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[Paper Note] Reconstruction Alignment Improves Unified Multimodal Models, Ji Xie+, arXiv'25
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #Alignment #MultiModal #UMM Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- 統一多モーダルモデル（UMMs）のトレーニングは、スパースなキャプションに依存しており、視覚的詳細を見逃すことが多い。そこで、再構成アライメント（RecA）を導入し、視覚理解エンコーダの埋め込みを用いてキャプションなしで豊富な監視を提供。RecAはUMMを視覚理解埋め込みに条件付け、自己監視型の再構成損失で最適化し、生成と編集の忠実度を向上させる。27 GPU時間で、画像生成性能や編集ベンチマークを大幅に向上させ、効率的なポストトレーニング戦略としての地位を確立。 Comment
pj page: https://reconstruction-alignment.github.io
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ベンチマーク:
- [Paper Note] GenEval: An Object-Focused Framework for Evaluating Text-to-Image Alignment, Dhruba Ghosh+, NeurIPS'23
- [Paper Note] ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment, Xiwei Hu+, arXiv'24
[Paper Note] Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free, Zihan Qiu+, NeurIPS'25 Best Paper
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#NLP #LanguageModel #Transformer #Attention #NeurIPS #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- ゲーティングメカニズムの効果を調査するため、強化されたソフトマックスアテンションのバリアントを実験。15B Mixture-of-Expertsモデルと1.7B密なモデルを比較し、シグモイドゲートの適用が性能向上に寄与することを発見。これにより訓練の安定性が向上し、スケーリング特性も改善。スパースゲーティングメカニズムが「アテンションシンク」を軽減し、長いコンテキストの外挿性能を向上させることを示した。関連コードとモデルも公開。 Comment
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所見:
NeurIPS'25 Best Paper:
[Paper Note] Staying in the Sweet Spot: Responsive Reasoning Evolution via Capability-Adaptive Hint Scaffolding, Ziheng Li+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #RLVR Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- RLVRはLLMsの推論能力を向上させるが、トレーニングデータの難易度とモデル能力の不一致により探索が非効率的。新しいフレームワークSEELEを提案し、問題の難易度を動的に調整。ヒントの長さを適応的に調整し、探索効率を向上。実験ではSEELEが従来手法を上回る性能を示した。 Comment
pj page: https://github.com/ChillingDream/seele
元ポスト:
問題の難易度をヒントによって調整しつつ（IRTで困難度パラメータ見ると思われる）RLする模様。面白そう。
[Paper Note] K2-Think: A Parameter-Efficient Reasoning System, Zhoujun Cheng+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Reasoning #OpenWeight #OpenSource #GRPO #RLVR #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- K2-Thinkは320億パラメータの推論システムで、GPT-OSS 120BやDeepSeek v3.1と同等かそれ以上の性能を示します。Qwen2.5ベースのモデルに先進的なポストトレーニングと推論技術を融合し、長いチェーン・オブ・ソート思考と強化学習を用いて数学的推論で卓越した成果を上げています。公開ベンチマークでも高得点を記録し、よりパラメータ効率の高いモデルが最先端システムと競争できることを明らかにしました。K2-Thinkは迅速な推論速度を提供し、オープンソースの推論システムをより利用しやすくしています。 Comment
HF:
https://huggingface.co/LLM360/K2-Think
code:
-
https://github.com/MBZUAI-IFM/K2-Think-SFT
-
https://github.com/MBZUAI-IFM/K2-Think-Inference
RLはverl+GRPOで実施したとテクニカルペーパーに記述されているが、当該部分のコードの公開はされるのだろうか？
RLで利用されたデータはこちら:
- [Paper Note] Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective, Zhoujun Cheng+, NeurIPS'25
元ポスト:
[Paper Note] WebExplorer: Explore and Evolve for Training Long-Horizon Web Agents, Junteng Liu+, arXiv'25
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#GraphBased #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #LongContext Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- 本研究では、情報探索のためのデータ不足に対処するため、WebExplorerというモデルベースの探索手法を提案。これにより、複雑なクエリ-回答ペアを生成し、高度なウェブエージェントWebExplorer-8Bを開発。128Kのコンテキスト長を持ち、最先端の情報探索ベンチマークで高いパフォーマンスを達成。特に、WebExplorer-8Bは他の大規模モデルを上回る精度を示し、長期的な問題解決に向けた実用的なアプローチを提供することが確認された。 Comment
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評価で利用されているデータ:
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25, 2025.01
学習データの合成方法が肝
[Paper Note] An AI system to help scientists write expert-level empirical software, Eser Aygün+, arXiv'25
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#NLP #Search #LanguageModel #AIAgents #ScientificDiscovery #TreeSearch Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- AIシステムを用いて質の指標を最大化する専門的な科学ソフトウェアを生成。大規模言語モデルと木探索を活用し、複雑な研究アイデアを統合。バイオインフォマティクスや疫学の分野で新しい手法を発見し、既存のモデルを上回る成果を達成。多様なタスクに対する新しい解決策を提供し、科学的進歩を加速することを目指す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Efficient Context Selection for Long-Context QA: No Tuning, No Iteration, Just Adaptive-$k$, Chihiro Taguchi+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #InformationRetrieval #NLP #ContextWindow #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- Adaptive-$k$ retrievalを提案し、クエリと候補パッセージの類似度に基づいて適応的にパッセージ数を選択。これにより、固定サイズのベースラインと同等以上の性能を発揮し、トークン使用量を最大10倍削減しつつ70%の関連パッセージを取得。LCLMsと埋め込みモデルで精度向上を実現し、動的なコンテキストサイズ調整が効率的なQAに寄与することを示す。 Comment
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実務上コストを抑えられるのは非常に嬉しい。あとで読む。
BioML-bench: Evaluation of AI Agents for End-to-End Biomedical ML, Miller+, bioRxiv'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Medical #Biological Issue Date: 2025-09-10 Comment
元ポスト:
Biomedicalドメインにおける24種類の非常に複雑でnuancedな記述や画像の読み取りなどを含む実タスクによって構成される初めてのAgenticベンチマークとのこと。
[Paper Note] Reverse-Engineered Reasoning for Open-Ended Generation, Haozhe Wang+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-09-10 GPT Summary- REERという新しい推論パラダイムを提案し、既存の良好な解から後方に推論プロセスを構築。20,000の深い推論軌跡からなるデータセットDeepWriting-20Kを作成し、オープンソース化。訓練されたモデルDeepWriter-8Bは、強力なオープンソースベースラインを超え、GPT-4oやClaude 3.5と競争力のある性能を示す。 Comment
pj page: https://m-a-p.ai/REER_DeepWriter/
元ポスト:
[Paper Note] The Majority is not always right: RL training for solution aggregation, Wenting Zhao+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Aggregation-aware #Author Thread-Post Issue Date: 2025-09-09 GPT Summary- 本研究では、複数の解を生成し、それを集約することでLLMsの推論能力を向上させる新しいアプローチを提案する。従来の方法に代わり、集約を明示的な推論スキルとして学習し、強化学習を用いて正しい答えを調整・合成する。簡単な例と難しい例のバランスを取ることで、モデルは少数派の正しい答えを回復する能力を獲得。提案手法AggLMは、複数のベンチマークで従来の手法を上回り、少ないトークンで効果的に一般化することが示された。 Comment
元ポスト:
解説:
著者ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] SpikingBrain Technical Report: Spiking Brain-inspired Large Models, Yuqi Pan+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #LongContext #Architecture #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-08 GPT Summary- SpikingBrainは、長いコンテキストの効率的なトレーニングと推論のために設計された脳にインスパイアされたモデルで、MetaX GPUクラスターを活用。線形およびハイブリッド線形アーキテクチャを採用し、非NVIDIAプラットフォーム上での大規模LLM開発を実現。SpikingBrain-7BとSpikingBrain-76Bを開発し、約150BトークンでオープンソースのTransformerと同等の性能を達成。トレーニング効率を大幅に改善し、低消費電力での運用を可能にすることを示した。 Comment
元ポスト:
TTFTが4Mコンテキストの時にQwen2.5と比べて100倍高速化…？
中国のMetaX社のGPUが利用されている。
https://www.metax-tech.com/en/goods/prod.html?cid=3
[Paper Note] REFRAG: Rethinking RAG based Decoding, Xiaoqiang Lin+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #LongContext #Decoding #Selected Papers/Blogs #SpeculativeDecoding Issue Date: 2025-09-07 GPT Summary- REFRAGは、RAGアプリケーションにおける遅延を改善するための効率的なデコーディングフレームワークであり、スパース構造を利用して初回トークンまでの時間を30.85倍加速します。これにより、LLMsのコンテキストサイズを16まで拡張可能にし、さまざまな長コンテキストタスクで精度を損なうことなくスピードアップを実現しました。 Comment
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興味深い。Speculative Decodingの新手法ともみなせそう。
同時期に出た下記研究と比較してどのようなpros/consがあるだろうか？
- [Paper Note] Set Block Decoding is a Language Model Inference Accelerator, Itai Gat+, arXiv'25
解説:
[Paper Note] SWE-rebench: An Automated Pipeline for Task Collection and Decontaminated Evaluation of Software Engineering Agents, Ibragim Badertdinov+, NeurIPS'25, 2025.05
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Coding #NeurIPS #SoftwareEngineering #Contamination-free #Selected Papers/Blogs #Live #Environment Issue Date: 2025-09-06 GPT Summary- LLMベースのエージェントのSWEタスクにおける課題として、高品質なトレーニングデータの不足と新鮮なインタラクティブタスクの欠如が挙げられる。これに対処するため、21,000以上のインタラクティブなPythonベースのSWEタスクを含む公的データセットSWE-rebenchを自動化されたパイプラインで構築し、エージェントの強化学習に適したベンチマークを提供。これにより、汚染のない評価が可能となり、いくつかのLLMの性能が過大評価されている可能性を示した。 Comment
pj page: https://swe-rebench.com
元ポスト:
コンタミネーションのない最新のIssueを用いて評価した結果、Sonnet 4が最も高性能
[Paper Note] Inverse IFEval: Can LLMs Unlearn Stubborn Training Conventions to Follow Real Instructions?, Qinyan Zhang+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Evaluation #Reasoning #Selected Papers/Blogs #InstructionFollowingCapability Issue Date: 2025-09-05 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、標準化されたパターンに従うことに苦労することがある。これを評価するために、Inverse IFEvalというベンチマークを提案し、モデルが対立する指示に従う能力を測定する。8種類の課題を含むデータセットを構築し、既存のLLMに対する実験を行った結果、非従来の文脈での適応性も考慮すべきであることが示された。Inverse IFEvalは、LLMの指示遵守の信頼性向上に寄与することが期待される。 Comment
