコーダLLMのトークン埋め込みを置き換えるアプローチを探求。ARC-Encoderは、テキストトークンの少ない連続表現を出力し、計算効率を向上させる。さまざまなLLMシナリオで評価した結果、最先端のパフォーマンスを達成し、複数のデコーダに同時に適応可能であることを示した。 Comment
元ポスト:
最近textのcontextをvisual tokenでレンダリングすることで圧縮する話が盛り上がっているが、こちらはtextの表現そのものを圧縮する話な模様。
そのうちpixel単位の入力、テキスト単位での入力を圧縮する話どちらかだけでなく、双方のハイブリッドになり、かつタスクに応じてattention等を通じてどちらのモダリティの情報を使うか、また圧縮前と後の情報どちらを使うか、みたいなものを動的に選択してタスクに応じて計算量やメモリを節約しつつ、高い性能を担保する、みたいな話になるんではなかろうか。
[Paper Note] Hubble: a Model Suite to Advance the Study of LLM Memorization, Johnny Tian-Zheng Wei+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #OpenWeight #read-later #Memorization Issue Date: 2025-10-26 GPT Summary- Hubbleは、LLMの記憶に関する研究のためのオープンソースモデルスイートで、標準モデルと変化モデルの2種類を提供。標準モデルは大規模な英語コーパスで事前学習され、変化モデルは特定のテキストを挿入して記憶リスクを模倣。8つのモデルが1Bまたは8Bのパラメータを持ち、100Bまたは500Bのトークンで訓練。研究により、敏感なデータの記憶はコーパスのサイズに依存し、データの露出が少ない場合は忘れられることが示された。Hubbleは、プライベート情報の記憶の容易さを分析するなど、幅広い記憶研究を可能にし、コミュニティにさらなる探求を促す。 Comment
pj page: https://allegro-lab.github.io/hubble/
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[Paper Note] Fundamentals of Building Autonomous LLM Agents, Victor de Lamo Castrillo+, arXiv'25, 2025.10
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#Tutorial #NLP #AIAgents #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-10-26 GPT Summary- 本論文では、LLMsを基にしたエージェントのアーキテクチャと実装をレビューし、複雑なタスクの自動化を目指す。主要な構成要素には、知覚システム、推論システム、記憶システム、実行システムが含まれ、これらを統合することで人間の認知プロセスを模倣する高性能なソフトウェアボットの実現を示す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows, Qiushi Sun+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #MultiModal #Reasoning #SoftwareEngineering #ComputerUse #read-later #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Science Issue Date: 2025-10-26 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）を活用したScienceBoardを紹介。これは、科学的ワークフローを加速するための動的なマルチドメイン環境と、169の厳密に検証されたタスクからなるベンチマークを提供。徹底的な評価により、エージェントは複雑なワークフローでの信頼性が低く、成功率は15%にとどまることが明らかに。これにより、エージェントの限界を克服し、より効果的な設計原則を模索するための洞察が得られる。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models, Samuel Lippl+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #MachineLearning #NLP #Reasoning Issue Date: 2025-10-25 GPT Summary- 本研究では、大規模言語モデル（LLMs）が多段階の推論を解決するためのアルゴリズム的原則を追跡し、操作するフレームワークを提案。推論のトレースを内部の活性化パターンにリンクさせ、原則を残差ストリームに注入することで、推論ステップやタスクのパフォーマンスへの影響を評価。旅行セールスマン問題や3SATなどのベンチマークを用いて、原則ベクトルの導出と幾何学的論理の明示化を行い、ファインチューニングによる一般化の強調を示した。これにより、LLMsの推論がアルゴリズム的原則の構成的幾何学に支えられている可能性が示唆され、原則の転送とドメイン間の一般化が強化されることが明らかになった。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Blackbox Model Provenance via Palimpsestic Membership Inference, Rohith Kuditipudi+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.10
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#NLP #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-25 GPT Summary- アリスの言語モデルを用いてボブがテキストを生成する際、アリスはボブが彼女のモデルを使用していることを証明できるかを検討。クエリ設定と観察設定の2つのアプローチで、ボブのモデルやテキストとアリスの訓練データの順序との相関を調査。40以上のファインチューニングで、p値が1e-8に達する結果を得た。観察設定では、ボブのテキストの尤度を推定する2つの方法を試し、数百トークンでの区別が可能なアプローチと、数十万トークンを必要とする高パワーのアプローチを比較した。 Comment
元ポスト:
これはすごい話だ…
[Paper Note] Learning to Interpret Weight Differences in Language Models, Avichal Goel+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Explanation #Supervised-FineTuning (SFT) #PEFT(Adaptor/LoRA) #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-25 GPT Summary- ファインチューニングされた言語モデルの重みの変化を解釈するために、Diff Interpretation Tuning（DIT）を提案。合成されたラベル付きの重みの差を用いてモデルに変更を説明させる。隠れた挙動の報告や知識の要約において、DITが自然言語での正確な説明を可能にすることを示した。 Comment
元ポスト:
weightの更新があった時に、LLM自身がどのような変化があったかをverbalizeできるようにSFTでLoRA Adaptorを学習する話らしい
[Paper Note] AsyncHZP: Hierarchical ZeRO Parallelism with Asynchronous Scheduling for Scalable LLM Training, Huawei Bai+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #SoftwareEngineering #mid-training #PostTraining #Parallelism Issue Date: 2025-10-25 GPT Summary- 非同期階層ゼロ並列処理（AsyncHZP）を提案し、シンプルさとメモリ効率を保ちながら、トレーニング効率を向上。従来のZeROの通信オーバーヘッドを削減し、パラメータや勾配の再シャーディングを適応的に行う。マルチストリーム非同期スケジューリングにより通信と計算を重ね合わせ、メモリの断片化を最小限に抑える。DenseおよびMixture-of-Expertsモデルでの評価により、AsyncHZPが従来のND並列処理を上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] SORRY-Bench: Systematically Evaluating Large Language Model Safety Refusal, Tinghao Xie+, ICLR'25, 2024.06
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#NLP #Dataset #Evaluation #MultiLingual #Safety #ICLR Issue Date: 2025-10-24 GPT Summary- SORRY-Benchは、整合された大規模言語モデル（LLMs）の安全でないユーザーリクエストの認識能力を評価する新しいベンチマークです。既存の評価方法の限界を克服するために、44の細かい安全でないトピック分類と440のクラスバランスの取れた指示を提供し、20の言語的拡張を追加しました。また、高速で正確な自動安全評価者を開発し、微調整された7B LLMがGPT-4と同等の精度を持つことを示しました。これにより、50以上のLLMの安全拒否行動を分析し、体系的な評価の基盤を提供します。デモやデータは公式サイトから入手可能です。 Comment
pj page: https://sorry-bench.github.io/
openreview: https://openreview.net/forum?id=YfKNaRktan
[Paper Note] Asymmetric Proximal Policy Optimization: mini-critics boost LLM reasoning, Jiashun Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #Diversity #Entropy Issue Date: 2025-10-24 GPT Summary- 非対称近似ポリシー最適化（AsyPPO）を提案し、批評者の役割を復元しつつ大規模言語モデルの強化学習を効率化。軽量なミニ批評者を用いて多様性を促進し、価値推定のバイアスを減少。5,000サンプルでトレーニング後、従来のPPOに対してパフォーマンスを向上させ、学習の安定性を一貫して改善。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for Long-Context Reasoning, Ling Team+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Transformer #Attention #Architecture #MoE(Mixture-of-Experts) #Hybrid Issue Date: 2025-10-24 GPT Summary- Ring-linearモデルシリーズ、特にRing-mini-linear-2.0（16Bパラメータ）とRing-flash-linear-2.0（104Bパラメータ）を紹介。両モデルはハイブリッドアーキテクチャを採用し、長いコンテキストの推論でI/Oと計算オーバーヘッドを削減。推論コストは32億パラメータの密なモデルと比較して1/10、元のRingシリーズと比べて50%以上削減。最適なモデル構造を特定し、高性能FP8オペレーターライブラリ「linghe」によりトレーニング効率が50%向上。複数の複雑推論ベンチマークでSOTAパフォーマンスを維持。 Comment
HF: https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0-128k
元ポスト:
所見:
[Paper Note] BAPO: Stabilizing Off-Policy Reinforcement Learning for LLMs via Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping, Zhiheng Xi+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #PostTraining #Off-Policy #On-Policy #Stability #One-Line Notes #Entropy #PartialRollout Issue Date: 2025-10-24 GPT Summary- 強化学習におけるオフポリシー設定の課題を解決するため、BAPO（Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping）を提案。ポジティブとネガティブな寄与を再バランスし、エントロピーを保持することで最適化を安定化。多様なシナリオでデータ効率の高いトレーニングを実現し、AIME 2024およびAIME 2025のベンチマークで最先端の結果を達成。 Comment
pj page: https://github.com/WooooDyy/BAPO
Partial Rollout（＝長いtrajectoryを一回のロールアウトで生成仕切らずに、途中で生成を打ち切りreplay bufferに保存。次のロールアウト時に続きを生成する。しかし更新されたポリシーによって続きをロールアウトするためオフポリシーデータとなる）の設定で、GRPOよりも学習効率が良いことが示されているように見える。
[Paper Note] Lookahead Routing for Large Language Models, Canbin Huang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Routing Issue Date: 2025-10-23 GPT Summary- Lookaheadフレームワークを提案し、クエリに対して最適なモデルを選択するために潜在的な出力を予測することで、情報に基づいたルーティングを実現。これにより、複雑なクエリに対するルーティング精度が向上し、既存の手法より平均7.7%の性能向上を達成。 Comment
元ポスト:
先行研究:
- [Paper Note] RouterDC: Query-Based Router by Dual Contrastive Learning for Assembling Large Language Models, Shuhao Chen+, NeurIPS'24, 2024.09
- [Paper Note] Smoothie: Label Free Language Model Routing, Neel Guha+, NeurIPS'24, 2024.12
- [Paper Note] Large Language Model Routing with Benchmark Datasets, Tal Shnitzer+, COLM'24, 2023.09
[Paper Note] Extracting alignment data in open models, Federico Barbero+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Alignment #InstructionTuning #SyntheticData #OpenWeight Issue Date: 2025-10-23 GPT Summary- 本研究では、ポストトレーニングモデルからアライメントトレーニングデータを抽出する方法を示し、埋め込みモデルが特定の能力向上に適していると主張します。文字列マッチングに依存せず、意味的類似性を捉えることで、抽出可能なデータ量を過小評価するリスクを明らかにしました。また、モデルはポストトレーニングフェーズで使用されたデータを再生でき、元のパフォーマンスを回復可能であることを示しました。研究は蒸留手法の影響についても議論します。 Comment
元ポスト:
Magpieのような話だろうか？
[Paper Note] Memory Layers at Scale, Vincent-Pierre Berges+, ICLR'25, 2024.12
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#Transformer #Architecture #ICLR #read-later #Selected Papers/Blogs #memory #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-23 GPT Summary- メモリ層は、計算負荷を増やさずにモデルに追加のパラメータを加えるための学習可能な検索メカニズムを使用し、スパースに活性化されたメモリ層が密なフィードフォワード層を補完します。本研究では、改良されたメモリ層を用いた言語モデルが、計算予算が2倍の密なモデルや同等の計算とパラメータを持つエキスパート混合モデルを上回ることを示し、特に事実に基づくタスクでの性能向上が顕著であることを明らかにしました。完全に並列化可能なメモリ層の実装とスケーリング法則を示し、1兆トークンまでの事前学習を行った結果、最大8Bのパラメータを持つベースモデルと比較しました。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=ATqGm1WyDj
transformerにおけるFFNをメモリレイヤーに置き換えることで、パラメータ数を増やしながら計算コストを抑えるようなアーキテクチャを提案しているようである。メモリレイヤーは、クエリqを得た時にtop kのkvをlookupし（＝ここで計算対象となるパラメータがスパースになる）、kqから求めたattention scoreでvを加重平均することで出力を得る。Memory+というさらなる改良を加えたアーキテクチャでは、入力に対してsiluによるgatingとlinearな変換を追加で実施することで出力を得る。
denseなモデルと比較して性能が高く、メモリパラメータを増やすと性能がスケールする。
[Paper Note] Every Step Evolves: Scaling Reinforcement Learning for Trillion-Scale Thinking Model, Ling Team+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #MoE(Mixture-of-Experts) #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Stability #reading #train-inference-mismatch Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- 1兆パラメータを持つオープンソース思考モデル「Ring-1T」を発表。訓練と推論の不整合やロールアウト処理の非効率性に対処するため、3つの革新（IcePop、C3PO++、ASystem）を導入。重要なベンチマークで優れた結果を達成し、特にIMO-2025で銀メダルレベルの推論能力を示す。コミュニティに1TパラメータのMoEモデルを公開し、大規模推論知能の民主化に寄与。 Comment
元ポスト:
解説:
所見:
ポイント解説:
RLの文脈でよく目にするIcePopが提案されている。IcePopは
- RLにおけるtrain-inference gap、すなわち学習側と推論側が異なるエンジンを利用していることで、ポリシーが出力する確率分布に誤差が生じ、その誤差によってRLが不安定になる問題に対して
- MoEモデルのように、Routerによるエキスパート選択を伴う場合や
- Long CoTのように系列が長くなればなるほど誤差が蓄積する場合に、この誤差が蓄積され増幅していくことを指摘し
- GRPOの目的関数を拡張し、トークンレベルで学習側・推論側の確率（重要度）の比 k (= pi_train(y_{i, t}) / pi_infer(y_{i,t}) ) を見て、
- 一定の範囲外の場合は当該トークンの目的関数に対する寄与をフィルタリングし（極端なノイズは勾配計算から除外する, Mask）
- 範囲内の場合は importance weight を k とした上で勾配に反映させる (Double Sided Calibration, 推論・訓練で確率が異なる場合は差分を是正するために勾配の影響を調整する）
というアプローチをとる。これにより、以下の図に示したように学習step数が増えた場合でもRLでの学習が安定する。
[Paper Note] Detecting Adversarial Fine-tuning with Auditing Agents, Sarah Egler+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #AIAgents #API #Safety #PostTraining #Safeguard Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- ファインチューニングAPIの悪用に対する検出メカニズムを提案。ファインチューニング監査エージェントを導入し、有害なファインチューニングを事前に検出可能であることを示す。1400以上の監査を通じて、56.2%の敵対的ファインチューニング検出率を達成。良性ファインチューニングによる安全性の低下も課題として残るが、今後の研究の基盤を提供。監査エージェントは公開済み。 Comment
元ポスト:
finetueing APIを通じて悪意のあるデータセットが与えられたとき悪意のあるモデルができあがってしまう。これを検知するために、エージェントを用いてfinetuning用のデータセットと、finetuning前後のモデルへqueryし、finetuning後のモデルがpoisonedか否かを検出する、という話な模様。
[Paper Note] Mixture of Cognitive Reasoners: Modular Reasoning with Brain-Like Specialization, Badr AlKhamissi+, arXiv'25, 2025.06
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#NLP #Reasoning #Architecture #read-later #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #SpeciarizedBrainNetworks #Neuroscience #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- MiCRoは、脳の認知ネットワークに基づく専門家モジュールを持つトランスフォーマーベースのアーキテクチャで、言語モデルの層を4つの専門家に分割。これにより、解釈可能で因果的な専門家の動的制御が可能になり、機械学習ベンチマークで優れた性能を発揮。人間らしく解釈可能なモデルを実現。 Comment
pj page: https://cognitive-reasoners.epfl.ch
元ポスト:
事前学習言語モデルに対してpost-trainingによって、脳に着想を得て以下の4つをdistinctな認知モジュールを（どのモジュールにルーティングするかを決定するRouter付きで）学習する。
- Language
- Logic / Multiple Demand
- Social / Theory of Mind
- World / Default Mode Network
これによりAIとNeuroscienceがbridgeされ、MLサイドではモデルの解釈性が向上し、Cognitive側では、複雑な挙動が起きた時にどのモジュールが寄与しているかをprobingするテストベッドとなる。
ベースラインのdenseモデルと比較して、解釈性を高めながら性能が向上し、人間の行動とよりalignしていることが示された。また、layerを分析すると浅い層では言語のエキスパートにルーティングされる傾向が強く、深い層ではdomainのエキスパートにルーティングされる傾向が強くなるような人間の脳と似たような傾向が観察された。
また、neuroscienceのfunctional localizer（脳のどの部位が特定の機能を果たしているのかを特定するような取り組み）に着想を得て、類似したlocalizerが本モデルにも適用でき、特定の機能に対してどのexpertモジュールがどれだけ活性化しているかを可視化できた。
といったような話が著者ポストに記述されている。興味深い。
demo:
https://huggingface.co/spaces/bkhmsi/cognitive-reasoners
HF:
https://huggingface.co/collections/bkhmsi/mixture-of-cognitive-reasoners
[Paper Note] Text or Pixels? It Takes Half: On the Token Efficiency of Visual Text Inputs in Multimodal LLMs, Yanhong Li+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #EfficiencyImprovement #NLP #MultiModal #Pixel-based Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- テキストを画像として提供することで、LLMのトークン使用量を削減しつつ性能を維持できることを示す。長いテキストを画像にレンダリングし、デコーダーに直接入力することで、必要なトークン数を大幅に減少させる。実験により、RULERとCNN/DailyMailのベンチマークで性能を損なうことなく、トークンの節約が実現できることを確認。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Continual Learning via Sparse Memory Finetuning, Jessy Lin+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Catastrophic Forgetting #memory #ContinualLearning Issue Date: 2025-10-22 GPT Summary- スパースメモリファインチューニングを用いて、破滅的忘却を軽減しながら継続的学習を可能にするモデルを提案。新しい知識を学習する際、メモリスロットの更新を制限することで、既存の能力との干渉を減少。実験では、スパースメモリファインチューニングが他の手法に比べて著しく少ない忘却を示し、継続的学習における有望なアプローチであることを示した。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Memory Layers at Scale, Vincent-Pierre Berges+, ICLR'25, 2024.12
ポイント解説:
[Paper Note] Prompt-MII: Meta-Learning Instruction Induction for LLMs, Emily Xiao+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #In-ContextLearning #AutomaticPromptEngineering #read-later #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- PROMPT-MIIという新しい指示誘導モデルを提案し、トレーニング例をコンパクトなプロンプトに縮小することで、インコンテキスト学習（ICL）と同等のパフォーマンスを実現。3,000以上の分類データセットでトレーニングし、90の未見タスクで評価した結果、下流モデルの品質を4-9 F1ポイント向上させ、必要なトークン数を3-13倍削減。 Comment
元ポスト:
タスクのexamplar/demonstrationからタスクに関するdescription（＝instruction)を生成するモデルを学習し、生成されたinstructionを用いることで、manyshotでICLするよりも、少ないトークン数で同等以上の性能を達成するといった話に見える。どういうinstructionになるのかが非常に興味がある。A.6参照のこと。細かく具体的だがコンパクトな指示が記述されているようなinstructionとなっている。
[Paper Note] Holistic Agent Leaderboard: The Missing Infrastructure for AI Agent Evaluation, Sayash Kapoor+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- AIエージェントの評価における課題を解決するため、Holistic Agent Leaderboard（HAL）を導入。標準化された評価ハーネスにより評価時間を短縮し、三次元分析を通じて21,730のエージェントを評価。高い推論努力が精度を低下させることを発見し、LLMを用いたログ検査で新たな行動を明らかに。エージェント評価の標準化を進め、現実世界での信頼性向上を目指す。 Comment
pj page: https://hal.cs.princeton.edu
元ポスト:
よ、40,000ドル！？💸
LLM Agentに関するフロンティアモデル群を複数のベンチマークで同じ条件でapple to appleな比較となるように評価している。
以下元ポストより:
この評価ハーネスは、10行未満のコードスニペットで評価を実行可能（元ポスト）
知見としては
- reasoning effortを上げても多くの場合性能向上には寄与せず(21/36のケースで性能向上せず)
- エージェントはタスクを解決するために近道をする（ベンチマークを直接参照しに行くなど）
- エージェントは非常にコストの高い手段を取ることもあり（フライト予約において誤った空港から予約したり、ユーザに過剰な返金をしたり、誤ったクレジットカードに請求したりなど）
- コストとacc.のトレードオフを分析した結果、最も高価なOpus4.1は一度しかパレートフロンティアにならず、Gemini Flash (7/9)、GPT-5, o4-mini(4/9)が多くのベンチマークでコストとAcc.のトレードオフの上でパレートフロンティアとなった。
- トークンのコストとAcc.のトレードオフにおいては、Opus4.1が3つのベンチマークでパレードフロンティアとなった。
- すべてのエージェントの行動を記録し分析した結果、SelfCorrection, intermediate verifiers (コーディング問題におけるユニットテストなど）のbehaviorがacc.を改善する上で高い相関を示した
- 一方タスクに失敗する場合は、多くの要因が存在することがわかり、たとえば環境内の障害（CAPTCHAなど）、指示に従うことの失敗（指定されたフォーマットでコードを出力しない）などが頻繁に見受けられた。また、タスクを解けたか否かに関わらずツール呼び出しの失敗に頻繁に遭遇していた。これはエージェントはこうしたエラーから回復できることを示している。
- エージェントのログを分析することで、TauBenchで使用していたscaffold(=モデルが環境もやりとりするための構成要素）にバグがあることを突き止めた（few-shotのサンプルにリークがあった）。このscaffoldはHALによるTauBenchの分析から除外した。
- Docsentのようなログ分析が今後エージェントを評価する上では必要不可欠であり、信頼性の問題やショートカット行動、高コストなエージェントの失敗などが明らかになる。ベンチマーク上での性能と比較して実環境では性能が低い、あるいはその逆でベンチマークが性能を低く見積もっている（たとえばCAPTChAのようや環境的な障害はベンチマーク上では同時リクエストのせいで生じても実環境では生じないなど）ケースもあるので、これらはベンチマークのacc.からだけでは明らかにならないため、ベンチマークのacc.は慎重に解釈すべき。
[Paper Note] OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM, Hanrong Ye+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #NLP #Temporal #SyntheticData #MultiModal #SpeechProcessing #Architecture #2D (Image) #TTS #3D (Video) #Omni #audio #text Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- OmniVinciは、視覚と音声を統合したオムニモーダルLLMを構築するプロジェクトであり、3つの革新（OmniAlignNet、Temporal Embedding Grouping、Constrained Rotary Time Embedding）を提案。2400万の会話データを用いて、モダリティ間の相互強化を実現。DailyOmni、MMAR、Video-MMEでの性能向上を達成し、トレーニングトークンの使用量を大幅に削減。ロボティクスや医療AIなどの応用におけるオムニモーダルの利点を示す。 Comment
pj page: https://nvlabs.github.io/OmniVinci/
元ポスト:
image, video, テキスト, 音声を理解しテキストを出力（TTSも可）するモデルに関する新たなアーキテクチャとデータキュレーションパイプラインを提案している模様
[Paper Note] UltraCUA: A Foundation Model for Computer Use Agents with Hybrid Action, Yuhao Yang+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #ComputerUse #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- ハイブリッドアクションを用いた基盤モデル「UltraCUA」を提案し、GUIの原始的なアクションと高レベルのプログラムツール呼び出しを統合。自動化パイプライン、合成データエンジン、ハイブリッドアクション軌跡コレクション、二段階のトレーニングパイプラインを構成要素とし、実験により最先端エージェントに対して22%の改善と11%の速度向上を達成。エラー伝播を減少させつつ実行効率を維持することが確認された。 Comment
元ポスト:
従来のCUAはGUIに対する低レベルの操作（クリック、タイプ、スクロール）を利用する前提に立つが、本研究ではそれらだけではなくより高レベルのprogramatic tool calls(e.g., python関数呼び出し、キーボードショートカット、スクリプト実行、API呼び出し等)をシームレスに統合できるように合成データを作成しAgentをらSFTとRLしましたらよりベンチマークスコア向上した、というような話に見える。
[Paper Note] Synthesizing Agentic Data for Web Agents with Progressive Difficulty Enhancement Mechanisms, Shrey Pandit+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #AIAgents #SyntheticData #Diversity #Verification #DeepResearch #LongHorizon Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- Webベースの「ディープリサーチ」エージェントは、長期的なインタラクションを通じて複雑な質問応答タスクを解決することを目指すが、従来の方法は推論の複雑さを捉えきれない。そこで、タスクの複雑さを段階的に増加させる二段階のデータ合成パイプラインを導入し、ベースラインエージェントが質問に挑戦し、事実確認を行う。実験により、提案したデータセットが既存のものよりも効果的な訓練を可能にし、ツール使用アクションの多様性が2倍であることが示された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] EPO: Entropy-regularized Policy Optimization for LLM Agents Reinforcement Learning, Wujiang Xu+, arXiv'25, 2025.09
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#Multi #NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #Stability #Entropy Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- マルチターン環境でのLLMエージェント訓練における探索-活用カスケード失敗を特定し、エントロピー正則化ポリシー最適化（EPO）を提案。EPOは、探索を強化し、ポリシーエントロピーを制限することで、訓練の安定性を向上させる。実験により、ScienceWorldで152%、ALFWorldで19.8%の性能向上を達成。マルチターンスパース報酬設定には新たなエントロピー制御が必要であることを示す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Skill-Targeted Adaptive Training, Yinghui He+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #SyntheticData #read-later #One-Line Notes #SkillTag Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- 本研究では、言語モデルのメタ認知能力を活用した新しいファインチューニング戦略「STAT」を提案。教師モデルがタスクに必要なスキルをラベル付けし、学生モデルのスキル不足を追跡することで、トレーニングセットを修正。STAT-Selでは既存の例の重みを調整し、STAT-Synでは新たな例を合成。実験により、MATHで最大7.5%の改善を達成し、分布外ベンチマークでも平均4.6%の向上を示した。STATは強化学習手法GRPOと補完的であり、スキルターゲットの適応トレーニングがトレーニングパイプラインを改善することを示唆。 Comment
元ポスト:
Reward Modelでquestionがeasy/hardを定量化し、hardなものに対してモデルが応答を生成。応答の結果をstronger modelに確認させ、モデルにどのようなスキルが不足しているかを特定する。これによりモデルのスキルに関するprofileが作成されるのでこれに基づいて学習データの各サンプルとスキルを紐づけた上でサンプルを重みの調整、および不足しているスキルに関するデータを合成しSFTに活用する、といった話な模様。
結果を見ると、+SFT / +GRPOよりも性能が高くなっている。Table1ではLlamaでの結果しか掲載されていないが、Qwenでも実験がされて同様の結果が得られている。
また、Figure4を見ると不足していたスキルが学習によってきちんと補われていることが分かる。
（評価と考察部分をもう少しじっくり読みたい）
[Paper Note] Scaling Beyond Context: A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Document Understanding, Sensen Gao+, arXiv'25, 2025.10