元ポスト:
興味深い
[Paper Note] Set Block Decoding is a Language Model Inference Accelerator, Itai Gat+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #Decoding Issue Date: 2025-09-05 GPT Summary- Set Block Decoding（SBD）を提案し、次トークン予測とマスクトークン予測を統合して生成を加速。SBDは複数の未来のトークンを並行してサンプリング可能で、従来の手法よりも速度向上を実現。アーキテクチャ変更なしで既存モデルをファインチューニングし、フォワードパスの数を3-5倍削減しつつ同等のパフォーマンスを達成。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Compute-Optimal Scaling for Value-Based Deep RL, Preston Fu+, arXiv'25
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#NeuralNetwork #MachineLearning #ReinforcementLearning #Scaling Laws #Batch Issue Date: 2025-09-04 GPT Summary- 強化学習における計算スケーリングを調査し、モデル容量とデータ更新比率のリソース配分がサンプル効率に与える影響を分析。特に、バッチサイズの増加が小さなモデルでQ関数の精度を悪化させる「TDオーバーフィッティング」を特定し、大きなモデルではこの影響が見られないことを示す。計算使用を最適化するためのガイドラインを提供し、深層RLのスケーリングに関する基盤を築く。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Benchmarking Optimizers for Large Language Model Pretraining, Andrei Semenov+, arXiv'25
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#Analysis #Pretraining #NLP #LanguageModel #Optimizer Issue Date: 2025-09-03 GPT Summary- 最近のLLMsの発展に伴い、最適化手法の多様な主張があるが、実験プロトコルの違いにより比較が難しい。本研究では、標準化されたLLMの事前トレーニングにおける最適化技術を評価し、モデルサイズやバッチサイズを変化させて最適なオプティマイザを提案。研究が将来の最適化研究の方向性を示し、コードを公開することで再現性を確保し、手法の開発に寄与することを目指す。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them, Kaiyue Wen+, ICLR'26, 2025.09
上記論文と知見が一致する部分、異なる部分は何だろうか？
[Paper Note] AHELM: A Holistic Evaluation of Audio-Language Models, Tony Lee+, arXiv'25
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#Dataset #LanguageModel #Evaluation #SpeechProcessing #Selected Papers/Blogs #AudioLanguageModel Issue Date: 2025-09-03 GPT Summary- 音声言語モデル（ALMs）の評価には標準化されたベンチマークが欠如しており、これを解決するためにAHELMを導入。AHELMは、ALMsの多様な能力を包括的に測定するための新しいデータセットを集約し、10の重要な評価側面を特定。プロンプトや評価指標を標準化し、14のALMsをテストした結果、Gemini 2.5 Proが5つの側面でトップにランクされる一方、他のモデルは不公平性を示さなかった。AHELMは今後も新しいデータセットやモデルを追加予定。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Holistic Evaluation of Language Models, Percy Liang+, arXiv'22, 2022.11
[Paper Note] Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis: A Test Time Scaling Method to Enhance LLMs' Reasoning, Zezhong Wang+, arXiv'25
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Issue Date: 2025-09-02 GPT Summary- SRCAを提案し、数学的推論における経路の均質化を減少させる。中間チェックポイントを用いて回答をクラスタリングし、多様性を保ちながら品質を確保。実験により、SRCAが既存のTTS手法よりも推論精度を向上させることを示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] RegMix: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training, Qian Liu+, ICLR'25
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #ICLR #Selected Papers/Blogs #DataMixture #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-09-01 GPT Summary- RegMixを提案し、データミクスチャの性能を回帰タスクとして自動的に特定。多様なミクスチャで小モデルを訓練し、最良のミクスチャを用いて大規模モデルを訓練した結果、他の候補を上回る性能を示した。実験により、データミクスチャが性能に大きな影響を与えることや、ウェブコーパスが高品質データよりも良好な相関を持つことを確認。RegMixの自動アプローチが必要であることも示された。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=5BjQOUXq7i
今後DavaMixtureがさらに重要になるという見方があり、実際にフロンティアモデルのDataMixtureに関する情報はテクニカルレポートには記載されず秘伝のタレ状態であるため、より良いDataMixtureする本研究は重要論文に見える。
[Paper Note] MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts, Peng Jin+, ICLR'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #ICLR Issue Date: 2025-08-31 GPT Summary- 本研究では、Mixture-of-Experts（MoE）手法の効果と効率を向上させるために、MoE++フレームワークを提案。ゼロ計算エキスパートを導入し、低計算オーバーヘッド、高パフォーマンス、デプロイメントの容易さを実現。実験結果により、MoE++は従来のMoEモデルに比べて1.1-2.1倍のスループットを提供し、優れた性能を示す。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=t7P5BUKcYv
従来のMoEと比べて、専門家としてzero computation expertsを導入することで、性能を維持しながら効率的にinferenceをする手法(MoEにおいて全てのトークンを均一に扱わない）を提案している模様。
zero computation expertsは3種類で
- Zero Experts: 入力をゼロベクトルに落とす
- Copy Experts: 入力xをそのままコピーする
- Constant Experts: learnableな定数ベクトルvを学習し、xと線形結合して出力する。W_cによって入力xを変換することで線形補 結合の係数a1,a2を入力に応じて動的に決定する。
Routingの手法やgating residual、学習手法の工夫もなされているようなので、後で読む。
[Paper Note] DeepScholar-Bench: A Live Benchmark and Automated Evaluation for Generative Research Synthesis, Liana Patel+, arXiv'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs #DeepResearch #Science #Live Issue Date: 2025-08-31 GPT Summary- 生成的研究合成の評価のために、DeepScholar-benchというライブベンチマークと自動評価フレームワークを提案。これは、ArXiv論文からクエリを引き出し、関連研究セクションを生成する実際のタスクに焦点を当て、知識合成、検索品質、検証可能性を評価。DeepScholar-baseは強力なベースラインを確立し、他の手法と比較して競争力のあるパフォーマンスを示した。DeepScholar-benchは依然として難易度が高く、生成的研究合成のAIシステムの進歩に重要であることを示す。 Comment
leaderboard: https://guestrin-lab.github.io/deepscholar-leaderboard/leaderboard/deepscholar_bench_leaderboard.html
元ポスト:
[Paper Note] TurnaboutLLM: A Deductive Reasoning Benchmark from Detective Games, Yuan Yuan+, EMNLP'25
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#NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #Reasoning #LongContext #EMNLP #Contamination-free #Selected Papers/Blogs #Game Issue Date: 2025-08-30 GPT Summary- TurnaboutLLMという新しいフレームワークとデータセットを用いて、探偵ゲームのインタラクティブなプレイを通じてLLMsの演繹的推論能力を評価。証言と証拠の矛盾を特定する課題を設定し、12の最先端LLMを評価した結果、文脈のサイズや推論ステップ数がパフォーマンスに影響を与えることが示された。TurnaboutLLMは、複雑な物語環境におけるLLMsの推論能力に挑戦を提供する。 Comment
元ポスト:
非常に面白そう。逆転裁判のデータを利用した超long contextな演繹的タスクにおいて、モデルが最終的な回答を間違える際はより多くの正解には貢献しないReasoning Stepを繰り返したり、QwQ-32BとGPT4.1は同等の性能だが、non thinkingモデルであるGPT4.1がより少量のReasoning Step (本研究では回答に至るまでに出力したトークン数と定義)で回答に到達し（＝Test Time Scalingの恩恵がない）、フルコンテキストを与えて性能が向上したのはモデルサイズが大きい場合のみ（＝Test Timeのreasoningよりも、in-contextでのreasoningが重要）だった、といった知見がある模様。じっくり読みたい。
[Paper Note] Ultra-Sparse Memory Network, Zihao Huang+, ICLR'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #ICLR #memory Issue Date: 2025-08-29 GPT Summary- UltraMemは、大規模で超スパースなメモリ層を組み込むことで、Transformerモデルの推論レイテンシを削減しつつ性能を維持する新しいアーキテクチャを提案。実験により、UltraMemはMoEを上回るスケーリング特性を示し、最大2000万のメモリスロットを持つモデルが最先端の推論速度と性能を達成することを実証。 Comment
パラメータ数と計算量を分離する手法の一つとみなせる。
[Paper Note] UQ: Assessing Language Models on Unsolved Questions, Fan Nie+, arXiv'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs #Verification Issue Date: 2025-08-28 GPT Summary- 本研究では、AIモデルの評価のために、未解決の質問に基づく新しいベンチマーク「UQ」を提案します。UQは、Stack Exchangeから収集した500の多様な質問を含み、難易度と現実性を兼ね備えています。評価には、ルールベースのフィルター、LLM審査員、人間のレビューを組み合わせたデータセット収集パイプライン、生成者-バリデーターのギャップを活用した複合バリデーション戦略、専門家による共同検証プラットフォームが含まれます。UQは、最前線のモデルが人間の知識を拡張するための現実的な課題を評価する手段を提供します。 Comment
元ポスト:
-
-
ポイント解説:
Figure1を見るとコンセプトが非常にわかりやすい。現在のLLMが苦戦しているベンチマークは人間が回答済み、かつ実世界のニーズに反して意図的に作られた高難易度なデータ（現実的な設定では無い）であり、現実的では無いが難易度が高い。一方で、現実にニーズがあるデータでベンチマークを作るとそれらはしばしば簡単すぎたり、ハッキング可能だったりする。
このため、現実的な設定でニーズがあり、かつ難易度が高いベンチマークが不足しており、これを解決するためにそもそも人間がまだ回答していない未解決の問題に着目し、ベンチマークを作りました、という話に見える。
元ポストを咀嚼すると、
未解決な問題ということはReferenceが存在しないということなので、この点が課題となる。このため、UQ-ValidatorとUQ-Platformを導入する。
UQ-Validatorは複数のLLMのパイプラインで形成され、回答候補のpre-screeningを実施する。回答を生成したLLM自身（あるいは同じモデルファミリー）がValidatorに加わることで自身の回答をoverrateする問題が生じるが、複数LLMのパイプラインを組むことでそのバイアスを軽減できる、とのこと。また、しばしば回答を生成するよりも結果をValidationせる方がタスクとして簡単であり、必ずしも適切に回答する能力はValidatorには必要ないという直感に基づいている。たとえば、Claudeは回答性能は低くてもValidatorとしてはうまく機能する。また、Validatorは転移が効き、他データセットで訓練したものを未解決の回答にも適用できる。test-timeのスケーリングもある程度作用する。
続いて、UQ-Platformにおいて、回答とValidatorの出力を見ながら、専門家の支援に基づいて回答評価し、また、そもそもの質問の質などについてコメントするなどして未解決の問題の解決を支援できる。
みたいな話らしい。非常に重要な研究に見える。
[Paper Note] Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens, Chengshuai Zhao+, arXiv'25
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#Analysis #NLP #Chain-of-Thought #Reasoning #reading Issue Date: 2025-08-27 GPT Summary- Chain-of-Thought (CoT) プロンプティングはLLMの性能向上に寄与するが、その深さには疑問が残る。本研究では、CoT推論が訓練データの構造的バイアスを反映しているかを調査し、訓練データとテストクエリの分布不一致がその効果に与える影響を分析。DataAlchemyという制御環境を用いて、CoT推論の脆弱性を明らかにし、一般化可能な推論の達成に向けた課題を強調する。
[Paper Note] Nemotron-CC-Math: A 133 Billion-Token-Scale High Quality Math Pretraining Dataset, Rabeeh Karimi Mahabadi+, arXiv'25
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#Pretraining #NLP #Dataset #LanguageModel #Reasoning #Mathematics #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-27 GPT Summary- 新しい数学コーパス「Nemotron-CC-Math」を提案し、LLMの推論能力を向上させるために、科学テキスト抽出のためのパイプラインを使用。従来のデータセットよりも高品質で、方程式やコードの構造を保持しつつ、表記を標準化。Nemotron-CC-Math-4+は、以前のデータセットを大幅に上回り、事前学習によりMATHやMBPP+での性能向上を実現。オープンソースとしてコードとデータセットを公開。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Large Foundation Model for Ads Recommendation, Shangyu Zhang+, arXiv'25
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#RecommenderSystems #Embeddings #LanguageModel #FoundationModel Issue Date: 2025-08-26 GPT Summary- LFM4Adsは、オンライン広告のための全表現マルチ粒度転送フレームワークで、ユーザー表現（UR）、アイテム表現（IR）、ユーザー-アイテム交差表現（CR）を包括的に転送。最適な抽出層を特定し、マルチ粒度メカニズムを導入することで転送可能性を強化。テンセントの広告プラットフォームで成功裏に展開され、2.45%のGMV向上を達成。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] InternVL3.5: Advancing Open-Source Multimodal Models in Versatility, Reasoning, and Efficiency, Weiyun Wang+, arXiv'25
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-26 GPT Summary- InternVL 3.5は、マルチモーダルモデルの新しいオープンソースファミリーで、Cascade Reinforcement Learningを用いて推論能力と効率を向上させる。粗から細へのトレーニング戦略により、MMMやMathVistaなどのタスクで大幅な改善を実現。Visual Resolution Routerを導入し、視覚トークンの解像度を動的に調整。Decoupled Vision-Language Deployment戦略により、計算負荷をバランスさせ、推論性能を最大16.0%向上させ、速度を4.05倍向上。最大モデルは、オープンソースのMLLMで最先端の結果を達成し、商業モデルとの性能ギャップを縮小。全てのモデルとコードは公開。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] Deep Think with Confidence, Yichao Fu+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Decoding #Selected Papers/Blogs #MajorityVoting Issue Date: 2025-08-24 GPT Summary- 「Deep Think with Confidence（DeepConf）」は、LLMの推論タスクにおける精度と計算コストの課題を解決する手法で、モデル内部の信頼性信号を活用して低品質な推論を動的にフィルタリングします。追加の訓練や調整を必要とせず、既存のフレームワークに統合可能です。評価の結果、特に難易度の高いAIME 2025ベンチマークで99.9%の精度を達成し、生成トークンを最大84.7%削減しました。 Comment
pj page:
https://jiaweizzhao.github.io/deepconf
vLLMでの実装:
https://jiaweizzhao.github.io/deepconf/static/htmls/code_example.html
元ポスト:
tooluse、追加の訓練なしで、どのようなタスクにも適用でき、85%生成トークン量を減らした上で、OpenModelで初めてAIME2025において99% Acc.を達成した手法とのこと。vLLMを用いて50 line程度で実装できるらしい。
reasoning traceのconfidence(i.e., 対数尤度)をgroup sizeを決めてwindow単位で決定し、それらをデコーディングのプロセスで活用することで、品質の低いreasoning traceに基づく結果を排除しつつ、majority votingに活用する方法。直感的にもうまくいきそう。オフラインとオンラインの推論によって活用方法が提案されている。あとでしっかり読んで書く。Confidenceの定義の仕方はグループごとのbottom 10%、tailなどさまざまな定義方法と、それらに基づいたconfidenceによるvotingの重み付けが複数考えられ、オフライン、オンラインによって使い分ける模様。
vLLMにPRも出ている模様？
[Paper Note] Intern-S1: A Scientific Multimodal Foundation Model, Lei Bai+, arXiv'25, 2025.08
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#NLP #LanguageModel #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #VisionLanguageModel #Science Issue Date: 2025-08-23 GPT Summary- Intern-S1は、科学専門分野に特化したオープンソースの専門家型モデルで、280億の活性化パラメータを持つマルチモーダルMixture-of-Experts（MoE）モデルです。5Tトークンで事前学習され、特に科学データに焦点を当てています。事後学習では、InternBootCampを通じて強化学習を行い、Mixture-of-Rewardsを提案。評価では、一般的な推論タスクで競争力を示し、科学分野の専門的なタスクでクローズドソースモデルを上回る性能を達成しました。モデルはHugging Faceで入手可能です。 Comment
元ポスト:
scientific domainに特化したデータで継続事前学習+RL Finetuningしたドメイン特化言語モデルらしい。
HF:
https://huggingface.co/internlm/Intern-S1
Apache 2.0ライセンス
ベースモデルはQwen3とInternViT
- InternViT:
https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5
関連:
- [Paper Note] InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks, Zhe Chen+, CVPR'24
解説:
サマリ:
[Paper Note] Prompt Orchestration Markup Language, Yuge Zhang+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Prompting Issue Date: 2025-08-22 GPT Summary- POML（プロンプトオーケストレーションマークアップ言語）を導入し、LLMsのプロンプトにおける構造、データ統合、フォーマット感受性の課題に対処。コンポーネントベースのマークアップやCSSスタイリングシステムを採用し、動的プロンプトのテンプレート機能や開発者ツールキットを提供。POMLの有効性を2つのケーススタディで検証し、実際の開発シナリオでの効果を評価。 Comment
pj page: https://microsoft.github.io/poml/latest/
元ポスト:
これは非常に興味深い
[Paper Note] Are Checklists Really Useful for Automatic Evaluation of Generative Tasks?, Momoka Furuhashi+, EMNLP'25
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#Analysis #NaturalLanguageGeneration #NLP #LanguageModel #Evaluation #EMNLP Issue Date: 2025-08-22 GPT Summary- 生成タスクの自動評価における曖昧な基準の課題を解決するため、チェックリストの使用方法を検討。6つの生成方法と8つのモデルサイズで評価し、選択的チェックリストがペアワイズ評価でパフォーマンスを改善する傾向があることを発見。ただし、直接スコアリングでは一貫性がない。人間の評価基準との相関が低いチェックリスト項目も存在し、評価基準の明確化が必要であることを示唆。 Comment
元ポスト:
pj page: https://momo0817.github.io/checklist-effectiveness-study-github.io/
[Paper Note] MM-BrowseComp: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Browsing Agents, Shilong Li+, arXiv'25
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#ComputerVision #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Factuality #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-22 GPT Summary- MM-BrowseCompは、AIエージェントのマルチモーダル検索および推論能力を評価する新しいベンチマークで、224の手作りの質問を含む。これにより、画像や動画を含む情報の重要性を考慮し、テキストのみの手法の限界を示す。最先端モデルの評価では、OpenAI o3などのトップモデルでも29.02%の精度にとどまり、マルチモーダル能力の最適化不足が明らかになった。 Comment
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[Paper Note] Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL, Weizhen Li+, arXiv'25
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#Single #EfficiencyImprovement #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #LongContext Issue Date: 2025-08-21 GPT Summary- Chain-of-Agents（CoA）という新しいLLM推論パラダイムを提案し、マルチエージェントシステムの協力を単一モデル内でエンドツーエンドに実現。マルチエージェント蒸留フレームワークを用いて、エージェント的な教師ありファインチューニングを行い、強化学習で能力を向上。得られたエージェント基盤モデル（AFMs）は、ウェブエージェントやコードエージェントの設定で新たな最先端性能を示す。研究成果はオープンソース化され、今後の研究の基盤を提供。 Comment
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マルチエージェントのように振る舞うシングルエージェントを、マルチエージェントから得られたtrajectoryを通じて蒸留することめ実現する手法を提案。SFTでcold startに対して訓練した後、verifiable reward (タスクを正常に完了できたか否か)でRLする模様。
データセットも公開されている模様
所見:
解説:
[Paper Note] Signal and Noise: A Framework for Reducing Uncertainty in Language Model Evaluation, David Heineman+, NeurIPS'25 Spotlight
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#NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-20 GPT Summary- 大規模言語モデルの評価において、信号対ノイズ比を改善することで、より信頼性の高いベンチマークを設計する方法を提案。信号はモデルの識別能力、ノイズは変動への感受性を示し、良好な比率は小規模な意思決定において有用。信号やノイズを改善するための介入として、指標の切り替えやサブタスクのフィルタリング、中間チェックポイントの出力の平均化を提案。30のベンチマークと375の言語モデルを用いて新しい公開データセットを作成。 Comment
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[Paper Note] Reinforcement Learning with Rubric Anchors, Zenan Huang+, arXiv'25
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#Rubric-based Issue Date: 2025-08-20 GPT Summary- 検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）を、ルーブリックベースの報酬を統合することでオープンエンドのタスクに拡張。1万以上のルーブリックを集め、Qwen-30B-A3Bモデルを開発。5K以上のサンプルで人文学のベンチマークで+5.2%の改善を達成し、表現力豊かな応答生成を実現。ルーブリックの構築やトレーニングに関する教訓を共有し、今後の展望を議論。 Comment
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所見:
[Paper Note] Pass@k Training for Adaptively Balancing Exploration and Exploitation of Large Reasoning Models, Zhipeng Chen+, arXiv'25, 2025.08
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #RLVR #Diversity #EntropyCollapse Issue Date: 2025-08-19 GPT Summary- 検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）では、Pass@1を報酬として使用することが多く、探索と活用のバランスに課題がある。これに対処するため、Pass@kを報酬としてポリシーモデルを訓練し、その探索能力の向上を観察。分析により、探索と活用は相互に強化し合うことが示され、利得関数の設計を含むPass@k Trainingの利点が明らかになった。さらに、RLVRのための利得設計を探求し、有望な結果を得た。 Comment
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関連:
- [Paper Note] Olmo 3, Team Olmo+, arXiv'25, 2025.12
openreview: https://openreview.net/forum?id=eslxxopXTF
[Paper Note] BeyondWeb: Lessons from Scaling Synthetic Data for Trillion-scale Pretraining, Pratyush Maini+, arXiv'25
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #SyntheticData Issue Date: 2025-08-19 GPT Summary- 合成データ生成フレームワーク「BeyondWeb」を提案し、高品質な合成データの生成が可能であることを示す。BeyondWebは、従来のデータセットを超える性能を発揮し、トレーニング速度も向上。特に、3Bモデルが8Bモデルを上回る結果を示す。合成データの品質向上には多くの要因を最適化する必要があり、単純なアプローチでは限界があることを指摘。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs #CrossDomain #Live Issue Date: 2025-08-18 GPT Summary- 「xbench」は、AIエージェントの能力と実世界の生産性のギャップを埋めるために設計された動的な評価スイートで、業界専門家が定義したタスクを用いて商業的に重要なドメインをターゲットにしています。リクルートメントとマーケティングの2つのベンチマークを提示し、エージェントの能力を評価するための基準を確立します。評価結果は継続的に更新され、https://xbench.org で入手可能です。
[Paper Note] JetFormer: An Autoregressive Generative Model of Raw Images and Text, Michael Tschannen+, ICLR'25
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#ComputerVision #Transformer #TextToImageGeneration #Architecture #ICLR #NormalizingFlow Issue Date: 2025-08-17 GPT Summary- JetFormerは、画像とテキストの共同生成を効率化する自己回帰型デコーダー専用のトランスフォーマーであり、別々にトレーニングされたコンポーネントに依存せず、両モダリティを理解・生成可能。正規化フローモデルを活用し、テキストから画像への生成品質で既存のベースラインと競合しつつ、堅牢な画像理解能力を示す。JetFormerは高忠実度の画像生成と強力な対数尤度境界を実現する初のモデルである。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=sgAp2qG86e