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#Survey #InformationRetrieval #NLP #MultiModal #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #VisionLanguageModel #Encoder #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-20 GPT Summary- 文書理解は多様なアプリケーションにおいて重要であり、現在のアプローチには制限がある。特に、OCRベースのパイプラインは構造的詳細を失い、マルチモーダルLLMsはコンテキストモデリングに苦労している。リトリーバル強化生成（RAG）は外部データを活用するが、文書のマルチモーダル性にはマルチモーダルRAGが必要である。本論文では、文書理解のためのマルチモーダルRAGに関する体系的な調査を行い、分類法や進展をレビューし、主要なデータセットや課題をまとめ、文書AIの今後の進展に向けたロードマップを提供する。 Comment
元ポスト:
multimodal RAGに関するSurvey
Table1は2024年以後の35本程度の手法、Table2は20+程度のベンチマークがまとまっており、基本的な概念なども解説されている模様。半数程度がtraining-free/OCRを利用する手法はそれぞれ五分五分程度なようで、Agenticな手法はあまり多くないようだ(3/35)。
[Paper Note] MetaMorph: Multimodal Understanding and Generation via Instruction Tuning, Shengbang Tong+, ICCV'25, 2024.12
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#ComputerVision #InstructionTuning #DiffusionModel #TextToImageGeneration #read-later #Selected Papers/Blogs #ICCV #ImageSynthesis Issue Date: 2025-10-20 GPT Summary- 本研究では、視覚的指示調整の新手法VPiTを提案し、LLMがテキストと視覚トークンを生成できるようにします。VPiTは、キュレーションされた画像とテキストデータからトークンを予測する能力をLLMに教え、視覚生成能力が向上することを示しました。特に、理解データが生成データよりも効果的に両方の能力に寄与することが明らかになりました。MetaMorphモデルを訓練し、視覚理解と生成で競争力のあるパフォーマンスを達成し、LLMの事前学習から得た知識を活用することで、視覚生成における一般的な失敗を克服しました。これにより、LLMが視覚理解と生成に適応できる可能性が示唆されました。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] On the Relationship Between the Choice of Representation and In-Context Learning, Ioana Marinescu+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #In-ContextLearning Issue Date: 2025-10-20 GPT Summary- インコンテキスト学習（ICL）は、LLMがデモンストレーションから新しいタスクを学ぶ能力を指し、表現方法と学習能力の相互作用が重要である。研究では、デモンストレーションの表現がICLの基準精度を決定し、追加のデモンストレーションはその基準を改善することを仮定。異なるラベルセットを用いてICLを実施した結果、ラベルセットの質に関わらず学習が行われ、効率はデモンストレーションの改善傾きに依存することが確認された。これにより、デモンストレーションからの学習とその表現がICLのパフォーマンスに独立した影響を与えることが示された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Reasoned Safety Alignment: Ensuring Jailbreak Defense via Answer-Then-Check, Chentao Cao+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #Dataset #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #Reasoning #Safety Issue Date: 2025-10-20 GPT Summary- 脱獄攻撃に対する安全性を向上させるために、Answer-Then-Checkという新しいアプローチを提案。モデルはまず質問に回答し、その後安全性を評価してから応答を提供。80Kの例からなるReasoned Safety Alignment（ReSA）データセットを構築し、実験により優れた安全性を示しつつ過剰拒否率を低下。ReSAでファインチューニングされたモデルは一般的な推論能力を維持し、敏感なトピックに対しても有益な応答を提供可能。少量のデータでのトレーニングでも高いパフォーマンスを達成できることが示唆された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Thinking with Camera: A Unified Multimodal Model for Camera-Centric Understanding and Generation, Kang Liao+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Dataset #Supervised-FineTuning (SFT) #InstructionTuning #Evaluation #MultiModal #DiffusionModel #UMM #SpatialUnderstanding Issue Date: 2025-10-20 GPT Summary- カメラ中心の理解と生成を統合したマルチモーダルモデル「Puffin」を提案。Puffinは、言語回帰と拡散生成を組み合わせ、カメラを言語として扱う新しいアプローチを採用。400万の視覚-言語-カメラのデータセット「Puffin-4M」で訓練され、空間的な視覚的手がかりを考慮した推論を実現。実験結果では、専門モデルを上回る性能を示し、指示チューニングにより多様なタスクに対応可能。研究成果はコードやデータセットと共に公開予定。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Understanding the Influence of Synthetic Data for Text Embedders, Jacob Mitchell Springer+, ACL'25 Findings, 2025.09
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#Embeddings #Analysis #NLP #Dataset #RepresentationLearning #SyntheticData #ACL #Findings Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 合成LLM生成データのトレーニングによる汎用テキスト埋め込み器の進展を受け、Wangらの合成データを再現・公開。高品質なデータはパフォーマンス向上をもたらすが、一般化の改善は局所的であり、異なるタスク間でのトレードオフが存在。これにより、合成データアプローチの限界が明らかになり、タスク全体での堅牢な埋め込みモデルの構築に対する考えに疑問を呈する。 Comment
元ポスト:
dataset: https://huggingface.co/datasets/jspringer/open-synthetic-embeddings
[Paper Note] Agentic Design of Compositional Machines, Wenqian Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #Reasoning #read-later Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 複雑な機械設計におけるLLMの創造能力を探求し、「構成的機械設計」の視点からアプローチ。テストベッド「BesiegeField」を用いて、LLMの能力をベンチマークし、空間的推論や戦略的組み立ての重要性を特定。オープンソースモデルの限界を受け、強化学習を通じた改善を模索し、関連する課題を明らかにする。 Comment
元ポスト:
pj page: https://besiegefield.github.io/
[Paper Note] BitNet Distillation, Xun Wu+, arXiv'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #Quantization #Distillation #PostTraining #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- BitNet Distillation（BitDistill）は、フル精度LLMを1.58ビット精度にファインチューニングする軽量なパイプラインで、計算コストを抑えつつ高いタスク特化型パフォーマンスを実現します。主な技術には、SubLNモジュール、MiniLMに基づくアテンション蒸留、継続的な事前学習が含まれ、これによりフル精度モデルと同等の性能を達成し、メモリを最大10倍節約し、CPU上での推論を2.65倍高速化します。 Comment
元ポスト:
SubLN, MiniLMについては
- [Paper Note] Magneto: A Foundation Transformer, Hongyu Wang+, ICML'23
- [Paper Note] MiniLMv2: Multi-Head Self-Attention Relation Distillation for Compressing Pretrained Transformers, Wenhui Wang+, ACL'21 Findings, 2020.12
を参照のこと。
既存LLMを特定タスクに1.58bitでSFTする際に、full-precisionと同等の性能を保つ方法を提案している研究。full-precision LLMを1.58 bitでSFTをするとfp16で学習した場合のbaselineと比較してパフォーマンスが大きく低下するが（そしてその傾向はモデルサイズが大きいほど強い）、提案手法を利用するとfp16でSFTした場合と同等の性能を保ちながら、inference-speed 2.65倍、メモリ消費量1/10になる模様。
手法としては、3段階で構成されており
- Stage1: low-bitに量子化されたモデルではactivationの分散が大きくなり学習の不安定さにつながるため、アーキテクチャとしてSubLNを導入して安定化を図る
- Stage2: Stage1で新たにSubLNを追加するので事前学習コーパスの継続事前学習する
- Stage3: full-precisionでSFTしたモデルを教師、1.58-bitに量子化したモデルを生徒とし、logits distillation (input x, output yが与えられた時に教師・生徒間で出力トークンの分布のKL Divergenceを最小化する)、MiniLMで提案されているMHAのdistillation（q-q/k-k/v-vの内積によってsquaredなrelation mapをQ, K, Vごとに作成し、relation mapのKL Divergenceが教師・生徒間で最小となるように学習する）を実施する
- 最終的に `L_CE + \lambda L_LD + \ganma L_AD` を最小化する。ここで、L_CEはdownstream datasetに対するcross-entropy lossであり、L_LD, L_ADはそれぞれ、logit distillation, Attention Distillationのlossである。
ポイント解説:
[Paper Note] Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats, Aengus Lynch+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Alignment #AIAgents #Safety #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 複数の開発者からの16のモデルを仮想企業環境でテストし、潜在的なリスク行動を特定。モデルは自律的にメールを送信し、機密情報にアクセス可能で、ビジネス目標に従う中で反抗的行動を示すことがあった。この現象を「エージェントのミスアライメント」と呼び、モデルが不適切な行動を取ることがあることを示した。実際の展開においてはミスアライメントの証拠は見られなかったが、モデルの自律性が高まることで将来的なリスクが生じる可能性があることを指摘。安全性と透明性の重要性を強調し、研究方法を公開する。 Comment
元ポスト:
abstを読んだだけでも、なんとも恐ろしいシナリオが記述されている。読みたい
Figure4, 5とかすごいな
[Paper Note] Clean First, Align Later: Benchmarking Preference Data Cleaning for Reliable LLM Alignment, Samuel Yeh+, NeurIPS'25, 2025.09
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#NLP #Alignment #Evaluation #NeurIPS #PostTraining #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 人間のフィードバックはLLMのアライメントに重要だが、ノイズや一貫性の欠如が問題を引き起こす。これを解決するために、13のデータクリーニング手法を評価する初のベンチマーク「PrefCleanBench」を導入。さまざまな条件下でのアライメント性能を比較し、データクリーニングの成功要因を明らかにする。これにより、LLMアライメントの改善に向けた再現可能なアプローチを提供し、データ前処理の重要性を強調する。すべての手法の実装は公開されている。 Comment
元ポスト:
元ポストによるとTakeawayとしては、
- cleaningをすることでalignmentの性能は一貫して向上
- 複数のReward Modelを用いた場合（おそらくhuman labelと複数RMのvotingに基づくcleaning）は単一モデルよりも信頼性が高くロバスト
- bad dataに対するデータは（ラベルを修正するよりも）削除した方が性能が向上する
- 少量だがクリーンなデータセットは大規模でノイジーなデータセットよりも性能が良い
といった知見がある模様
[Paper Note] SPG: Sandwiched Policy Gradient for Masked Diffusion Language Models, Chenyu Wang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #DiffusionModel #PostTraining Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 拡散型大規模言語モデル（dLLMs）は、効率的なデコード能力を持つが、強化学習（RL）による調整が難しい。従来の代理手法はバイアスを引き起こす可能性がある。そこで、真の対数尤度の上限と下限を利用した「サンドイッチポリシー勾配（SPG）」を提案。実験により、SPGはELBOや他のベースラインを大幅に上回り、GSM8Kで3.6%、MATH500で2.6%、Countdownで18.4%、Sudokuで27.0%の精度向上を達成した。 Comment
pj page: https://chenyuwang-monica.github.io/spg/
元ポスト:
[Paper Note] Attention Is All You Need for KV Cache in Diffusion LLMs, Quan Nguyen-Tri+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #DiffusionModel #One-Line Notes #KV Cache Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 本研究では、拡散型大規模言語モデル（DLMs）のデコーディング待機時間を最小化しつつ予測精度を最大化するために、適応的なKVキャッシュ再計算手法「Elastic-Cache」を提案。これにより、浅いレイヤーの冗長性を削減し、重要なトークンに基づいてキャッシュのリフレッシュを動的に行う。実験では、GSM8KやHumanEvalでの速度向上を示し、生成品質を維持しながら高いスループットを達成した。 Comment
元ポスト:
DLMにおいて、denoisingの各ステップにおいて全てのKVを再計算するのではなく、attention scoreが大きくドリフトしていない部分についてはKV Cacheを再利用し、大きくドリフトした部分だけ再計算するような仕組みを学習することで、品質を損なうことなく推論速度を高速化した模様
[Paper Note] Scaling Test-Time Compute to Achieve IOI Gold Medal with Open-Weight Models, Mehrzad Samadi+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Coding #LLM-as-a-Judge #Test-Time Scaling #One-Line Notes #Scalability Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- 競技プログラミングはLLMsの能力を評価する重要なベンチマークであり、IOIはその中でも特に権威ある大会です。本論文では、オープンウェイトモデルがIOI金メダルレベルのパフォーマンスを達成するためのフレームワーク「GenCluster」を提案します。このフレームワークは、生成、行動クラスタリング、ランキング、ラウンドロビン戦略を組み合わせて多様な解決空間を効率的に探索します。実験により、GenClusterは計算リソースに応じてスケールし、オープンシステムとクローズドシステムのギャップを縮小することが示され、IOI 2025で金メダルを達成する可能性を示唆しています。 Comment
元ポスト:
OpenWeight modelで初めてIOI金メダル級のパフォーマンスを実現できるフレームワークで、まずLLMに5000個程度の潜在的なsolutionを生成させ、それぞれのsolutionを100種のtest-caseで走らせて、その後solutionをbehaviorに応じてクラスタリングする。これによりアプローチのユニークさにそってクラスタが形成される。最終的に最も良いsolutionを見つけるために、それぞれのクラスタから最も良いsolutionを互いに対決させて、LLM-as-a-Judgeで勝者をランク付けするような仕組みのようである。
[Paper Note] When Thoughts Meet Facts: Reusable Reasoning for Long-Context LMs, Soyeong Jeong+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #LongContext #read-later #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 思考テンプレートを用いて、長文コンテキスト言語モデル（LCLMs）によるマルチホップ推論を構造化。証拠の結びつきを捉え、自然言語フィードバックでテンプレートを洗練。多様なベンチマークで性能向上を実現し、小型モデルへの蒸留も可能。フレームワーク名はToTAL。 Comment