画像をnormalizing flowでソフトトークンに変換し、transformerでソフトトークンを予測させるように学習することで、テキストと画像を同じアーキテクチャで学習できるようにしました、みたいな話っぽい？おもしろそう
[Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-16 GPT Summary- BrowseCompは、エージェントのウェブブラウジング能力を測定するための1,266の質問からなるベンチマークで、絡み合った情報を探すことを要求します。シンプルで使いやすく、短い回答が求められ、参照回答との照合が容易です。このベンチマークは、ブラウジングエージェントの能力を評価するための重要なツールであり、持続力と創造性を測定します。詳細はGitHubで入手可能です。
[Paper Note] OpenCUA: Open Foundations for Computer-Use Agents, Xinyuan Wang+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #ComputerUse #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Author Thread-Post Issue Date: 2025-08-15 GPT Summary- OpenCUAは、CUAデータと基盤モデルをスケールさせるためのオープンソースフレームワークであり、アノテーションインフラ、AgentNetデータセット、反射的なChain-of-Thought推論を持つスケーラブルなパイプラインを提供。OpenCUA-32Bは、CUAベンチマークで34.8%の成功率を達成し、最先端の性能を示す。研究コミュニティのために、アノテーションツールやデータセットを公開。 Comment
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著者ポスト:
CUAにおいてProprietaryモデルに近い性能を達成した初めての研究な模様。重要
続報:
OSWorld VerifiedでUI-TARS-250705,claude-4-sonnet-20250514超えでtop1に君臨とのこと。
[Paper Note] Latent Policy Barrier: Learning Robust Visuomotor Policies by Staying In-Distribution, Zhanyi Sun+, arXiv'25
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#ReinforcementLearning #Robotics #EmbodiedAI Issue Date: 2025-08-15 GPT Summary- Latent Policy Barrier（LPB）を提案し、視覚運動ポリシーの堅牢性を向上させる。LPBは専門家のデモの潜在埋め込みを安全な状態と危険な状態に分け、専門家の模倣とOODの回復を別々のモジュールで処理。ダイナミクスモデルが将来の潜在状態を予測し、専門家の分布内に留まるよう最適化。シミュレーションと実世界の実験で、LPBはデータ効率を高め、信頼性のある操作を実現。 Comment
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[Paper Note] DINOv3, Oriane Siméoni+, arXiv'25, 2025.08
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#ComputerVision #Self-SupervisedLearning #Distillation #Regularization #Selected Papers/Blogs #Backbone #One-Line Notes #Reference Collection #needs-revision Issue Date: 2025-08-14 GPT Summary- 自己教師付き学習は、手動でのデータ注釈を不要とし、モデルのスケーラビリティを向上させる。DINOv3は、様々なデータソースから視覚表現を学ぶための新たな枠組みを提供し、データセットとモデルサイズの拡張や密な特徴マップの劣化問題に対処する「グラム・アンカリング」を導入。また、後処理戦略により柔軟性を高め、ファインチューニングなしで様々な設定で最先端の性能を発揮する。DINOv3は高品質な特徴量を生成し、広範な視覚タスクにおいて優れた結果を示し、多様なデプロイメントシナリオに対応するソリューションを提供する。 Comment
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HF: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/dinov3
解説:
サマリ:
v2:
- [Paper Note] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision, Maxime Oquab+, TMLR'24
本日配信された岡野原氏のランチタイムトークによると、学習が進んでいくと全部の特徴量が似通ってきてしまう問題があったが、Gram Anchoringと呼ばれる、学習初期時点でのパッチ間の類似度度行列を保持しておき正則化として損失に加えることで、そこから離れすぎないように学習するといった工夫を実施しているとのこと。
詳細な日本語解説:
https://zenn.dev/syu_tan/articles/6df2947eb6c1ae
Gram Anchoringの気持ちとしては、長期で学習をすると、モデルがグローバルな特徴量を学習可能だが、個々のパッチレベルや密な部分のローカルな特徴量が失われていってしまい、ローカルな特徴が重要なdownstreamタスクの性能が劣化するため、これをなんとかしたい。そのために、画像全体のパッチ間の類似度行列によって、パッチ全体の類似度の構造を捉え、学習初期の高品質なローカルな特徴を捉えられたモデルを教師とし、そこから離れすぎないように学習中のモデルを生徒として正則化することで解決する、というものだと思われる。
事前学習のスケジューラーの工夫として以下を実施している:
- 事前学習の終了タイミングを事前に予測することは困難
- →事前に総ステップ数を指定しなければならないパラメータのスケジューリングはそもそも困難
- →スケジューリングを廃止する
- スケジューリングを廃止する代わりに
- 学習率とweight decay、teacher EMAのmomentumを固定して学習を実施
-
[Paper Note] The Policy Cliff: A Theoretical Analysis of Reward-Policy Maps in Large Language Models, Xingcheng Xu, arXiv'25
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#Multi #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-08-14 GPT Summary- 強化学習（RL）は大規模言語モデルの行動形成に重要だが、脆弱なポリシーを生成し、信頼性を損なう問題がある。本論文では、報酬関数から最適ポリシーへのマッピングの安定性を分析する数学的枠組みを提案し、ポリシーの脆弱性が非一意的な最適アクションに起因することを示す。さらに、多報酬RLにおける安定性が「効果的報酬」によって支配されることを明らかにし、エントロピー正則化が安定性を回復することを証明する。この研究は、ポリシー安定性分析を進展させ、安全で信頼性の高いAIシステム設計に寄与する。 Comment
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とても面白そう
[Paper Note] Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning, Zihe Liu+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #Reproducibility Issue Date: 2025-08-12 GPT Summary- 強化学習（RL）を用いた大規模言語モデル（LLM）の推論に関する研究が進展する中、標準化されたガイドラインやメカニズムの理解が不足している。実験設定の不一致やデータの変動が混乱を招いている。本論文では、RL技術を体系的にレビューし、再現実験を通じて各技術のメカニズムや適用シナリオを分析。明確なガイドラインを提示し、実務者に信頼できるロードマップを提供する。また、特定の技術の組み合わせが性能を向上させることを示した。 Comment
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読んだ方が良い
解説:
[Paper Note] GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding （ARC） Foundation Models, GLM-4. 5 Team+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-12 GPT Summary- 355Bパラメータを持つオープンソースのMixture-of-ExpertsモデルGLM-4.5を発表。ハイブリッド推論手法を採用し、エージェント的、推論、コーディングタスクで高いパフォーマンスを達成。競合モデルに比べて少ないパラメータ数で上位にランクイン。GLM-4.5とそのコンパクト版GLM-4.5-Airをリリースし、詳細はGitHubで公開。 Comment
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- アーキテクチャ
- MoE / sigmoid gates
- DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- [Paper Note] Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity, William Fedus+, JMLR'22
- loss free balanced routing
- [Paper Note] Auxiliary-Loss-Free Load Balancing Strategy for Mixture-of-Experts, Lean Wang+, arXiv'24
- widthを小さく、depthを増やすことでreasoning能力改善
- GQA w/ partial RoPE
- [Paper Note] GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, arXiv'23, 2023.05
- [Paper Note] RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, arXiv'21, 2021.04
- Attention Headsの数を2.5倍（何に対して2.5倍なんだ、、？）（96個, 5120次元）にすることで（おそらく）事前学習のlossは改善しなかったがReasoning benchmarkの性能改善
- QK Normを導入しattentionのlogitsの値域を改善
- [Paper Note] Query-Key Normalization for Transformers, Alex Henry+, EMNLP'20 Findings
- Multi Token Prediction
- [Paper Note] Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction, Fabian Gloeckle+, ICML'24
- [Paper Note] DeepSeek-V3 Technical Report, DeepSeek-AI+, arXiv'24, 2024.12
他モデルとの比較
学習部分は後で追記する
- 事前学習データ
- web
- 英語と中国語のwebページを利用
- [Paper Note] Nemotron-CC: Transforming Common Crawl into a Refined Long-Horizon Pretraining Dataset, Dan Su+, ACL'25
と同様にquality scoreyをドキュメントに付与
- 最も低いquality scoreの文書群を排除し、quality scoreの高い文書群をup sampling
- 最もquality scoreyが大きい文書群は3.2 epoch分利用
- 多くのweb pageがテンプレートから自動生成されており高いquality scoreが付与されていたが、MinHashによってdeduplicationできなかったため、 [Paper Note] SemDeDup: Data-efficient learning at web-scale through semantic
deduplication, Amro Abbas+, arXiv'23
を用いてdocument embeddingに基づいて類似した文書群を排除
- Multilingual
- 独自にクロールしたデータとFineWeb-2 [Paper Note] FineWeb2: One Pipeline to Scale Them All -- Adapting Pre-Training Data Processing to Every Language, Guilherme Penedo+, COLM'25
から多言語の文書群を抽出し、quality classifierを適用することでeducational utilityを定量化し、高いスコアの文書群をupsamplingして利用
- code
- githubなどのソースコードhosting platformから収集
- ソースコードはルールベースのフィルタリングをかけ、その後言語ごとのquality modelsによって、high,middle, lowの3つに品質を分類
- high qualityなものはupsamplingし、low qualityなものは除外
- [Paper Note] Efficient Training of Language Models to Fill in the Middle, Mohammad Bavarian+, arXiv'22
で提案されているFill in the Middle objectiveをコードの事前学習では適用
- コードに関連するweb文書も事前学習で収集したテキスト群からルールベースとfasttextによる分類器で抽出し、ソースコードと同様のqualityの分類とサンプリング手法を適用。最終的にフィルタリングされた文書群はre-parseしてフォーマットと内容の品質を向上させた
- math & science
- web page, 本, 論文から、reasoning能力を向上させるために、数学と科学に関する文書を収集
- LLMを用いて文書中のeducational contentの比率に基づいて文書をスコアリングしスコアを予測するsmall-scaleな分類器を学習
- 最終的に事前学習コーパスの中の閾値以上のスコアを持つ文書をupsampling
- 事前学習は2 stageに分かれており、最初のステージでは、"大部分は"generalな文書で学習する。次のステージでは、ソースコード、数学、科学、コーディング関連の文書をupsamplingして学習する。
上記以上の細かい実装上の情報は記載されていない。
mid-training / post trainingについても後ほど追記する
以下も参照のこと
- GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties, Zhipu AI Inc., 2025.07
[Paper Note] Physics of Language Models: Part 2.1, Grade-School Math and the Hidden Reasoning Process, Tian Ye+, ICLR'25
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#Analysis #NLP #LanguageModel #ICLR #reading Issue Date: 2025-08-11 GPT Summary- 言語モデルの数学的推論能力を研究し、GSM8Kベンチマークでの精度向上のメカニズムを探る。具体的には、推論スキルの発展、隠れたプロセス、人間との違い、必要なスキルの超越、推論ミスの原因、モデルのサイズや深さについての実験を行い、LLMの理解を深める洞察を提供。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=Tn5B6Udq3E
小学生向けの算数の問題を通じて、以下の基本的なResearch Questionsについて調査して研究。これらを理解することで、言語モデルの知能を理解する礎とする。
## Research Questions
- 言語モデルはどのようにして小学校レベルの算数の問題を解けるようになるのか？
- 単にテンプレートを暗記しているだけなのか、それとも人間に似た推論スキルを学んでいるのか？
- あるいは、その問題を解くために新しいスキルを発見しているのか？
- 小学校レベルの算数問題だけで訓練されたモデルは、それらの問題を解くことしか学ばないのか？
- それとも、より一般的な知能を学習するのか？
- どのくらい小さい言語モデルまで、小学校レベルの算数問題を解けるのか？
- 深さ（層の数）は幅（層ごとのニューロン数）より重要なのか？