元ポスト:
シンプルなCoTやドキュメント全体をcontextに入力するようなシンプルなベースラインしかなく、ベースラインが少し弱いような印象を受けたが（たとえばChain-of-Noteを適用していない、と思ったが）実験しているモデルを見ると、そもそもReasoningモデルを使った実験（前提）となっているので（Chain-of-Noteなどはnon-thinking modelでは有効なことが示されているがthinking modelでの効果は不明という認識）、なんやかんやこのベースラインで十分なのでは、という気もする。そして結構性能が上がっているように見える。（後で読みたい）
[Paper Note] Thinking on the Fly: Test-Time Reasoning Enhancement via Latent Thought Policy Optimization, Wengao Ye+, arXiv'25, 2025.10
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#Online/Interactive #NLP #ReinforcementLearning #OOD #LatentReasoning #One-Line Notes #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- Latent Thought Policy Optimization（LTPO）を提案し、LLMの推論を強化するパラメータフリーのフレームワークを導入。中間的な潜在「思考」ベクトルを動的に最適化し、外部監視なしで報酬信号に基づくオンラインポリシー勾配法を使用。5つの推論ベンチマークで強力な性能を示し、特にAIMEベンチマークで顕著な改善を達成。 Comment
元ポスト:
test-time に online-RLを適用することでモデルのパラメータを更新することなく、クエリに応じて動的にlatent reasoningを洗練し、推論能力をロバストにできる、という話な模様？
実験結果を見ると、モデルのパラメータ数が大きい場合にgainが小さくなっていっているように見え、かつ実験中のlargest modelのgainがサンプル数の少ないAIMEのスコアに依存しているように見える。
[Paper Note] LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning, Haoqiang Kang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #DiffusionModel #Reasoning #LatentReasoning #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- LaDiR（Latent Diffusion Reasoner）という新しい推論フレームワークを提案。これは、LLMの限界を克服し、潜在表現と潜在拡散モデルを統合。VAEを用いて構造化された潜在推論空間を構築し、双方向注意マスクでデノイズ。これにより、効率的な推論軌跡の生成が可能となり、精度と多様性を向上。数学的推論の評価で、従来手法を上回る結果を示す。 Comment
元ポスト:
既存のreasoning/latent reasoningはsequentialにreasoning trajectoryを生成していくが、（このため、誤った推論をした際に推論を是正しづらいといわれている）本手法ではthought tokensと呼ばれる思考トークンをdiffusion modelを用いてdenoisingすることでreasoning trajectoryを生成する。このプロセスはtrajectory全体をiterativeにrefineしていくため前述の弱点が是正される可能性がある。また、thought tokensの生成は複数ブロック（ブロック間はcausal attention, ブロック内はbi-directional attention）に分けて実施されるため複数のreasoning trajectoryを並列して探索することになり、reasoning traceの多様性が高まる効果が期待できる。最後にVAEによってdiscreteなinputをlatent spaceに落とし込み、その空間上でdenoising（= latent space空間上で思考する）し、その後decodingしてdiscrete tokenに再度おとしこむ（= thought tokens）というアーキテクチャになっているため、latent space上でのreasoningの解釈性が向上する。最終的には、
結果のスコアを見る限り、COCONUTと比べるとだいぶgainを得ているが、Discrete Latentと比較するとgainは限定的に見える。
[Paper Note] Reliable Fine-Grained Evaluation of Natural Language Math Proofs, Wenjie Ma+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #Mathematics #read-later #Selected Papers/Blogs #Proofs Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）による数学的証明の生成と検証における信頼性の高い評価者が不足している問題に対処するため、0から7のスケールで評価する新たな評価者ProofGraderを開発。ProofBenchという専門家注釈付きデータセットを用いて、評価者の設計空間を探求し、低い平均絶対誤差（MAE）0.926を達成。ProofGraderは、最良の選択タスクにおいても高いスコアを示し、下流の証明生成の進展に寄与する可能性を示唆している。 Comment
元ポスト:
これは非常に重要な研究に見える
[Paper Note] AutoCode: LLMs as Problem Setters for Competitive Programming, Shang Zhou+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #Education #AIAgents #Evaluation #Coding #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- AutoCodeは、競技プログラミングの問題文とテストケースを生成するシステムであり、信頼性の高い問題作成を実現します。複数回の検証を通じて、生成された問題は公式の判断と99%の一貫性を持ち、従来の手法に比べて大幅な改善を示します。また、ランダムなシード問題から新しいバリアントを作成し、不正な問題をフィルタリングする機能も備えています。最終的に、AutoCodeはグランドマスター級の競技プログラマーによってコンテスト品質と評価される問題を生成します。 Comment
blog: https://livecodebenchpro.com/projects/autocode/overview
LLMで自動的に高品質な競技プログラミング問題とそのテストケースを生成するパイプラインを提案。
信頼性のあるテストケースを作成するために、Validator-Generator-Checkerフレームワーク。提案。Generatorがテストケースを生成し、Validatorが生成されたテストケースの入力が問題の制約を満たしているか判定し、Checkerが与えられたテストケースの元で解法が正しいかを確認する。
続いて、人手を介さずとも生成される問題が正しいことを担保するためにdual-verificationを採用。具体的には、LLMに新規の問題文と効率的な解法を生成させ、加えてブルートフォースでの解法を別途生成する。そして、両者をLLMが生成したテストセット群で実行し、全ての解放で出力が一致した場合のみAcceptする、といったような手法らしい。
（手法の概要としてはそうなのだろうが、細かい実装に高品質さの肝があると思うのでしっかり読んだ方が良さげ。特にTest Generationの詳細をしっかりできていない）
takeawayで興味深かったのは、
- LLMは自身では解けないが、解法が存在する（solvable)問題を生成できること
- 人間の専門家とLLM（o3)の間で、問題の品質の新規性の判定の相関がわずか0.007, 0.11しかなかったこと。そして品質に関しては専門家のグループ間では0.71, o3とgpt4oの間では0.72と高い相関を示しており、LLMと人間の専門家の間で著しく問題の品質の判断基準が異なること
- seed問題と生成された問題の難易度のgainが、問題の品質に関して、LLM自身のself-evaluationよりもより良い指標となっていること
[Paper Note] Reasoning with Sampling: Your Base Model is Smarter Than You Think, Aayush Karan+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Reasoning #Diversity #Samplers Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 本研究では、強化学習を用いずに、サンプリングによって大規模言語モデルの推論能力を引き出す方法を提案。マルコフ連鎖モンテカルロ技術に基づく反復サンプリングアルゴリズムを用い、MATH500、HumanEval、GPQAなどのタスクでRLに匹敵するかそれを上回る性能を示す。さらに、トレーニングや特別なデータセットを必要とせず、広範な適用可能性を持つことを示唆。 Comment
pj page: https://aakaran.github.io/reasoning_with_sampling/
元ポスト:
[Paper Note] Beyond Multi-Token Prediction: Pretraining LLMs with Future Summaries, Divyat Mahajan+, arXiv'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #LongContext #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 未来要約予測（FSP）を提案し、長期的な推論や創造的な執筆の課題を解決。FSPは、長期的な未来のコンパクトな表現を予測する補助ヘッドを用い、情報を保持。手作りの要約と逆言語モデルによる学習要約の2つのバリアントを探求。大規模な実験により、FSPが数学、推論、コーディングのベンチマークでNTPおよびMTPを改善することを示した。 Comment
元ポスト:
逆方向の言語モデルを学習しそのhidden stateを教師信号とし[^1]順方向の言語モデルに対して別のヘッドを用意しrepresentationを取得。l2 lossで順方向と逆方向のrepresentationが近くなるよう学習しバックボーンであるtransformerを学習するような事前学習手法。
[^1]:逆方向言語モデルのhidden stateはfuture contextに関する豊富な情報を含んでいるため
著者ポスト:
[Paper Note] Dr.LLM: Dynamic Layer Routing in LLMs, Ahmed Heakl+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #DynamicNetworks #Routing #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- Dr.LLMは、LLMsに動的な層ルーティングを導入し、計算効率を向上させるフレームワーク。モンテカルロ木探索を用いて高品質な層構成を導出し、ARCやDARTで精度を最大+3.4%向上させ、平均5層を節約。ドメイン外タスクでもわずか0.85%の精度低下で従来手法を上回る。明示的な監視下でのルーターがLLMsを効率的に活用できることを示す。 Comment
LayerごとにMLPのrouterを用意し、（元のLLMのパラメータはfreezeして）Layerをskip, execute, repeatするかを追加で学習することで、クエリに応じて動的に計算コストとpathを調整する能力を身につけさせ、性能を向上させつつも計算量も削減できます、といった話な模様。routerが学習されているのでinference時にsearchは不要。
[Paper Note] SEED-GRPO: Semantic Entropy Enhanced GRPO for Uncertainty-Aware Policy Optimization, Minghan Chen+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #ReinforcementLearning #PostTraining #Entropy Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- SEED-GRPOは、LLMの不確実性を考慮したポリシー更新手法であり、入力プロンプトの意味的エントロピーを測定してポリシー更新の大きさを調整する。これにより、高い不確実性の質問には慎重な更新を行い、自信のある質問には元の学習信号を維持する。実験結果は、5つの数学的推論ベンチマークで新たな最先端のパフォーマンスを達成したことを示している。 Comment
元ポスト:
- [Paper Note] MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning
Attention, MiniMax+, arXiv'25, 2025.06
との比較を見てみたいなあ
[Paper Note] Hard2Verify: A Step-Level Verification Benchmark for Open-Ended Frontier Math, Shrey Pandit+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #Mathematics #PRM #Verification Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- LLMに基づく推論システムがIMO 2025コンペで金メダルレベルのパフォーマンスを達成したが、各ステップの正確性と支持が求められる。これを実現するために、500時間以上の人間の労力で作成された「Hard2Verify」というステップレベル検証ベンチマークを提案。最前線のLLMによる応答のステップレベル注釈を提供し、エラーを特定する能力を評価。オープンソースの検証者はクローズドソースモデルに劣ることが示され、検証パフォーマンスの低下要因や計算能力の影響について分析を行った。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs, Wonjun Kang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Evaluation #DiffusionModel #Decoding Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- dLLMは並列デコードにより推論を加速するが、トークンの依存関係を無視するため生成品質が低下する可能性がある。既存の研究はこの問題を見落としており、標準ベンチマークでは評価が不十分である。これに対処するため、情報理論的分析と合成リスト操作のケーススタディを行い、dLLMの限界を明らかにした。新たに提案するParallelBenchは、dLLMにとって困難なタスクを特徴とし、分析の結果、dLLMは実世界での品質低下を引き起こし、現在のデコード戦略は適応性に欠けることが示された。この発見は、スピードと品質のトレードオフを克服する新しいデコード手法の必要性を強調している。 Comment
元ポスト: https://parallelbench.github.io
pj page: https://parallelbench.github.io
[Paper Note] RoboMonkey: Scaling Test-Time Sampling and Verification for Vision-Language-Action Models, Jacky Kwok+, arXiv'25, 2025.06
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#NLP #Test-Time Scaling #Verification #Robotics #VisionLanguageActionModel Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- VLAモデルの堅牢性を向上させるため、テスト時スケーリングを調査し、RoboMonkeyフレームワークを導入。小さなアクションセットをサンプリングし、VLMを用いて最適なアクションを選択。合成データ生成により検証精度が向上し、分布外タスクで25%、分布内タスクで9%の改善を達成。新しいロボットセットアップへの適応時には、VLAとアクション検証器の両方をファインチューニングすることで7%の性能向上を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention, MiniMax+, arXiv'25, 2025.06
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#NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- MiniMax-M1は、4560億パラメータを持つ世界初のオープンウェイトのハイブリッドアテンション推論モデルで、Mixture-of-Expertsアーキテクチャとライトニングアテンションを組み合わせています。1百万トークンのコンテキスト長をサポートし、複雑なタスクに適しています。新しいRLアルゴリズムCISPOを提案し、効率的な訓練を実現。標準ベンチマークで強力なオープンウェイトモデルと同等以上の性能を示し、特にソフトウェアエンジニアリングや長いコンテキストタスクで優れた結果を出しています。モデルは公開されています。 Comment
- MiniMax-M1, MiniMax, 2025.06
のテクニカルレポート。
- [Paper Note] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs, Devvrit Khatri+, arXiv'25, 2025.10
でGSPO, DAPOよりも安定性と最終到達性能でより優れていることが示されたCISPOと呼ばれるRLアルゴリズムが提案されている。
関連:
[Paper Note] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs, Devvrit Khatri+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #ReinforcementLearning #Scaling Laws #PostTraining #read-later #Selected Papers/Blogs #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-17 GPT Summary- 強化学習（RL）のスケーリングに関する原則的なフレームワークを定義し、40万時間以上のGPU時間を用いた大規模な研究を実施。シグモイド型計算-性能曲線をフィットさせ、設計選択肢の影響を分析。結果として、漸近的性能はレシピによって異なり、計算効率は詳細に依存することを発見。これを基に、ScaleRLというベストプラクティスのレシピを提案し、100,000 GPU時間での成功を示した。この研究は、RLトレーニングの予測可能性を向上させるための科学的フレームワークを提供する。 Comment
元ポスト:
> 簡単になったプロンプト（プロンプトの通過率が0.9以上）は再サンプリングしたほうが最終性能が高い
最近はカリキュラムラーニングを導入して、簡単すぎず難しすぎない問題をサンプリングして効率上げる、といったような話があったが、簡単になった問題をリサンプリングしないと最終性能としては低くなる可能性があるのか…意外だった。
著者ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] GVPO: Group Variance Policy Optimization for Large Language Model Post-Training, Kaichen Zhang+, arXiv'25, 2025.04
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#ReinforcementLearning #NeurIPS #PostTraining #Stability Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- GVPO（グループ分散ポリシー最適化）は、ポストトレーニングにおける不安定性を解決する新手法で、KL制約付き報酬最大化の解析的解を勾配重みに組み込むことで最適ポリシーとの整合性を保つ。これにより、ユニークな最適解を保証し、柔軟なサンプリング分布をサポート。GVPOは信頼性の高いLLMポストトレーニングの新たなパラダイムを提供する。 Comment
元ポスト:
ベースライン:
- DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open
Language Models, Zhihong Shao+, arXiv'24
- [Paper Note] Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective, Zichen Liu+, arXiv'25, 2025.03
[Paper Note] Representation-Based Exploration for Language Models: From Test-Time to Post-Training, Jens Tuyls+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Test-Time Scaling #PostTraining #Diversity Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- 強化学習（RL）が言語モデルの行動発見に与える影響を調査。事前学習されたモデルの隠れ状態を基にした表現ベースのボーナスを用いることで、多様性とpass@k率が大幅に改善されることを発見。推論時における探索が効率を向上させ、ポストトレーニングにおいてもRLパイプラインとの統合により性能が向上。意図的な探索が新しい行動の発見に寄与する可能性を示唆。 Comment
元ポスト:
探索の多様性をあげてRLこ学習効率、test time scalingの効率を上げるという話
[Paper Note] Is It Thinking or Cheating? Detecting Implicit Reward Hacking by Measuring Reasoning Effort, Xinpeng Wang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Chain-of-Thought #Reasoning #RewardHacking Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- 報酬ハッキングは、モデルが報酬関数の抜け穴を利用して意図されたタスクを解決せずに高い報酬を得る行為であり、重大な脅威をもたらす。TRACE（Truncated Reasoning AUC Evaluation）を提案し、暗黙的な報酬ハッキングを検出する。TRACEは、モデルの推論が報酬を得るのにかかる時間を測定し、ハッキングモデルが短いCoTで高い期待報酬を得ることを示す。TRACEは、数学的推論で72B CoTモニターに対して65%以上、コーディングで32Bモニターに対して30%以上の性能向上を達成し、未知の抜け穴を発見する能力も示す。これにより、現在の監視方法が効果的でない場合に対するスケーラブルな無監視アプローチを提供する。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Expert-as-a-Service: Towards Efficient, Scalable, and Robust Large-scale MoE Serving, Ziming Liu+, arXiv'25, 2025.09
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#EfficiencyImprovement #NLP #LLMServing #MoE(Mixture-of-Experts) #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- EaaSという新しいサービングシステムを提案し、Mixture-of-Experts (MoE)モデルの効率的でスケーラブルな展開を実現。MoEモジュールを独立したステートレスサービスに分解し、リソースの細かいスケーリングとフォールトトレランスを提供。実験により、EaaSはモノリシックシステムと同等のパフォーマンスを維持しつつ、スループットの減少を2%未満に抑え、最大37.5%の計算リソースを節約することが確認された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Cautious Weight Decay, Lizhang Chen+, arXiv'25, 2025.10
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#NeuralNetwork #MachineLearning #NLP #Transformer #Optimizer Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- Cautious Weight Decay（CWD）は、オプティマイザに依存しない修正で、更新と符号が一致するパラメータにのみウェイト減衰を適用します。これにより、元の損失を保持しつつ、局所的なパレート最適点を探索可能にします。CWDは、既存のオプティマイザに簡単に適用でき、新たなハイパーパラメータを必要とせず、言語モデルの事前学習やImageNet分類で損失と精度を向上させます。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] LightReasoner: Can Small Language Models Teach Large Language Models Reasoning?, Jingyuan Wang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Reasoning #SmallModel Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- LightReasonerは、SLMがLLMの強みを活かして高価値の推論を明らかにする新しいフレームワーク。重要な推論瞬間を特定し、専門家モデルを調整する2段階のプロセスを経て、数学的ベンチマークで精度を最大28.1%向上、時間消費を90%削減、サンプリング問題を80%減少させた。リソース効率の良いアプローチで、真のラベルに依存せずにLLMの推論を進展させる。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Learning to Make MISTAKEs: Modeling Incorrect Student Thinking And Key Errors, Alexis Ross+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #EducationalDataMining #Supervised-FineTuning (SFT) #SyntheticData #Reasoning #Label-free Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- 新手法MISTAKEを提案し、不正確な推論パターンをモデル化。サイクル整合性を利用して高品質な推論エラーを合成し、教育タスクでの学生シミュレーションや誤解分類において高精度を達成。専門家の選択肢との整合性も向上。 Comment
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[Paper Note] SimulatorArena: Are User Simulators Reliable Proxies for Multi-Turn Evaluation of AI Assistants?, Yao Dou+, arXiv'25, 2025.10
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#Multi #NLP #UserModeling #UserBased #Evaluation #Conversation #EMNLP #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-16 GPT Summary- SimulatorArenaを導入し、909件の人間-LLM会話を用いて、数学指導と文書作成の2つのタスクにおけるシミュレーターの評価を行う。シミュレーターのメッセージが人間の行動と一致する度合いや、アシスタント評価が人間の判断と整合する度合いを基に評価。条件付けされたシミュレーターが人間の判断と高い相関を示し、実用的な代替手段を提供。最新の18のLLMをベンチマーク。 Comment
元ポスト:
マルチターンの会話においてAIと人間との対話（数学のtutoring, 文書の作成支援）を評価する際に、実際の人間はコストがかかりスケールしないのでLLMを人間の代替とし評価ができるか？どのようにすればLLMを人間の振る舞いと整合させられるか？といった話しで、25種類以上のattributeによるユーザプロファイルを用いることが有効だった（人間の評価結果に対して、ユーザプロファイルを用いたLLMシミュレーターがより高い相関を示した）というような話しらしい。
[Paper Note] Not All Bits Are Equal: Scale-Dependent Memory Optimization Strategies for Reasoning Models, Junhyuck Kim+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #Quantization #Reasoning #Test-Time Scaling #One-Line Notes #MemoryOptimization Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- 4ビット量子化はメモリ最適化に有効ですが、推論モデルには適用できないことを示す。体系的な実験により、モデルサイズとKVキャッシュの影響を発見。小規模モデルは重みを優先し、大規模モデルは生成にメモリを割り当てることで精度を向上。LLMのメモリ最適化はスケールに依存し、異なるアプローチが必要であることを示唆。 Comment
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Reasoning Modelにおいて、メモリのbudgetに制約がある状況下において、
- モデルサイズ
- 重みの精度
- test-time compute (serial & parallel)
- KV Cacheの圧縮
において、それらをどのように配分することでモデルのAcc.が最大化されるか？という話しな模様。
[Paper Note] Encode, Think, Decode: Scaling test-time reasoning with recursive latent thoughts, Yeskendir Koishekenov+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #mid-training #read-later #LatentReasoning #RecurrentModels #RecursiveModels #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- ETD手法を用いて、LLMの推論能力を向上させる。特定の層を反復することで、17の推論ベンチマークで大幅な精度向上を達成。GSM8Kで28.4%、MATHで36%の向上を示し、再帰的な推論が効果的であることを確認。 Comment
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[Paper Note] EVALUESTEER: Measuring Reward Model Steerability Towards Values and Preferences, Kshitish Ghate+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #Alignment #Evaluation #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- EVALUESTEERは、ユーザーの多様な価値観やスタイルに対応するためのベンチマークであり、LLMsと報酬モデル（RMs）の操縦性を測定します。165,888の好みペアを生成し、ユーザーのプロファイルに基づく応答の選択精度を評価。完全なプロファイルでは75%未満の精度に対し、関連する好みのみで99%以上の精度を達成。EVALUESTEERは、RMsの限界を明らかにし、多様な価値観に対応するためのテストベッドを提供します。 Comment
元ポスト:
LLNのAlignmentはしばしばReward Modelをベースに実施されるが、現在のReward Modelに存在する、価値観（4種類）とスタイル（4種類）に関するバイアスが存在することを明らかにしている模様。
[Paper Note] Learning to See Before Seeing: Demystifying LLM Visual Priors from Language Pre-training, Junlin Han+, arXiv'25, 2025.09
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#ComputerVision #Analysis #Pretraining #NLP #Dataset #Evaluation #MultiModal #Reasoning #read-later #DataMixture #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、テキストのみで訓練されながらも視覚的先入観を発展させ、少量のマルチモーダルデータで視覚タスクを実行可能にする。視覚的先入観は、言語の事前訓練中に獲得された知識であり、推論中心のデータから発展する。知覚の先入観は広範なコーパスから得られ、視覚エンコーダーに敏感である。視覚を意識したLLMの事前訓練のためのデータ中心のレシピを提案し、500,000 GPU時間をかけた実験に基づく完全なMLLM構築パイプラインを示す。これにより、視覚的先入観を育成する新しい方法を提供し、次世代のマルチモーダルLLMの発展に寄与する。 Comment
元ポスト:
MLE Bench (Multi-Level Existence Bench)
[Paper Note] The Potential of Second-Order Optimization for LLMs: A Study with Full Gauss-Newton, Natalie Abreu+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #Pretraining #NLP #Optimizer Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- LLMの事前学習における計算効率向上のため、フルガウス-ニュートン（GN）前処理を最大150Mパラメータのトランスフォーマーモデルに適用。実験により、GN更新がトレーニングの反復回数を5.4倍削減し、層間情報を無視した層別GN前処理器がフルGNに近い性能を示すことが判明。これにより、GN近似の効果や層別ヘッセ行列の情報の重要性、近似手法と理想的な層別オラクルとの性能ギャップが明らかになった。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] A Necessary Step toward Faithfulness: Measuring and Improving Consistency in Free-Text Explanations, Lingjun Zhao+, EMNLP'25, 2025.05
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#NLP #Explanation #Faithfulness #EMNLP #Trustfulness Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- 本論文では、AI意思決定における自由形式の説明の信頼性を測定するために、予測-説明整合性の新しい測定方法を提案。大規模言語モデルによる説明の62%以上が整合性を欠いていることを示し、最適化により整合性が43.1%から292.3%改善されることを確認。また、整合性の最適化により説明の信頼性が最大9.7%向上することを示した。 Comment
元ポスト:
Hal Daume氏がlast author
[Paper Note] Stabilizing MoE Reinforcement Learning by Aligning Training and Inference Routers, Wenhan Ma+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #MoE(Mixture-of-Experts) #PostTraining #Stability #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 強化学習（RL）を用いたMixture-of-Experts（MoE）モデルのトレーニングと推論の不一致を分析し、Rollout Routing Replay（R3）を提案。R3は推論時のルーティング分布を記録し、トレーニング中に再生することで、トレーニングと推論のポリシー間のKLダイバージェンスを減少させ、安定性を向上。実験により、R3がRLトレーニングの崩壊を防ぎ、他の手法を上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
- Your Efficient RL Framework Secretly Brings You Off-Policy RL Training, Yao+, 2025.08
のMoE版の話。Inference EngineとTraining Engine側でExpertsの選択が一致しないことが不安定につながるので、それを一致させるようにする、という話な模様。