- それとも、単にサイズだけが重要か？
（続きはのちほど...）
[Paper Note] Language Models Resist Alignment: Evidence From Data Compression, Jiaming Ji+, ACL'25
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#ACL Issue Date: 2025-08-03 GPT Summary- 本研究では、大規模言語モデル（LLMs）の整合性ファインチューニングが、意図しない行動を示す原因となる「elasticity」を理論的および実証的に探求。整合後のモデルは、事前学習時の行動分布に戻る傾向があり、ファインチューニングが整合性を損なう可能性が示された。実験により、モデルのパフォーマンスが急速に低下し、その後事前学習分布に戻ることが確認され、モデルサイズやデータの拡張とelasticityの相関も明らかに。これにより、LLMsのelasticityに対処する必要性が強調された。
[Paper Note] A Theory of Response Sampling in LLMs: Part Descriptive and Part Prescriptive, Sarath Sivaprasad+, ACL'25
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#ACL Issue Date: 2025-08-03 GPT Summary- LLMのサンプリング行動を調査し、ヒューリスティクスが人間の意思決定に類似していることを示す。サンプルは統計的規範から処方的要素に逸脱し、公衆衛生や経済動向において一貫して現れる。LLMの概念プロトタイプが処方的規範の影響を受け、人間の正常性の概念に類似。ケーススタディを通じて、LLMの出力が理想的な値にシフトし、偏った意思決定を引き起こす可能性があることを示し、倫理的懸念を提起。
[Paper Note] Rethinking the Role of Prompting Strategies in LLM Test-Time Scaling: A Perspective of Probability Theory, Yexiang Liu+, ACL'25 Outstanding Paper
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#Analysis #NLP #LanguageModel #Prompting #ACL #reading #MajorityVoting Issue Date: 2025-08-03 GPT Summary- 本研究では、LLMのテスト時の計算スケーリングにおけるプロンプト戦略の効果を調査。6つのLLMと8つのプロンプト戦略を用いた実験により、複雑なプロンプト戦略が単純なChain-of-Thoughtに劣ることを示し、理論的な証明を提供。さらに、スケーリング性能を予測し最適なプロンプト戦略を特定する手法を提案し、リソース集約的な推論プロセスの必要性を排除。複雑なプロンプトの再評価と単純なプロンプト戦略の潜在能力を引き出すことで、テスト時のスケーリング性能向上に寄与することを目指す。 Comment
non-thinkingモデルにおいて、Majority Voting (i.e. Self Consistency)によるtest-time scalingを実施する場合のさまざまなprompting戦略のうち、budgetとサンプリング数が小さい場合はCoT以外の適切なprompting戦略はモデルごとに異なるが、budgetやサンプリング数が増えてくるとシンプルなCoT（実験ではzeroshot CoTを利用）が最適なprompting戦略として支配的になる、という話な模様。
さらに、なぜそうなるかの理論的な分析と最適な与えられた予算から最適なprompting戦略を予測する手法も提案している模様。
が、評価データの難易度などによってこの辺は変わると思われ、特にFigure39に示されているような、**サンプリング数が増えると簡単な問題の正解率が上がり、逆に難しい問題の正解率が下がるといった傾向があり、CoTが簡単な問題にサンプリング数を増やすと安定して正解できるから支配的になる**、という話だと思われるので、常にCoTが良いと勘違いしない方が良さそうだと思われる。たとえば、**解こうとしているタスクが難問ばかりであればCoTでスケーリングするのが良いとは限らない、といった点には注意が必要**だと思うので、しっかり全文読んだ方が良い。時間がある時に読みたい（なかなかまとまった時間取れない）
最適なprompting戦略を予測する手法では、
- 問題の難易度に応じて適応的にスケールを変化させ(なんとO(1)で予測ができる)
- 動的に最適なprompting戦略を選択
することで、Majority@10のAcc.を8Bスケールのモデルで10--50%程度向上させることができる模様。いやこれほんとしっかり読まねば。
[Paper Note] Mapping 1,000+ Language Models via the Log-Likelihood Vector, Momose Oyama+, ACL'25
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#Embeddings #Analysis #NLP #LanguageModel #ACL Issue Date: 2025-08-03 GPT Summary- 自動回帰型言語モデルの比較に対し、対数尤度ベクトルを特徴量として使用する新しいアプローチを提案。これにより、テキスト生成確率のクルバック・ライブラー発散を近似し、スケーラブルで計算コストが線形に増加する特徴を持つ。1,000以上のモデルに適用し、「モデルマップ」を構築することで、大規模モデル分析に新たな視点を提供。 Comment
NLPコロキウムでのスライド:
https://speakerdeck.com/shimosan/yan-yu-moderunodi-tu-que-lu-fen-bu-to-qing-bao-ji-he-niyorulei-si-xing-noke-shi-hua
元ポスト:
[Paper Note] BUFFER-X: Towards Zero-Shot Point Cloud Registration in Diverse Scenes, Minkyun Seo+, ICCV'25
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#ComputerVision #ICCV Issue Date: 2025-08-03 GPT Summary- BUFFER-Xというゼロショット登録パイプラインを提案し、環境特有のボクセルサイズや探索半径への依存、ドメイン外ロバスト性の低さ、スケール不一致の問題に対処。マルチスケールのパッチベースの記述子生成と階層的インライア検索を用いて、さまざまなシーンでのロバスト性を向上。新しい一般化ベンチマークを用いて、BUFFER-Xが手動調整なしで大幅な一般化を達成することを示した。 Comment
元ポスト:
この辺の分野ぱっと見で全然わからない…
[Paper Note] WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training, Changxin Tian+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Optimizer #Selected Papers/Blogs #ModelMerge #Stability Issue Date: 2025-08-02 GPT Summary- 学習率スケジューリングの新たなアプローチとして、Warmup-Stable and Merge（WSM）を提案。WSMは、学習率の減衰とモデルマージの関係を確立し、さまざまな減衰戦略を統一的に扱う。実験により、マージ期間がモデル性能において重要であることを示し、従来のWSDアプローチを上回る性能向上を達成。特に、MATHで+3.5%、HumanEvalで+2.9%、MMLU-Proで+5.5%の改善を記録。 Comment
元ポスト:
Weight Decayを無くせるらしい
エッセンスの解説:
チェックポイントさえ保存しておいて事後的に活用することだで、細かなハイパラ調整のための試行錯誤する手間と膨大な計算コストがなくなるのであれば相当素晴らしいのでは…？
解説:
[Paper Note] AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders, Zhengxuan Wu+, ICLR'25 Spotlight
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#Controllable #NLP #Dataset #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #Prompting #Evaluation #ICLR #ActivationSteering/ITI #Selected Papers/Blogs #InstructionFollowingCapability #Steering Issue Date: 2025-08-02 GPT Summary- 言語モデルの出力制御は安全性と信頼性に重要であり、プロンプトやファインチューニングが一般的に用いられるが、さまざまな表現ベースの技術も提案されている。これらの手法を比較するためのベンチマークAxBenchを導入し、Gemma-2-2Bおよび9Bに関する実験を行った。結果、プロンプトが最も効果的で、次いでファインチューニングが続いた。概念検出では表現ベースの手法が優れており、SAEは競争力がなかった。新たに提案した弱教師あり表現手法ReFT-r1は、競争力を持ちながら解釈可能性を提供する。AxBenchとともに、ReFT-r1およびDiffMeanのための特徴辞書を公開した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=K2CckZjNy0
A New Formulation of Zipf’s Meaning-Frequency Law through Contextual Diversity, Nagata+, ACL'25
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Issue Date: 2025-07-31 GPT Summary- 本論文では、Zipfの意味-頻度法則を単語の頻度と文脈の多様性の関係として定式化し、言語モデルから得られた単語ベクトルを用いて意味のカウントを定量化する新たな解釈を提案。さらに、LMのサイズが小さいと法則が観測できないことを示し、自回帰型LMがマスク型LMよりも多くのパラメータを必要とすることを明らかにした。
[Paper Note] MetaCLIP 2: A Worldwide Scaling Recipe, Yung-Sung Chuang+, NeurIPS'25 Spotlight
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#ComputerVision #NLP #Dataset #MultiLingual #CLIP #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-30 GPT Summary- MetaCLIP 2を提案し、CLIPをゼロから訓練するための新しいアプローチを示す。英語と非英語データの相互利益を得るための最小限の変更を加え、ゼロショットのImageNet分類で英語専用モデルを上回る性能を達成。多言語ベンチマークでも新たな最先端を記録。 Comment
元ポスト:
マルチリンガルなCLIP
HF: https://huggingface.co/facebook/metaclip-2-mt5-worldwide-b32
[Paper Note] Ming-Omni: A Unified Multimodal Model for Perception and Generation, Inclusion AI+, arXiv'25, 2025.06
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #SpeechProcessing #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #UMM #Omni Issue Date: 2025-07-26 GPT Summary- Ming-Omniは、画像、テキスト、音声、動画を処理できる統一マルチモーダルモデルで、音声生成と画像生成において優れた能力を示す。専用エンコーダを用いて異なるモダリティからトークンを抽出し、MoEアーキテクチャで処理することで、効率的にマルチモーダル入力を融合。音声デコーダと高品質な画像生成を統合し、コンテキストに応じたチャットやテキストから音声への変換、画像編集が可能。Ming-Omniは、GPT-4oに匹敵する初のオープンソースモデルであり、研究と開発を促進するためにコードとモデルの重みを公開。 Comment
元ポスト:
現在はv1.5も公開されておりさらに性能が向上している模様？
[Paper Note] Towards Greater Leverage: Scaling Laws for Efficient Mixture-of-Experts Language Models, Changxin Tian+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-25 GPT Summary- Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、LLMsの効率的なスケーリングを可能にするが、モデル容量の予測には課題がある。これに対処するため、Efficiency Leverage (EL)を導入し、300以上のモデルを訓練してMoE構成とELの関係を調査。結果、ELはエキスパートの活性化比率と計算予算に依存し、エキスパートの粒度は非線形の調整因子として機能することが明らかに。これらの発見を基にスケーリング法則を統一し、Ling-mini-betaモデルを設計・訓練した結果、計算資源を7倍以上節約しつつ、6.1Bの密なモデルと同等の性能を達成。研究は効率的なMoEモデルのスケーリングに関する基盤を提供する。 Comment
元ポスト:
所見:
[Paper Note] RankMixer: Scaling Up Ranking Models in Industrial Recommenders, Jie Zhu+, arXiv'25
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#RecommenderSystems #NeuralNetwork #LearningToRank #Transformer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-24 GPT Summary- RankMixerは、推薦システムのスケーラビリティを向上させるための新しいアーキテクチャで、トランスフォーマーの並列性を活かしつつ、効率的な特徴相互作用を実現。Sparse-MoEバリアントを用いて10億パラメータに拡張し、動的ルーティング戦略で専門家の不均衡を解消。実験により、1兆スケールのデータセットで優れたスケーリング能力を示し、MFUを4.5%から45%に向上させ、推論レイテンシーを維持しつつパラメータを100倍に増加。オンラインA/Bテストで推薦、広告、検索の各シナリオにおける効果を確認し、ユーザーのアクティブ日数を0.2%、アプリ内使用時間を0.5%改善。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling, Zijun Liu+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Test-Time Scaling #GRPO #Selected Papers/Blogs #Non-VerifiableRewards #RewardModel Issue Date: 2025-07-22 GPT Summary- 強化学習を用いてLLMsの推論能力を向上させるため、報酬モデリング（RM）のスケーラビリティを探求。ポイントワイズ生成報酬モデリング（GRM）を採用し、自己原則批評調整（SPCT）を提案してパフォーマンスを向上。並列サンプリングとメタRMを導入し、スケーリング性能を改善。実験により、SPCTがGRMの質とスケーラビリティを向上させ、既存の手法を上回る結果を示した。DeepSeek-GRMは一部のタスクで課題があるが、今後の取り組みで解決可能と考えられている。モデルはオープンソースとして提供予定。 Comment
- inputに対する柔軟性と、
- 同じresponseに対して多様なRewardを算出でき (= inference time scalingを活用できる)、
- Verifiableな分野に特化していないGeneralなRewardモデルである
Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling (GRM) を提案。
Figure3に提案手法の学習の流れが図解されておりわかりやすい。
[Paper Note] Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings, Mihir Prabhudesai+, arXiv'25