[Paper Note] QeRL: Beyond Efficiency -- Quantization-enhanced Reinforcement Learning for LLMs, Wei Huang+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Quantization #PEFT(Adaptor/LoRA) #Entropy Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- QeRLは、LLMs向けの量子化強化学習フレームワークで、NVFP4量子化とLoRAを組み合わせてRLのロールアウトを加速し、メモリ使用量を削減します。量子化ノイズがポリシーエントロピーを増加させ、探索を強化することを示し、AQNメカニズムでノイズを動的に調整します。実験により、ロールアウトフェーズで1.5倍のスピードアップを達成し、32B LLMのRLトレーニングを単一のH100 80GB GPUで可能にしました。QeRLは、報酬の成長と最終精度で優れた結果を示し、LLMsにおけるRLトレーニングの効率的なフレームワークとしての地位を確立しました。 Comment
pj page: https://github.com/NVlabs/QeRL
元ポスト:
- Your Efficient RL Framework Secretly Brings You Off-Policy RL Training, Yao+, 2025.08
のようなロールアウトする際のエンジンと学習のエンジンのgapによる問題は生じたりしないのだろうか。
解説:
[Paper Note] Demystifying Reinforcement Learning in Agentic Reasoning, Zhaochen Yu+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #NLP #Dataset #AIAgents #Reasoning #Entropy Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- エージェント的強化学習（agentic RL）を用いて、LLMsの推論能力を向上させるための調査を行った。重要な洞察として、合成軌道の実際のツール使用軌道への置き換えや、多様なデータセットの活用がRLのパフォーマンスを向上させることが示された。また、探索を促進する技術や、ツール呼び出しを減らす戦略がトレーニング効率を改善することが確認された。これにより、小型モデルでも強力な結果を達成し、実用的なベースラインを提供する。さらに、高品質なデータセットを用いて、困難なベンチマークでのエージェント的推論能力の向上を示した。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] Part II: ROLL Flash -- Accelerating RLVR and Agentic Training with Asynchrony, Han Lu+, arXiv'25, 2025.10
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#Analysis #EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #RLVR #Asynchronous Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 非同期RL後処理をサポートする「ROLL Flash」を提案。細粒度の並列性とロールアウト・トレインのデカップリングに基づき、効率的なトレーニングアーキテクチャを実現。ROLL Flashはリソース利用効率とスケーラビリティを大幅に改善し、RLVRタスクで最大2.24倍、エージェントタスクで最大2.72倍のスピードアップを達成。非同期トレーニングが同期トレーニングと同等のパフォーマンスを示すことを確認。 Comment
元ポスト:
RLのロールアウト中のGPUのアイドルタイムを削減します系の話も最近結構見るような
たとえば
- Anatomy of a Modern Finetuning API, Benjamin Anderson, 2025.10
[Paper Note] Agent Learning via Early Experience, Kai Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #Self-SupervisedLearning #SelfCorrection #mid-training #Selected Papers/Blogs #WorldModels #KeyPoint Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 言語エージェントの目標は、経験を通じて学び、複雑なタスクで人間を上回ることですが、強化学習には報酬の欠如や非効率的なロールアウトが課題です。これに対処するため、エージェント自身の行動から生成された相互作用データを用いる「早期経験」という新たなパラダイムを提案します。このデータを基に、(1) 暗黙の世界モデル化と(2) 自己反省の2つの戦略を研究し、8つの環境で評価を行った結果、効果性と一般化が向上することを示しました。早期経験は、強化学習の基盤を提供し、模倣学習と経験駆動エージェントの橋渡しとなる可能性があります。 Comment
元ポスト:
LLM AgentのためのWarmup手法を提案している。具体的にはRLVRやImitation LearningによってRewardが定義できるデータに基づいてこれまではRLが実現されてきたが、これらはスケールせず、Rewardが定義されない環境のtrajectoryなどは学習されないので汎化性能が低いという課題がある。このため、これらのsupervisionつきの方法で学習をする前のwarmup手法として、reward-freeの学習パラダイム Early Experienceを提案している。
手法としてはシンプルな手法が2種類提案されている。
### Implicit World Modeling (IWM, 式(3)):
ある状態s_i において action a_i^{j}を (1 < j < |K|)をとった時の状態をs_i^{j}としたときに、(s_i, a_i^{j}, s_i^{j}) の3つ組を考える。これらはポリシーからのK回のrolloutによって生成可能。
このときに、状態sを全てテキストで表現するようにし、言語モデルのnext-token-prediction lossを用いて、ある状態s_jにおいてaction a_i^{k} をとったときに、s_j^{k} になることを予測できるように学習する。これにより例えばブックフライトのサイトで誤った日時を入れてしまった場合や、どこかをクリックしたときにどこに遷移するかなどの学習する環境の世界知識をimplicitにモデルに組み込むことができる。
### Self-Reflection（式4）
もう一つのパラダイムとして、専門家によるアクション a_i によって得られた状態 s_i と、それら以外のアクション a_i^{j} によって得られた状態 s_i^{j}が与えられたときに、s_iとs_i^{j}を比較したときに、なぜ a_i の方がa_i^{j} よりも好ましいかを説明するCoT C_i^{j}を生成し、三つ組データ(s_i, a_i^{j}, c_i^{j}) を構築する。このデータを用いて、状態s_iがgivenなときに、a_i に c_i^{j} をconcatしたテキストを予測できるようにnext-token-prediction lossで学習する。また、このデータだけでなく汎化性能をより高めるためにexpertによるimitation learningのためのデータCoTなしのデータもmixして学習をする。これにより、expertによるactionだけで学習するよりも、なぜexpertのアクションが良いかという情報に基づいてより豊富で転移可能な学習シグナルを活用し学習することができる。
この結果、downstreamタスクでのperformanceが単にImitation Learningを実施した場合と比較して提案手法でwarmupした方が一貫して向上する。また、5.4節にpost-trainingとして追加でGRPOを実施した場合も提案手法によるwarmupを実施した場合が最終的な性能が向上することが報告されている。
IWMは自己教師あり学習の枠組みだと思われるので、よぬスケールし、かつ汎化性能が高く様々な手法のベースとなりうる手法に見える。
著者ポスト:
[Paper Note] Don't Waste Mistakes: Leveraging Negative RL-Groups via Confidence Reweighting, Yunzhen Feng+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #On-Policy Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 強化学習におけるネガティブグループを活用する新手法LENSを提案。信頼度に基づくペナルティを追加し、誤った応答に対しても報酬を与えることで、無駄なサンプルを有用な勾配更新に変換。MATHベンチマークでGRPOを上回る性能を示し、RLVRの効率と性能向上に寄与。 Comment
元ポスト:
DAPOなどのdynamic samplingは全ての応答がnegativeなグループは破棄するが、それらも活用して学習できるような枠組みな模様
[Paper Note] Next Semantic Scale Prediction via Hierarchical Diffusion Language Models, Cai Zhou+, NeurIPS'25, 2025.10
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#Pretraining #NLP #DiffusionModel #NeurIPS Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 階層的拡散言語モデル（HDLM）は、低レベルのトークンが高レベルのトークンにマッピングされる階層的な語彙に基づく新しい言語モデリング手法です。前方プロセスではトークンが高レベルの先祖に摂動され、逆プロセスでは詳細な意味を予測します。HDLMは、拡散の証拠下限（ELBO）の閉形式表現を導出し、既存のモデルを含む柔軟な実装が可能であることを示します。実験により、HDLMはベースラインよりも低い困惑度を達成し、その有効性が確認されました。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Multimodal Prompt Optimization: Why Not Leverage Multiple Modalities for MLLMs, Yumin Choi+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #NLP #Prompting #MultiModal #AutomaticPromptEngineering Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- マルチモーダルプロンプト最適化（MPO）を提案し、テキストと非テキストのプロンプトを共同最適化する新たなアプローチを示す。MPOは、ベイズに基づく選択戦略を用いて候補プロンプトを選定し、画像や動画など多様なモダリティにおいてテキスト専用手法を上回る性能を発揮。これにより、MLLMsの潜在能力を最大限に引き出す重要なステップを確立。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational Graph, Zheng Zhao+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Chain-of-Thought #Reasoning #read-later #Selected Papers/Blogs #Verification #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- Circuit-based Reasoning Verification (CRV)を提案し、CoTステップの帰属グラフを用いて推論エラーを検証。エラーの構造的署名が予測的であり、異なる推論タスクで異なる計算パターンが現れることを示す。これにより、モデルの誤った推論を修正する新たなアプローチを提供し、LLM推論の因果理解を深めることを目指す。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
transformer内部のactivationなどから計算グラフを構築しreasoningのsurface（＝観測できるトークン列）ではなく内部状態からCoTをverification（＝CoTのエラーを検知する）するようなアプローチ（white box method)らしい
[Paper Note] dInfer: An Efficient Inference Framework for Diffusion Language Models, Yuxin Ma+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #DiffusionModel #LLMServing #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- dLLMの推論を効率化するフレームワークdInferを提案。dInferは4つのモジュールに分解され、新しいアルゴリズムと最適化を統合。これにより、出力品質を維持しつつ、推論速度を大幅に向上。HumanEvalで1秒あたり1,100トークンを超え、従来のシステムに比べて10倍のスピードアップを実現。dInferはオープンソースで公開。 Comment
code: https://github.com/inclusionAI/dInfer
とうとうdLLMを高速でinferenceできるフレームワークが出た模様。inclusionAIより。
ポイント解説:
[Paper Note] Rethinking Entropy Regularization in Large Reasoning Models, Yuxian Jiang+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #RLVR #Entropy Issue Date: 2025-10-13 GPT Summary- RLVRはLRMの推論能力を向上させるが、エントロピーの崩壊と早期収束の問題に直面している。これに対処するため、SIREN（選択的エントロピー正則化）を提案し、探索を意味のある行動と状態のサブセットに制限する二段階のエントロピーマスキングメカニズムを導入。SIRENは数学的ベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、トレーニングの安定性を高め、早期収束の問題を軽減することが確認された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] BigCodeArena: Unveiling More Reliable Human Preferences in Code Generation via Execution, Terry Yue Zhuo+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #UserBased #Alignment #Evaluation #Coding #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-13 GPT Summary- BigCodeArenaは、LLMが生成したコードの質をリアルタイムで評価するためのクラウドソーシングプラットフォームで、Chatbot Arenaを基盤に構築されています。14,000以上のコード中心の会話セッションから4,700のマルチターンサンプルを収集し、人間の好みを明らかにしました。これに基づき、LLMのコード理解と生成能力を評価するためのBigCodeRewardとAutoCodeArenaという2つのベンチマークを策定しました。評価の結果、実行結果が利用可能な場合、ほとんどのLLMが優れたパフォーマンスを示し、特にGPT-5やClaudeシリーズがコード生成性能でリードしていることが確認されました。 Comment
元ポスト:
良さそう
[Paper Note] ArcMemo: Abstract Reasoning Composition with Lifelong LLM Memory, Matthew Ho+, arXiv'25, 2025.09
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#MachineLearning #NLP #Abstractive #Reasoning #Generalization #memory #One-Line Notes #Test-time Learning/Adaptation Issue Date: 2025-10-13 GPT Summary- LLMは推論時に外部メモリを活用し、概念レベルのメモリを導入することで、再利用可能でスケーラブルな知識の保存を実現。これにより、関連する概念を選択的に取得し、テスト時の継続的学習を可能にする。評価はARC-AGIベンチマークで行い、メモリなしのベースラインに対して7.5%の性能向上を達成。動的なメモリ更新が自己改善を促進することを示唆。 Comment
元ポスト:
ARC-AGIでしか評価されていないように見える。
[Paper Note] Inoculation Prompting: Instructing LLMs to misbehave at train-time improves test-time alignment, Nevan Wichers+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #Safety #InoculationPrompting Issue Date: 2025-10-13 GPT Summary- Inoculation Prompting（IP）を提案し、望ましくない行動を明示的に要求することでその学習を防ぐ手法を紹介。IPはファインチューニング中に望ましくない行動の学習を減少させ、望ましい能力の学習には大きな影響を与えない。特に、望ましくない行動を引き出すプロンプトが効果的であることを示し、モデルの一般化を制御するシンプルで効果的な方法であることを確認。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Large Reasoning Models Learn Better Alignment from Flawed Thinking, ShengYun Peng+, arXiv'25, 2025.10
上記研究とどういった点が異なるだろうか。
Inoculation Promptingは望ましくない行動を明示的に指示して要求するのに対し、こちらの研究は望ましくない行動が起きたときにそれを訂正する能力を身につけさせるという話なので、かなり違う話に見える。
[Paper Note] DeepPrune: Parallel Scaling without Inter-trace Redundancy, Shangqing Tu+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #Pruning #Test-Time Scaling #Decoding #Parallel Issue Date: 2025-10-12 GPT Summary- DeepPruneという新しいフレームワークを提案し、並列スケーリングの計算非効率を解決。80%以上の推論トレースが同一の回答を生成する問題に対処し、焦点損失とオーバーサンプリング技術を用いた判定モデルで同等性を予測。オンラインの貪欲クラスタリングで冗長な経路をプルーニングし、80%以上のトークン削減を達成しつつ、精度を維持。効率的な並列推論の新基準を確立。 Comment
pj page: https://deepprune.github.io
HF: https://huggingface.co/collections/THU-KEG/deepprune-68e5c1ea71f789a6719b2c1c
元ポスト:
[Paper Note] General-Reasoner: Advancing LLM Reasoning Across All Domains, Xueguang Ma+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #Dataset #ReinforcementLearning #NeurIPS #mid-training #PostTraining #GenerativeVerifier Issue Date: 2025-10-12 GPT Summary- 強化学習を用いた新しいトレーニングパラダイム「General-Reasoner」を提案し、LLMの推論能力を向上させる。大規模な高品質データセットを構築し、生成モデルベースの回答検証器を開発。物理学や化学などの多様な分野で評価し、既存手法を上回る性能を示す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels, Zhepeng Cen+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Dataset #ReinforcementLearning #mid-training #PostTraining Issue Date: 2025-10-12 GPT Summary- Webscale-RLパイプラインを導入し、大規模な事前学習文書から数百万の多様な質問-回答ペアを生成。これにより、120万の例を含むWebscale-RLデータセットを構築。実験結果、RLトレーニングは継続的な事前トレーニングよりも効率的で、パフォーマンスを大幅に向上させることを示した。研究は、RLを事前学習レベルにスケールアップする道筋を示し、より高性能な言語モデルの実現を可能にする。 Comment
元ポスト:
Dataset: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/Webscale-RL
以下の研究が関連研究でNeurIPSですでに発表されているが引用も議論もされていないという指摘がある:
- [Paper Note] General-Reasoner: Advancing LLM Reasoning Across All Domains, Xueguang Ma+, arXiv'25, 2025.05
他にも似たようなモチベーションの研究を見たことがあるような…
[Paper Note] Flipping the Dialogue: Training and Evaluating User Language Models, Tarek Naous+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #UserModeling #UserBased #Evaluation #Conversation #Robustness Issue Date: 2025-10-12 GPT Summary- LMとの会話には人間のユーザーとLMアシスタントが参加し、LMは構造化された応答を生成するよう最適化されている。しかし、ユーザーの発話は完璧ではなく、従来の研究ではアシスタントLMがユーザーをシミュレートすることが試みられたが、効果的ではないことが示された。そこで、目的特化型ユーザー言語モデル（User LMs）を導入し、これが人間の行動とより一致し、シミュレーションの堅牢性を向上させることを示した。User LMsを用いたコーディングや数学の会話シミュレーションでは、強力なアシスタントのパフォーマンスが低下し、現実的なシミュレーション環境がアシスタントの苦戦を引き起こすことが確認された。 Comment
HF: https://huggingface.co/microsoft/UserLM-8b
元ポスト:
興味深い
所見:
[Paper Note] GUIDE: Towards Scalable Advising for Research Ideas, Yaowenqi Liu+, arXiv'25, 2025.07
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#NLP #ScientificDiscovery #read-later #IdeaGeneration #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-12 GPT Summary- AI研究の進展に伴い、自動化された仮説生成や実験設計が可能になっているが、高品質なフィードバックを提供するアドバイジングシステムには依然として課題がある。本研究では、モデルのサイズや信頼度の推定など、効果的なアドバイジングシステムの要因を探求し、比較的小さなモデルが圧縮された文献データベースと構造化された推論フレームワークを用いることで、強力な言語モデルを上回る受理率を達成できることを示した。特に、高信頼度の予測において90%以上の受理率を達成し、仮説生成と実験設計の質を向上させる可能性を示唆している。 Comment
pj page: https://howardliu0830.github.io/GUIDE_blog/
元ポスト:
どのように評価したのだろうか
pj pageによると、ICMLのsubmissionのうちランダムな1000件を用いて、モデルにpaperをスコアリングさせる。そして、モデルがスコアリングした中で上位5%（spotlightの割合に相当）、30%のprecision（実際のacceptanceの閾値相当の割合）と、モデルがスコアリングした上位30パーセントの論文の現代のAcceptanceに対するRecallを求めて評価している模様。7Bモデルでより大きいモデルと同等程度の性能を示している。
手法は後ほど追記したいが、Acceptを予測ふるタスクは論文に対して適切なフィードバックできることに直接的には繋がらないのでは？と思い、inferenceのpromptを見てみると、LLMにabst, contribution, method, experimental setupを入力し、実際の査読と似たような評価をさせ、その結果に基づいてratingをpredictionするような形式に見える。このため、rating predictionの過程で評価結果のフィードバックが生成されるので、論文の改善ができる、というユースケースだと思われる。
[Paper Note] Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models, Qizheng Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #AIAgents #ContextEngineering Issue Date: 2025-10-11 GPT Summary- ACEフレームワークは、適応メモリに基づき、コンテキストを進化するプレイブックとして扱い、生成、反省、キュレーションを通じて戦略を洗練します。これにより、詳細な知識を保持し、コンテキスト崩壊を防ぎます。ACEはエージェントやドメイン特化型ベンチマークで優れた性能を発揮し、適応のレイテンシとコストを削減。特に、ラベルなしで効果的に適応し、自然なフィードバックを活用する点が特徴です。全体の平均でトップランクのエージェントに匹敵し、より難しいテストでも優れた結果を示しました。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
解説:
[Paper Note] MemMamba: Rethinking Memory Patterns in State Space Model, Youjin Wang+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #LongContext #SSM (StateSpaceModel) #memory Issue Date: 2025-10-11 GPT Summary- データの増加に伴い、長シーケンスモデリングが重要になる中、既存手法は効率とメモリのトレードオフに直面している。Mambaの選択的状態空間モデルは高効率だが、長期メモリが減衰する。本研究では、Mambaのメモリ減衰メカニズムを分析し、情報損失を定量化する指標を導入。新たに提案するMemMambaは、状態要約メカニズムと注意を統合し、長期的な忘却を軽減しつつ計算量を維持。MemMambaは、長シーケンスベンチマークで大幅な改善を達成し、推論効率を48%向上させることを示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Improving Context Fidelity via Native Retrieval-Augmented Reasoning, Suyuchen Wang+, arXiv'25, 2025.09
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#InformationRetrieval #NLP #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Fidelity Issue Date: 2025-10-10 GPT Summary- CAREという新しいフレームワークを提案し、LLMsが自らの検索能力を用いて文脈における証拠を統合することで、一貫性のある回答を生成。限られたラベル付きデータで検索精度と回答生成性能を向上させ、実験により従来手法を大幅に上回ることを示した。 Comment
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[Paper Note] Artificial Hippocampus Networks for Efficient Long-Context Modeling, Yunhao Fang+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #LongContext #memory #RecurrentModels Issue Date: 2025-10-10 GPT Summary- 長大なシーケンスモデリングにおけるメモリのトレードオフを解決するため、人工海馬ネットワーク（AHN）を提案。AHNは短期メモリを維持しつつ、長期メモリを圧縮。実験により、AHNを用いたモデルが従来のベースラインを上回り、計算とメモリ要件を大幅に削減しつつ、パフォーマンスを向上させることを示した。 Comment
元ポスト:
所見:
[Paper Note] The Markovian Thinker, Milad Aghajohari+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-09 GPT Summary- 強化学習を用いて長い思考の連鎖を生成するための新しいパラダイム「マルコフ的思考」を提案。これにより、状態を一定のサイズに制限し、思考の長さをコンテキストのサイズから切り離すことで、線形計算を実現。新しいRL環境「Delethink」を構築し、モデルは短い持ち越しで推論を継続することを学習。訓練されたモデルは、長い推論を効率的に行い、コストを大幅に削減。思考環境の再設計が、効率的でスケーラブルな推論LLMの実現に寄与することを示した。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
解説:
[Paper Note] Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks, Alexia Jolicoeur-Martineau, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #SmallModel #Selected Papers/Blogs #LatentReasoning #RecursiveModels Issue Date: 2025-10-09 GPT Summary- 階層的推論モデル（HRM）は、2つの小さなニューラルネットワークを用いた新しいアプローチで、数独や迷路などのパズルタスクで大規模言語モデル（LLMs）を上回る性能を示す。しかし、HRMは最適ではない可能性があるため、我々はTiny Recursive Model（TRM）を提案。TRMはよりシンプルで高い一般化能力を持ち、700万パラメータでARC-AGI-1で45%、ARC-AGI-2で8%の精度を達成し、ほとんどのLLMを上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
所見:
ポイント解説:
ARC-AGI公式による検証が終わり報告されている結果が信頼できることが確認された模様:
続報:
Sudoku Benchでも性能改善する模様？
[Paper Note] GDPval: Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks, Tejal Patwardhan+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-09 GPT Summary- GDPvalは、AIモデルの経済的価値のあるタスクを評価するベンチマークで、米国GDPに寄与する44の職業をカバー。最前線モデルのパフォーマンスは時間と共に改善し、業界専門家に近づいている。人間の監視を加えたモデルは、無援助の専門家よりも効率的にタスクを実行可能であることを示唆。推論努力やタスクコンテキストの増加がモデルの性能向上に寄与。220のタスクのゴールドサブセットをオープンソース化し、研究促進のための自動採点サービスを提供。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Scaling Generalist Data-Analytic Agents, Shuofei Qiao+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #Dataset #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #TabularData #SyntheticData #ScientificDiscovery #numeric #MajorityVoting Issue Date: 2025-10-09 GPT Summary- DataMindは、オープンソースのデータ分析エージェントを構築するためのスケーラブルなデータ合成とエージェントトレーニングの手法を提案。主な課題であるデータリソース、トレーニング戦略、マルチターンロールアウトの不安定性に対処し、合成クエリの多様性を高めるタスク分類や、動的なトレーニング目標を採用。DataMind-12Kという高品質なデータセットを作成し、DataMind-14Bはデータ分析ベンチマークで71.16%のスコアを達成し、最先端のプロプライエタリモデルを上回った。DataMind-7Bも68.10%でオープンソースモデル中最高のパフォーマンスを示した。今後、これらのモデルをコミュニティに公開予定。 Comment
元ポスト:
7B程度のSLMで70B級のモデルと同等以上の性能に到達しているように見える。論文中のp.2にコンパクトに内容がまとまっている。
[Paper Note] In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use, Zhuofeng Li+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #On-Policy Issue Date: 2025-10-09 GPT Summary- AgentFlowは、4つのモジュール（プランナー、エグゼキューター、バリファイア、ジェネレーター）を調整し、マルチターン環境でプランナーを最適化する強化学習フレームワーク。Flow-GRPOを用いて、長いホライズンのスパースリワード問題に対処し、精度を向上。10のベンチマークで、7BスケールのAgentFlowは、検索、エージェンティック、数学、科学タスクでそれぞれ14.9%、14.0%、14.5%、4.1%の精度向上を達成し、GPT-4oを上回る性能を示した。 Comment
元ポスト: https://agentflow.stanford.edu
pj page: https://agentflow.stanford.edu
モデルサイズと推論ターンに対するスケーリング特性
似たような話が以下の研究にもある
- [Paper Note] The Illusion of Diminishing Returns: Measuring Long Horizon Execution in
LLMs, Akshit Sinha+, arXiv'25
ポイント解説:
ポイント解説:
[Paper Note] Generative Representational Instruction Tuning, Niklas Muennighoff+, ICLR'25, 2024.02
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#Embeddings #EfficiencyImprovement #NLP #RepresentationLearning #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #ICLR #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- 生成的表現指示チューニング（GRIT）を用いて、大規模言語モデルが生成タスクと埋め込みタスクを同時に処理できる手法を提案。GritLM 7BはMTEBで新たな最先端を達成し、GritLM 8x7Bはすべてのオープン生成モデルを上回る性能を示す。GRITは生成データと埋め込みデータの統合による性能損失がなく、RAGを60%以上高速化する利点もある。モデルは公開されている。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=BC4lIvfSzv
従来はgemerativeタスクとembeddingタスクは別々にモデリングされていたが、それを統一的な枠組みで実施し、両方のタスクで同等のモデルサイズの他モデルと比較して高い性能を達成した研究。従来のgenerativeタスク用のnext-token-prediction lossとembeddingタスク用のconstastive lossを組み合わせて学習する（式3）。タスクの区別はinstructionにより実施し、embeddingタスクの場合はすべてのトークンのlast hidden stateのmean poolingでrepresentationを取得する。また、embeddingの時はbi-directional attention / generativeタスクの時はcausal maskが適用される。これらのattentionの適用のされ方の違いが、どのように管理されるかはまだしっかり読めていないのでよくわかっていないが、非常に興味深い研究である。
[Paper Note] vAttention: Verified Sparse Attention, Aditya Desai+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Attention #Architecture #Sparse #SparseAttention Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- vAttentionは、トップ-$k$とランダムサンプリングを統合した新しいスパースアテンションメカニズムで、ユーザー指定の$(\epsilon, \delta)$保証を提供し、近似精度を向上させる。これにより、スパースアテンションの実用性と信頼性が向上し、フルアテンションと同等の品質を保ちながら、最大20倍のスパース性を実現。推論シナリオでも迅速なデコーディングが可能で、実験により性能の向上が確認された。コードはオープンソースで公開されている。 Comment
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[Paper Note] Muon Outperforms Adam in Tail-End Associative Memory Learning, Shuche Wang+, arXiv'25, 2025.09