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Scaling Laws #Initial Impression Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-07-22 GPT Summary- マスク付き拡散モデルは、データ制約のある設定で自己回帰（AR）モデルを大幅に上回ることを発見。拡散モデルはデータを効果的に活用し、検証損失を低下させ、下流のパフォーマンスを向上させる。新しいスケーリング法則を見つけ、拡散がARを上回る臨界計算閾値を導出。データがボトルネックの場合、拡散モデルはARの魅力的な代替手段となる。 Comment
元ポスト:
いつかdLLMの時代きそうだなあ
著者ポスト:
追加実験結果:
[Paper Note] Streaming 4D Visual Geometry Transformer, Dong Zhuo+, arXiv'25
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#ComputerVision #4D Reconstruction Issue Date: 2025-07-17 GPT Summary- 動画から4D空間-時間幾何学を認識・再構築するために、ストリーミング4Dビジュアルジオメトリトランスフォーマーを提案。因果トランスフォーマーアーキテクチャを用いて、過去の情報をキャッシュしながらリアルタイムで4D再構築を実現。効率的なトレーニングのために、双方向ビジュアルジオメトリからの知識蒸留を行い、推論速度を向上させつつ競争力のある性能を維持。スケーラブルな4Dビジョンシステムの実現に寄与。 Comment
元ポスト:
モデルのアーキテクチャ
[Paper Note] Building Instruction-Tuning Datasets from Human-Written Instructions with Open-Weight Large Language Models, Youmi Ma+, arXiv'25
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Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- 本研究では、人間が書いた指示を用いた指示調整データセットを構築し、LLMの性能向上を図る。人間由来のデータで微調整されたモデルは、既存のデータセットで調整されたモデルを上回る結果を示し、日本語データセットでも同様の成果を確認。指示調整によりLLMは指示に従う能力を向上させるが、文化特有の知識が不足していることが明らかに。データセットとモデルは公開予定で、多様な使用ケースに対応可能。
[Paper Note] Quantile Reward Policy Optimization: Alignment with Pointwise Regression and Exact Partition Functions, Simon Matrenok+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #GRPO #Off-Policy Issue Date: 2025-07-15 GPT Summary- QRPO（Quantile Reward Policy Optimization）は、ポイントワイズの絶対報酬から学習する新しい手法で、DPOのシンプルさとオフライン適用性を兼ね備えています。QRPOは量子報酬を用いてKL正則化された強化学習の目的の閉形式解への回帰を実現し、相対的な信号の必要性を排除します。実験結果では、QRPOがDPOやREBEL、SimPOと比較して、チャットやコーディングの評価で一貫して最高のパフォーマンスを示しました。また、堅牢な報酬でのトレーニングにより、長さバイアスが減少することが確認されました。 Comment
off-policy RLでもlong contextで高い性能が出るようになったのだろうか
元ポスト:
関連:
- Q-learning is not yet scalable, Seohong Park, UC Berkeley, 2025.06
[Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25, 2025.02
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #Optimizer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-14 GPT Summary- Muonオプティマイザーを大規模モデルにスケールアップするために、ウェイトデケイとパラメータごとの更新スケール調整を導入。これにより、Muonは大規模トレーニングで即座に機能し、計算効率がAdamWの約2倍に向上。新たに提案するMoonlightモデルは、少ないトレーニングFLOPで優れたパフォーマンスを達成し、オープンソースの分散Muon実装や事前トレーニング済みモデルも公開。 Comment
解説ポスト:
こちらでも紹介されている:
- きみはNanoGPT speedrunを知っているか？, PredNext, 2025.07
解説:
図解:
[Paper Note] SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models, Andrés Marafioti+, arXiv'25
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#ComputerVision #NLP #MultiModal #SmallModel #OpenWeight #Architecture #COLM #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #EdgeDevices Issue Date: 2025-07-09 GPT Summary- SmolVLMは、リソース効率の良い推論のために設計されたコンパクトなマルチモーダルモデルシリーズであり、低い計算オーバーヘッドを持つアーキテクチャやトークン化戦略を採用。最小モデルのSmolVLM-256Mは、1GB未満のGPUメモリでIdefics-80Bモデルを上回る性能を発揮し、最大モデルは2.2Bパラメータで最先端のVLMに匹敵。これにより、エネルギー効率の良い実用的な展開が可能となる。 Comment
HFSpace: https://huggingface.co/blog/smolervlm
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=qMUbhGUFUb
[Paper Note] VLM2Vec: Training Vision-Language Models for Massive Multimodal Embedding Tasks, Ziyan Jiang+, ICLR'25
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#ComputerVision #Embeddings #NLP #Dataset #Evaluation #MultiModal #ICLR #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-09 GPT Summary- 本研究では、ユニバーサルマルチモーダル埋め込みモデルの構築を目指し、二つの貢献を行った。第一に、MMEB（Massive Multimodal Embedding Benchmark）を提案し、36のデータセットを用いて分類や視覚的質問応答などのメタタスクを網羅した。第二に、VLM2Vecというコントラストトレーニングフレームワークを開発し、視覚-言語モデルを埋め込みモデルに変換する手法を示した。実験結果は、VLM2Vecが既存のモデルに対して10%から20%の性能向上を達成することを示し、VLMの強力な埋め込み能力を証明した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=TE0KOzWYAF
[Paper Note] VLM2Vec-V2: Advancing Multimodal Embedding for Videos, Images, and Visual Documents, Rui Meng+, arXiv'25
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#ComputerVision #Embeddings #InformationRetrieval #NLP #LanguageModel #MultiModal #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Initial Impression Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-07-09 GPT Summary- VLM2Vec-V2という統一フレームワークを提案し、テキスト、画像、動画、視覚文書を含む多様な視覚形式の埋め込みを学習。新たにMMEB-V2ベンチマークを導入し、動画検索や視覚文書検索など5つのタスクを追加。広範な実験により、VLM2Vec-V2は新タスクで強力なパフォーマンスを示し、従来の画像ベンチマークでも改善を達成。研究はマルチモーダル埋め込みモデルの一般化可能性に関する洞察を提供し、スケーラブルな表現学習の基盤を築く。 Comment
元ポスト:
Video Classification, Visual Document Retrievalなどのモダリティも含まれている。
[Paper Note] AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench, Edan Toledo+, NeurIPS'25, 2025.07
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#GraphBased #NLP #Search #LanguageModel #AIAgents #ScientificDiscovery #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #EvolutionaryAlgorithm #Initial Impression Notes #autoresearch/RSI #Author Thread-Post Issue Date: 2025-07-08 GPT Summary- AI研究エージェントを、演算子で候補解を反復的に変更する探索方策として定式化。 異なる演算子集合と貪欲法・MCTS・進化的手法を組み合わせ、相互作用を体系的に検証。 最良の組み合わせにより、MLE-bench liteでKaggleメダル獲得成功率を39.6%から47.7%に向上させ、最先端性能を達成。 Comment
元ポスト:
関連:
- MLE-Bench, OpenAI, 2024.10
グラフ中の各ノードはartifacts（i.e., エージェントが生成したコード)で、先行研究がiterativeな実験に加え、潜在的なsolutionに対してtree searchをすることでSoTAを達成しており、これをグラフを用いてより一般化することで異なるデザインのエージェントでも適用できるようにしている。
あとで追記する
openreview: https://openreview.net/forum?id=RwfrdKSgCE
[Paper Note] Answer Matching Outperforms Multiple Choice for Language Model Evaluation, Nikhil Chandak+, arXiv'25, 2025.07
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#NLP #LanguageModel #Evaluation #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-07-05 GPT Summary- 多肢選択式評価では、問題文を見ずに答えられる近道が生じやすく、モデルの能力を適切に測れない。そこで、選択肢なしで自由形式の回答を生成し、参照回答を用いてLLMが回答の一致を判定する「回答マッチング」を提案。MMLU-ProとGPQA-Diamondで人手採点と比較した結果、回答マッチングは最新モデルから小規模モデルまで高い一致度を示し、既存の多肢選択式評価や参照回答なしのLLM判定を上回った。さらに、自由形式回答の評価によってモデル順位も大きく変化し、多肢選択式から回答マッチングへの移行を示唆。 Comment
元ポスト:
これは非常に重要な研究に見える
Multiple Choice Question (MCQ)では、選択肢の中から消去法（論文中では仲間はずれを一つ探す, odd one cut)によって、正解の目処が立ってしまい、分類能力を評価するような尺度になっている。一方で同じモデルでも、Questionのみを与えて、選択肢無しで評価をすると、選択肢ありでは正解できたのに正解できない、という現象が生じる。これはモデルの分類能力ではなく、生成能力を評価しているからであり、これまでのMCQでの評価はモデルの能力の一部、特に識別能力しか評価できていないことが示唆される。このため、Answer Matchingと呼ばれる、モデルに自由記述で出力をさせた後に、referenaceと出力が一致しているか否かで評価をする手法を提案している。GPQA DiamondとMMLU-Proにおいて、人間にAnswer Matchingによる評価をさせオラクルを取得した後、SLMやより大きなモデルでAnswer Matchingを実験したところ、o4-miniを用いたLLM-as-a-Judgeよりも、SLMにおいてさえオラクルに近い性能を発揮し、人間と同等のレベルで自動評価が可能なことが示唆される。
まだ冒頭しか読めていないので後で読む
openreview:
https://openreview.net/forum?id=xkbjNJi0eb
興味深い知見をもたらす実験は含まれるものの、Reference-answer + LLM-as-a-Judgeによる評価の枠組みは既に一般的な技術であり、新規性に乏しいという理由でrejectされている。
[Paper Note] OctoThinker: Mid-training Incentivizes Reinforcement Learning Scaling, Zengzhi Wang+, arXiv'25
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#Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #mid-training #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-06-27 GPT Summary- 異なるベース言語モデル（LlamaやQwen）の強化学習（RL）における挙動を調査し、中間トレーニング戦略がRLのダイナミクスに与える影響を明らかに。高品質の数学コーパスがモデルのパフォーマンスを向上させ、長い連鎖的思考（CoT）がRL結果を改善する一方で、冗長性や不安定性を引き起こす可能性があることを示す。二段階の中間トレーニング戦略「Stable-then-Decay」を導入し、OctoThinkerモデルファミリーを開発。オープンソースのモデルと数学推論コーパスを公開し、RL時代の基盤モデルの研究を支援することを目指す。 Comment
元ポスト:
mid-trainingの観点から、post trainingにおけるRLがスケーリングする条件をsystematicallyに調査している模様
論文中にはmid-training[^1]の定義が記述されている:
[^1]: mid-trainingについてはコミュニティの間で厳密な定義はまだ無くバズワードっぽく使われている、という印象を管理人は抱いており、本稿は文献中でmid-trainingを定義する初めての試みという所感
ざっくり言うと、上記論文中の定義でいうと、mid-trainingとは特定の目的を実現するための事前学習と事後学習の間における中間に位置する学習ステージであり、たとえば特定ドメインの知識の獲得や、事後学習の準備などが含まれる。
最近だと、コーディングや論理的思考力などの特定ドメインの能力の獲得や、context長を伸ばすために実施したり、特定ドメインでのRLの前段階としてSFTを通じてwarm-upをする（reasoning能力の獲得等）などが中間学習で実施されている印象がある。
[Paper Note] Mind the Gap: Examining the Self-Improvement Capabilities of Large Language Models, Yuda Song+, ICLR'25
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#Analysis #NLP #LanguageModel #SelfImprovement #ICLR #Selected Papers/Blogs #Verification #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-06-24 GPT Summary- 自己改善はLLMの出力検証を通じてデータをフィルタリングし、蒸留するメカニズムである。本研究では、自己改善の数学的定式化を行い、生成-検証ギャップに基づくスケーリング現象を発見。さまざまなモデルとタスクを用いた実験により、自己改善の可能性とその性能向上方法を探求し、LLMの理解を深めるとともに、将来の研究への示唆を提供する。 Comment
参考: https://joisino.hatenablog.com/entry/mislead
Verificationに対する理解を深めるのに非常に良さそう
openreview: https://openreview.net/forum?id=mtJSMcF3ek