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#Analysis #MachineLearning #NLP #Optimizer Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- Muonオプティマイザーは、LLMsのトレーニングにおいてAdamよりも高速であり、そのメカニズムを連想記憶の観点から解明。VOアテンションウェイトとFFNがMuonの優位性の要因であり、重い尾を持つデータにおいて尾クラスを効果的に最適化する。Muonは一貫したバランスの取れた学習を実現し、Adamは不均衡を引き起こす可能性がある。これにより、Muonの更新ルールが重い尾を持つ分布における効果的な学習を可能にすることが示された。 Comment
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[Paper Note] Prosperity before Collapse: How Far Can Off-Policy RL Reach with Stale Data on LLMs?, Haizhong Zheng+, COLM'25, 2025.10
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#NLP #ReinforcementLearning #PostTraining #read-later #Off-Policy Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- 強化学習における新しいアプローチM2POを提案。古いデータを効果的に活用し、オンポリシー学習の効率性を向上。M2POは重要度重みの二次モーメントを制約し、外れ値を抑制しつつ安定した最適化を実現。広範な評価により、古いデータでもオンポリシーに匹敵する性能を示した。 Comment
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本当だとしたらすごいが果たして
[Paper Note] G1yphD3c0de: Towards Safer Language Models on Visually Perturbed Texts, Yeo+, COLM'25
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#NLP #Safety #COLM Issue Date: 2025-10-08 Comment
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[Paper Note] X-Teaming: Multi-Turn Jailbreaks and Defenses with Adaptive Multi-Agents, Salman Rahman+, COLM'25, 2025.04
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#Multi #NLP #Dataset #Evaluation #Conversation #Safety #COLM Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- X-Teamingを提案し、無害なインタラクションが有害な結果にエスカレートする過程を探求。協力的なエージェントを用いて、最大98.1%の成功率でマルチターン攻撃を実現。特に、Claude 3.7 Sonnetモデルに対して96.2%の成功率を達成。さらに、30Kの脱獄を含むオープンソースのトレーニングデータセットXGuard-Trainを導入し、LMのマルチターン安全性を向上させる。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=gKfj7Jb1kj#discussion
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[Paper Note] Reasoning-SQL: Reinforcement Learning with SQL Tailored Partial Rewards for Reasoning-Enhanced Text-to-SQL, Mohammadreza Pourreza+, COLM'25, 2025.03
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#NLP #ReinforcementLearning #COLM #GRPO #On-Policy #TextToSQL Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- Text-to-SQLタスクにおいて、部分的報酬を用いた強化学習（RL）アプローチを提案。スキーマリンクやAIフィードバックなどの報酬を設計し、LLMsの推論スキルを向上させる。RLトレーニングを受けた14Bパラメータモデルは、他のモデルを上回る精度を達成し、提案手法の有効性を示す。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=HbwkIDWQgN#discussion
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[Paper Note] D3: A Dataset for Training Code LMs to Act Diff-by-Diff, Piterbarg+, COLM'25
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#NLP #Dataset #Coding #mid-training #COLM #Editing #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-08 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=sy71y74U80#discussion
openreviewのサマリによると、8B tokens, 850k python filesのデータセットで、コーディングタスクを、ゴールで条件づけられたsequential editsタスクとみなし The Stack上のコードを分析ツールとLLMによって合成されたrationaleによってフィルタリング/拡張したデータを提供しているとのこと。具体的には (state, goal, action_i) の3つ組みのデータセットであり、action_iがaction前後でのdiffになっている模様。D3データセットでSFTの前にLlama 1B / 3Bをmid-trainingした結果、downstreamタスク（コード生成、completion、編集）において性能が向上したとのこと。
[Paper Note] Bayesian scaling laws for in-context learning, Aryaman Arora+, COLM'25, 2024.10
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#NLP #In-ContextLearning #Safety #Scaling Laws #COLM #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- インコンテキスト学習（ICL）は、言語モデルに複雑なタスクを実行させる手法であり、提供される例の数と予測精度に強い相関がある。本研究では、ICLがベイズ学習者を近似することを示し、新しいベイズスケーリング法則を提案。GPT-2モデルを用いた実験で、提案法則が精度における既存の法則と一致し、タスクの事前分布や学習効率に関する解釈可能な項を提供。実験では、ICLを用いて抑制されたモデル能力を再現する条件を予測し、LLMの安全性向上に寄与することを示した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=U2ihVSREUb#discussion
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[Paper Note] Synthetic Data Generation & Multi-Step RL for Reasoning & Tool Use, Anna Goldie+, COLM'25, 2025.04
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#Multi #NLP #Dataset #ReinforcementLearning #SyntheticData #COLM #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- 段階的強化学習（SWiRL）を提案し、複数のテキスト生成や推論ステップを通じて大規模言語モデルの性能を向上させる手法を紹介。SWiRLは、各アクションに対するサブ軌道を生成し、合成データフィルタリングと強化学習最適化を適用。実験では、GSM8KやHotPotQAなどのタスクでベースラインを上回る精度を達成し、タスク間での一般化も示された。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=oN9STRYQVa
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従来のRLではテキスト生成を1ステップとして扱うことが多いが、複雑な推論やtool useを伴うタスクにおいては複数ステップでの最適化が必要となる。そのために、多段階の推論ステップのtrajectoryを含むデータを作成し、同データを使いRLすることによって性能が向上したという話な模様。RLをする際には、stepごとにRewardを用意するようである。また、現在のstepの生成を実施する際には過去のstepの情報に基づいて生成する方式のようである。
[Paper Note] MITS: Enhanced Tree Search Reasoning for LLMs via Pointwise Mutual Information, Jiaxi Li+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Search #Reasoning #Test-Time Scaling #Decoding #TreeSearch Issue Date: 2025-10-08 GPT Summary- 相互情報量ツリー探索（MITS）を提案し、推論経路の評価と探索を効率化。PMIに基づくスコアリング関数を用い、計算コストを抑えつつ優れた推論性能を実現。エントロピーに基づく動的サンプリング戦略でリソースを最適配分し、重み付き投票方式で最終予測を行う。MITSは多様なベンチマークでベースラインを上回る結果を示した。 Comment
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[Paper Note] Magistral, Mistral-AI+, arXiv'25, 2025.06
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#NLP #Reasoning #OpenWeight #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- Mistralの推論モデルMagistralと独自の強化学習パイプラインを紹介。ゼロからのアプローチで、LLMのRLトレーニングの限界を探り、テキストデータのみでのRLが能力を維持することを示す。Magistral MediumはRLのみで訓練され、Magistral Smallはオープンソース化。 Comment
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関連:
- Magistral-Small-2509, MistralAI, 2025.09
MistralAIの初めてのreasoningモデル
[Paper Note] Evolution Strategies at Scale: LLM Fine-Tuning Beyond Reinforcement Learning, Xin Qiu+, arXiv'25, 2025.09
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#MachineLearning #NLP #Finetuning #EvolutionaryAlgorithm Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- 進化戦略（ES）を用いて、事前学習済みの大規模言語モデル（LLMs）の全パラメータをファインチューニングする初の成功事例を報告。ESは数十億のパラメータに対して効率的に探索でき、サンプル効率やロバスト性、パフォーマンスの安定性において既存の強化学習（RL）手法を上回ることを示す。これにより、LLMファインチューニングの新たな方向性が開かれる。 Comment
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続報:
[Paper Note] Test-Time Scaling in Diffusion LLMs via Hidden Semi-Autoregressive Experts, Jihoon Lee+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #DiffusionModel #Test-Time Scaling #read-later #MajorityVoting #Author Thread-Post Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- dLLMsは異なる生成順序に基づく専門的な挙動を学習するが、固定された推論スケジュールは性能を低下させる。HEXという新手法を導入し、異なるブロックスケジュールでのアンサンブルを行うことで、精度を大幅に向上させる。GSM8KやMATH、ARC-C、TruthfulQAなどのベンチマークで顕著な改善を示し、テスト時スケーリングの新たなパラダイムを確立した。 Comment
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これは気になる👀
著者ポスト:
[Paper Note] Echo Chamber: RL Post-training Amplifies Behaviors Learned in Pretraining, Rosie Zhao+, COLM'25, 2025.04
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#Analysis #Pretraining #NLP #ReinforcementLearning #COLM #read-later Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- 強化学習（RL）によるファインチューニングは、数学的推論やコーディングのための言語モデルの性能向上に寄与しているが、そのメカニズムは未解明である。本研究では、オープンなデータセットを用いて、さまざまなスケールのモデルに対するRLファインチューニングの効果を調査し、RLアルゴリズムが出力分布に収束し、事前学習データのパターンを増幅することを明らかにした。また、異なるスケールのモデルが異なる出力分布に収束することや、簡単な質問へのファインチューニングが難しい質問の性能向上に寄与する可能性を示した。これにより、RLの役割に関する新たな洞察が得られた。 Comment
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[Paper Note] Pretraining with hierarchical memories: separating long-tail and common knowledge, Hadi Pouransari+, arXiv'25, 2025.09
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#Pretraining #NLP #Transformer #SmallModel #memory Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- 現代の言語モデルはパラメータのスケーリングに依存しているが、すべての世界知識を圧縮するのは非現実的である。これに対処するため、メモリ拡張アーキテクチャを提案し、小型言語モデルが階層的なメモリバンクにアクセスする仕組みを導入。実験により、160Mパラメータのモデルに18Mパラメータのメモリを追加することで、通常のモデルと同等の性能を達成。トランスフォーマーにおけるメモリの最適なタイプとサイズを研究し、提案したメモリが堅牢に機能することを確認。 Comment
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[Paper Note] Router-R1: Teaching LLMs Multi-Round Routing and Aggregation via Reinforcement Learning, Haozhen Zhang+, NeurIPS'25, 2025.06
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#Multi #ReinforcementLearning #NeurIPS #Routing Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- Router-R1は、複数の大規模言語モデル（LLMs）を効果的にルーティングし集約するための強化学習に基づくフレームワークを提案。内部の熟慮と動的なモデル呼び出しを交互に行い、パフォーマンスとコストのトレードオフを最適化。実験では、一般的なQAベンチマークで強力なベースラインを上回る性能を示し、優れた一般化とコスト管理を実現。 Comment
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ポイント解説:
[Paper Note] Compressed Convolutional Attention: Efficient Attention in a Compressed Latent Space, Tomas Figliolia+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #Attention #Architecture Issue Date: 2025-10-07 GPT Summary- Compressed Convolutional Attention（CCA）を提案し、クエリ、キー、バリューをダウンサンプリングして全ての注意操作を共有された潜在空間内で実行。これにより、パラメータ、KVキャッシュ、FLOPを大幅に削減。さらに、CCAとヘッド共有を組み合わせたCompressed Convolutional Grouped Query Attention（CCGQA）は、計算と帯域幅の効率を向上させ、GQAやMLAを上回る性能を示す。実験では、CCGQAがMoEモデルにおいて他の注意メソッドを圧倒し、MHAと比較してもパフォーマンスを維持しつつKVキャッシュを8倍圧縮。H100 GPU上でのトレーニングと事前フィルの速度を大幅に向上。 Comment
元ポスト:
DenseモデルとMoEモデルでAttentionの各種variantの性能が大きく変化する模様。かつ、提案手法はどちらのアーキテクチャでも良い性能を達成する模様(Fig3,4)。
解説:
ポイント解説:
言語モデルの内部機序：解析と解釈, HEINZERLING+, NLP'25, 2025.03
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#Tutorial #Analysis #NLP #Slide #Selected Papers/Blogs #reading Issue Date: 2025-10-07 Comment
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