[Paper Note] Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling, Edoardo Cetin+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Distillation #Test-Time Scaling #PostTraining #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-23 GPT Summary- 強化学習教師（RLT）を用いて推論言語モデル（LM）のトレーニングを行い、タスク探索の課題を回避する新しいフレームワークを提案。RLTは問題の質問と解決策を提示し、学生に合わせた説明を通じて理解をテストし、密な報酬でトレーニングされる。7BのRLTは、競技および大学レベルのタスクで既存の蒸留パイプラインよりも高いパフォーマンスを示し、分布外タスクへの適用でも効果を維持する。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective, Zhoujun Cheng+, NeurIPS'25
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#NLP #Dataset #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #NeurIPS #mid-training #PostTraining #RLVR #Selected Papers/Blogs #DataMixture #CrossDomain #KeyPoint Notes #Reading Reflections #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-22 GPT Summary- Guruを導入し、数学、コード、科学、論理、シミュレーション、表形式の6つの推論ドメインにわたる92KのRL推論コーパスを構築。これにより、LLM推論のためのRLの信頼性と効果を向上させ、ドメイン間の変動を観察。特に、事前学習の露出が限られたドメインでは、ドメイン内トレーニングが必要であることを示唆。Guru-7BとGuru-32Bモデルは、最先端の性能を達成し、複雑なタスクにおいてベースモデルの性能を改善。データとコードは公開。 Comment
元ポスト:
post-trainingにおけるRLのcross domain（Math, Code, Science, Logic, Tabular)における影響を調査した研究。非常に興味深い研究。詳細は元論文が著者ポスト参照のこと。
Qwenシリーズで実験。以下元ポストのまとめ。
- mid trainingにおいて重点的に学習されたドメインはRLによるpost trainingで強い転移を発揮する（Code, Math, Science)
- 一方、mid trainingであまり学習データ中に出現しないドメインについては転移による性能向上は最小限に留まり、in-domainの学習データをきちんと与えてpost trainingしないと性能向上は限定的
- 簡単なタスクはcross domainの転移による恩恵をすぐに得やすい（Math500, MBPP),難易度の高いタスクは恩恵を得にくい
- 各ドメインのデータを一様にmixすると、単一ドメインで学習した場合と同等かそれ以上の性能を達成する
- 必ずしもresponse lengthが長くなりながら予測性能が向上するわけではなく、ドメインによって傾向が異なる
- たとえば、Code, Logic, Tabularの出力は性能が向上するにつれてresponse lengthは縮小していく
- 一方、Science, Mathはresponse lengthが増大していく。また、Simulationは変化しない
- 異なるドメインのデータをmixすることで、最初の数百ステップにおけるrewardの立ち上がりが早く（単一ドメインと比べて急激にrewardが向上していく）転移がうまくいく
- （これは私がグラフを見た感想だが、単一ドメインでlong runで学習した場合の最終的な性能は4/6で同等程度、2/6で向上（Math, Science)
- 非常に難易度の高いmathデータのみにフィルタリングすると、フィルタリング無しの場合と比べて難易度の高いデータに対する予測性能は向上する一方、簡単なOODタスク（HumanEval)の性能が大幅に低下する（特定のものに特化するとOODの性能が低下する）
- RLはpre(mid)-trainingで学習されたreasoning能力を引き出すだけではなく、新規のタスクに対しては新たなreasoning能力を獲得できる
- モデルサイズが小さいと、RLでpost-training後のpass@kのkを大きくするとどこかでサチり、baseモデルと交差するが、大きいとサチらず交差しない
- モデルサイズが大きいとより多様なreasoningパスがunlockされている
- pass@kで観察したところRLには2つのphaseのよつなものが観測され、最初の0-160（1 epoch)ステップではpass@1が改善したが、pass@max_kは急激に性能が劣化した。一方で、160ステップを超えると、双方共に徐々に性能改善が改善していくような変化が見られた
本研究で構築されたGuru Dataset:
https://huggingface.co/datasets/LLM360/guru-RL-92k
math, coding, science, logic, simulation, tabular reasoningに関する高品質、かつverifiableなデータセット。
> RLはpre(mid)-trainingで学習されたreasoning能力を引き出すだけではなく、新規のタスクに対しては新たなreasoning能力を獲得できる
上記takeawayは
- [Paper Note] Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?, Yang Yue+, NeurIPS'25, 2025.04
と一見相反するように見えるが、実際どうなんだろうか。
最初は、RLによりPass@1が改善するので、Figure 1などに記載されている特定のドメインでの skill aqcuisition にはin-domain dataが必要でRLがそれに寄与するという話は、Pass@1が改善された結果なのかなと思ったが、
4.3節に実際に上記研究が引用され考察がなされており、mid-trainingなどで多くのデータが含まれるMathドメインについては、上記研究と同じ傾向でbase modelとRL後のモデルがK=64の時点で性能が交差、その後逆転するため、上記研究と同様の傾向が見受けられた。一方で、タスクごとに見るとzebra-logicのような事前学習ではあまりexposeされないタスクで見ると、依然としてRLの方が高いPass@kを獲得しているという現象が観測され、base modelのreadoning boundaryを拡大することができている、という解釈のようである。
[Paper Note] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer, Jianyuan Wang+, CVPR'25
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#ComputerVision #Transformer #CVPR #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction #Backbone #Reference Collection Issue Date: 2025-06-22 GPT Summary- VGGTは、シーンの主要な3D属性を複数のビューから直接推測するフィードフォワードニューラルネットワークであり、3Dコンピュータビジョンの分野において新たな進展を示します。このアプローチは効率的で、1秒未満で画像を再構築し、複数の3Dタスクで最先端の結果を達成します。また、VGGTを特徴バックボーンとして使用することで、下流タスクの性能が大幅に向上することが示されています。コードは公開されています。 Comment
元ポスト:
様々な研究のBackboneとして活用されている。
[Paper Note] Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities, Gheorghe Comanici+, arXiv'25, 2025.07
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#NLP #LanguageModel #Proprietary #VisionLanguageModel #Reference Collection Issue Date: 2025-06-18 GPT Summary- Gemini 2.X モデルファミリーには、Gemini 2.5 ProとGemini 2.5 Flash、さらにGemini 2.0 FlashおよびFlash-Liteが含まれ、高性能なコーディングと推論能力を持つ。特にGemini 2.5 Proは、最大3時間の動画処理が可能で、マルチモーダル理解が強化されており、新たなワークフローを創出する。Gemini 2.5 Flashは限られたリソースで優れた推論を実現し、低遅延・低コストのモデルも高性能を提供。全体として、Gemini 2.Xは幅広い能力とコストの選択肢を提供し、エージェント性問題解決の新たな可能性を探る。 Comment
関連ポスト:
解説ポスト:
関連ポスト:
[Paper Note] Massive Supervised Fine-tuning Experiments Reveal How Data, Layer, and Training Factors Shape LLM Alignment Quality, Yuto Harada+, EMNLP'25
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#Analysis #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #EMNLP #Selected Papers/Blogs #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-18 GPT Summary- SFTはLLMを人間の指示に整合させる重要なプロセスであり、1,000以上のSFTモデルを生成し、データセットの特性と層ごとの変更を調査。訓練タスクの相乗効果やモデル固有の戦略の重要性を明らかにし、困惑度がSFTの効果を予測することを示した。中間層の重みの変化がパフォーマンス向上と強く相関し、研究を加速させるためにモデルと結果を公開予定。 Comment
元ポスト:
NLP'25: https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/C10-6.pdf
[Paper Note] Resa: Transparent Reasoning Models via SAEs, Shangshang Wang+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #MachineLearning #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #PostTraining #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-13 GPT Summary- Resaという1.5Bの推論モデル群を提案し、効率的なスパースオートエンコーダーチューニング（SAE-Tuning）手法を用いて訓練。これにより、97%以上の推論性能を保持しつつ、訓練コストを2000倍以上削減し、訓練時間を450倍以上短縮。軽いRL訓練を施したモデルで高い推論性能を実現し、抽出された推論能力は一般化可能かつモジュール化可能であることが示された。全ての成果物はオープンソース。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
論文中で利用されているSource Modelの一つ:
- [Paper Note] Tina: Tiny Reasoning Models via LoRA, Shangshang Wang+, arXiv'25
[Paper Note] Value Residual Learning, Zhanchao Zhou+, ACL'25
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#NLP #LanguageModel #Transformer #Architecture #ACL #Selected Papers/Blogs #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-12 GPT Summary- ResFormerは、隠れ状態の残差に値の残差接続を加えることで情報の流れを強化する新しいTransformerアーキテクチャを提案。実験により、ResFormerは従来のTransformerに比べて少ないパラメータとトレーニングデータで同等の性能を示し、SVFormerはKVキャッシュサイズを半減させることができる。性能はシーケンスの長さや学習率に依存する。 Comment
元ポスト:
なぜValue Residual Learningがうまくいくかの直感的説明:
ざっくり言うと、LayerNormよって初期layerの影響は深くなればなるほど小さくなり、情報が損なわれていってしまうため、ValueをQKに応じて情報を運んでくる要素と捉えると、検索やコピーなどの明確なinputに関する情報が欲しい場合に、すべてのlayerから初期のValueにアクセスできるvalue residual connectionが有用となる、といった話と理解した。Valueにのみフォーカスしているが、QKの場合はどうなのかといった要素はまだ未開拓な分野とのこと。
Wide&Deepみたいな話になってきた:
- [Paper Note] Wide & Deep Learning for Recommender Systems, Heng-Tze Cheng+, DLRS'16, 2016.06
Value Residual Learningを用いたアーキテクチャが現在nanoGPT Speedrunでトップになった。
- Modded-NanoGPT, KellerJordan, 2024.05
現在のlayerのValueと初期レイヤーのValueを線形補完する重みをtrainableにするとさらに性能が改善することも言及されている。
所見:
[Paper Note] ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models, Mingjie Liu+, NeurIPS'25
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#Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-06-04 GPT Summary- 強化学習（RL）が言語モデルの推論能力を向上させる可能性を探る本研究では、長期的なRL（ProRL）トレーニングが新しい推論戦略を明らかにできることを示します。新しいトレーニング手法ProRLを導入し、実証分析により、RLでトレーニングされたモデルが基礎モデルを上回ることが確認されました。推論の改善は基礎モデルの能力やトレーニング期間と相関しており、RLが新しい解決空間を探索できることを示唆しています。これにより、RLが言語モデルの推論を拡張する条件に関する新たな洞察が得られ、今後の研究の基盤が築かれます。モデルの重みは公開されています。 Comment
元ポスト:
RLVR（math, code（従来はこの2種類）, STEM, logic Puzzles, instruction following）によって大規模なスケール（長期的に学習をする; 2k training stepsと多様なタスクでの学習データ）で実験をし、定期的にReferenceポリシーとOptimizerをリセットすることで、元のポリシーからの乖離を防ぎつつも、新たな学習が進むようなことをしている模様。
（※PFNのランチタイムトークを参考に記述）
verlを用いて、DAPOで学習をしている。
- verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs, ByteDance Seed Team, 2025.04
- [Paper Note] DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, NeurIPS'25
[Paper Note] Pitfalls of Rule- and Model-based Verifiers -- A Case Study on Mathematical Reasoning, Yuzhen Huang+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #LanguageModel #VerifiableRewards #RLVR #Verification #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-03 GPT Summary- 本研究では、数学的推論における検証者の信頼性とそのRL訓練プロセスへの影響を分析。ルールベースの検証者は偽陰性率が高く、RL訓練のパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが判明。モデルベースの検証者は静的評価で高精度を示すが、偽陽性に対して脆弱であり、報酬が不正に膨らむ可能性がある。これにより、強化学習における堅牢な報酬システムの必要性が示唆される。 Comment
元ポスト:
verificationタスクに特化してfinetuningされたDiscriminative Classifierが、reward hackingに対してロバストであることが示唆されている模様。
Discriminative Verifierとは、Question, Response, Reference Answerがgivenな時に、response（しばしばreasoning traceを含み複数のanswerの候補が記述されている）の中から最終的なanswerを抽出し、Reference answerと抽出したanswerから正解/不正解をbinaryで出力するモデルのこと。Rule-based Verifierではフォーマットが異なっている場合にfalse negativeとなってしまうし、そもそもルールが規定できないタスクの場合は適用できない。Discriminative Verifierではそのようなケースでも適用できると考えられる。
Discriminative Verifierの例はたとえば下記:
https://huggingface.co/IAAR-Shanghai/xVerify-0.5B-I
- [Paper Note] xVerify: Efficient Answer Verifier for Reasoning Model Evaluations, Ding Chen+, arXiv'25, 2025.04
[Paper Note] Satori-SWE: Evolutionary Test-Time Scaling for Sample-Efficient Software Engineering, Guangtao Zeng+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #SoftwareEngineering #Author Thread-Post Issue Date: 2025-06-01 GPT Summary- 言語モデルは標準化されたコーディングのベンチマークでは良好な性能を示すが、実世界のソフトウェア工学タスクには苦戦。特に1000億未満のパラメータ数では顕著で、小型モデルの性能改善は難しい。従来は教師ありファインチューニングに依存し、データ整備には高いコストがかかる。新たなアプローチとしてEvoScaleを提案。これは生成を進化プロセスとして扱い、反復的な出力改善を通じて高スコア領域にシフトさせることで、必要なサンプル数を削減。自己進化するよう強化学習で訓練され、外部検証器に依存せず自らスコアを改善。評価の結果、32BモデルSatori-SWE-32Bは少数のサンプルで1000億超モデルと同等以上の性能を達成。すべてのコード、データ、モデルはオープンソース。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Temporal Sampling for Forgotten Reasoning in LLMs, Yuetai Li+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #Temporal #LanguageModel Issue Date: 2025-05-27 GPT Summary- ファインチューニング中にLLMsが以前の正しい解法を忘れる「時間的忘却」を発見。これに対処するために「時間的サンプリング」というデコーディング戦略を導入し、複数のチェックポイントから出力を引き出すことで推論性能を向上。Pass@kで4から19ポイントの改善を達成し、LoRA適応モデルでも同様の利点を示す。時間的多様性を活用することで、LLMsの評価方法を再考する手段を提供。 Comment
元ポスト:
Temporal ForgettingとTemporal Sampling
[Paper Note] QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning, Fanqi Wan+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #LanguageModel #LongContext #OpenWeight Issue Date: 2025-05-27 GPT Summary- 長いコンテキストの推論におけるLRMsの課題を解決するため、QwenLong-L1フレームワークを提案。ウォームアップ監視付きファインチューニングとカリキュラム指導型段階的RLを用いてポリシーの安定化を図り、難易度認識型の回顧的サンプリングで探索を促進。実験では、QwenLong-L1-32Bが他のLRMsを上回り、優れた性能を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models, Jeffrey Li+, NeurIPS'25, 2024.07
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#Pretraining #NLP #Dataset #LanguageModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-05-10 GPT Summary- DataComp for Language Models（DCLM）を紹介し、240Tトークンのコーパスと53の評価スイートを提供。DCLMでは、モデルスケール412Mから7Bパラメータのデータキュレーション戦略を実験可能。DCLM-Baselineは2.6Tトークンでトレーニングし、MMLUで64%の精度を達成し、従来のMAP-Neoより6.6ポイント改善。計算リソースも40%削減。結果はデータセット設計の重要性を示し、今後の研究の基盤を提供。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=CNWdWn47IE
最近多くの著名なモデルでDCLMを事前学習データとして利用している文献を目にするようになった
[Paper Note] Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example, Yiping Wang+, arXiv'25, 2025.04
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #NeurIPS #One-Line Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2025-05-09 GPT Summary- 1-shot RLVRを用いることで、大規模言語モデルの数学的推論能力が向上することを示した。Qwen2.5-Math-1.5BにRLVRを適用し、MATH500の性能を36.0%から73.6%に引き上げたほか、6つの一般的な数学的推論ベンチマークも改善。異なるモデルやRLアルゴリズムでも顕著な向上が観察され、訓練精度の飽和後もテスト性能が持続改善する現象が見られた。これらの知見は、RLVRの効率性に関する今後の研究を促進する重要な要素であり、全リソースはオープンソースで公開されている。 Comment
下記ポストでQwenに対してpromptを適切に与えることで、追加のpost training無しで高い数学に関する能力を引き出せたという情報がある。おそらく事前学習時に数学のQAデータによって継続事前学習されており、この能力はその際に身についているため、数学に対する高い能力は実は簡単に引き出すことができるのかもしれない（だから1サンプルでも性能が向上したのではないか？）といった考察がある。
参考:
- [Paper Note] ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models, Mingjie Liu+, NeurIPS'25
とはどのような関係性があるだろうか？
著者ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=IBrRNLr6JA
[Paper Note] Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data, Andrew Zhao+, arXiv'25, 2025.05
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#NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #SelfImprovement #NeurIPS #RLVR #Selected Papers/Blogs #Label-free #SelfPlay Issue Date: 2025-05-08 GPT Summary- RLVRは、結果に基づく報酬を用いて言語モデルの推論能力を向上させるが、訓練には人手による質問と回答の収集が必要。高品質な例の不足は長期的なスケーラビリティの懸念を引き起こす。これに対処する新しいRLVRパラダイム、Absolute Zeroが提案され、モデルトレーニングが外部データに依存せず、AZRによって自己進化を促進。AZRはオープンエンドな検証可能報酬を提供し、全くの外部データなしでもSOTA性能を達成。また、様々なモデルと互換性があることが示された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Tina: Tiny Reasoning Models via LoRA, Shangshang Wang+, arXiv'25
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#EfficiencyImprovement #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #SmallModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #GRPO #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-05-07 GPT Summary- Tinaは、コスト効率よく強力な推論能力を実現する小型の推論モデルファミリーであり、1.5Bパラメータのベースモデルに強化学習を適用することで高い推論性能を示す。Tinaは、従来のSOTAモデルと競争力があり、AIME24で20%以上の性能向上を達成し、トレーニングコストはわずか9ドルで260倍のコスト削減を実現。LoRAを通じた効率的なRL推論の効果を検証し、すべてのコードとモデルをオープンソース化している。 Comment
元ポスト:
（おそらく）Reasoningモデルに対して、LoRAとRLを組み合わせて、reasoning能力を向上させた初めての研究
[Paper Note] Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models, Oscar Skean+, ICML'25
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#ComputerVision #Embeddings #Analysis #NLP #LanguageModel #RepresentationLearning #Supervised-FineTuning (SFT) #Chain-of-Thought #SSM (StateSpaceModel) #ICML #PostTraining #One-Line Notes #CompressionValleys Issue Date: 2025-05-04 GPT Summary- 中間層の埋め込みが最終層を超えるパフォーマンスを示すことを分析し、情報理論や幾何学に基づくメトリクスを提案。32のテキスト埋め込みタスクで中間層が強力な特徴を提供することを実証し、AIシステムの最適化における中間層の重要性を強調。 Comment
現代の代表的な言語モデルのアーキテクチャ（decoder-only model, encoder-only model, SSM）について、最終層のembeddingよりも中間層のembeddingの方がdownstream task（MTEBの32Taskの平均）に、一貫して（ただし、これはMTEBの平均で見たらそうという話であり、個別のタスクで一貫して強いかは読んでみないとわからない）強いことを示した研究。
このこと自体は経験的に知られているのであまり驚きではないのだが（ただ、SSMでもそうなのか、というのと、一貫して強いというのは興味深い）、この研究はMatrix Based Entropyと呼ばれるものに基づいて、これらを分析するための様々な指標を定義し理論的な根拠を示し、Autoregressiveな学習よりもMasked Languageによる学習の方がこのようなMiddle Layerのボトルネックが緩和され、同様のボトルネックが画像の場合でも起きることを示し、CoTデータを用いたFinetuningについても分析している模様。この辺の貢献が非常に大きいと思われるのでここを理解することが重要だと思われる。あとで読む。
openreview: https://openreview.net/forum?id=WGXb7UdvTX
[Paper Note] When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View, Xiangming Gu+, ICLR'25
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#NLP #LanguageModel #Attention #ICLR #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #needs-revision #Author Thread-Post Issue Date: 2025-04-05 GPT Summary- 言語モデルにおける「アテンションシンク」は、意味的に重要でないトークンに大きな注意を割り当てる現象であり、さまざまな入力に対して小さなモデルでも普遍的に存在することが示された。アテンションシンクは事前学習中に出現し、最適化やデータ分布、損失関数がその出現に影響を与える。特に、アテンションシンクはキーのバイアスのように機能し、情報を持たない追加のアテンションスコアを保存することがわかった。この現象は、トークンがソフトマックス正規化に依存していることから部分的に生じており、正規化なしのシグモイドアテンションに置き換えることで、アテンションシンクの出現を防ぐことができる。 Comment
Sink Rateと呼ばれる、全てのheadのFirst Tokenに対するattention scoreのうち（layer l * head h個存在する）、どの程度の割合のスコアが閾値を上回っているかを表す指標を提案
（後ほど詳細を追記する）
- [Paper Note] Why do LLMs attend to the first token?, Federico Barbero+, COLM'25
の先行研究
著者ポスト（openai-gpt-120Bを受けて):
openreview: https://openreview.net/forum?id=78Nn4QJTEN
[Paper Note] Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune, Jacob Mitchell Springer+, ICLR'25
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#Analysis #Pretraining #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ICLR #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2025-03-27 GPT Summary- 大規模言語モデルの事前学習において、トークン予算の増加がファインチューニングを難しくし、パフォーマンス低下を引き起こす「壊滅的な過学習」を提唱。3Tトークンで事前学習されたOLMo-1Bモデルは、2.3Tトークンのモデルに比べて2%以上の性能低下を示す。実験と理論分析により、事前学習パラメータの感度の増加が原因であることを示し、事前学習設計の再評価を促す。 Comment
著者によるポスト:
事前学習のトークン数を増やすとモデルのsensitivityが増し、post-trainingでのパフォーマンスの劣化が起こることを報告している。事前学習で学習するトークン数を増やせば、必ずしもpost-training後のモデルの性能がよくなるわけではないらしい。
ICLR'25のOutstanding Paperに選ばれた模様:
きちんと読んだ方が良さげ。
[Paper Note] Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective, Zichen Liu+, arXiv'25, 2025.03
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #Reasoning #GRPO #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-03-22 GPT Summary- DeepSeek-R1-Zeroは、RLを用いてLLMsの推論能力を向上させる手法を示した。本研究では、ベースモデルとRLの影響を分析し、DeepSeek-V3-Baseが「アハ体験」を示す一方で、Qwen2.5が強力な推論能力を持つことを発見。GRPOの最適化バイアスを特定し、Dr. GRPOを導入してトークン効率を改善。7BベースモデルでAIME 2024において43.3%の精度を達成するR1-Zeroレシピを提案。 Comment
関連研究:
- [Paper Note] DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, NeurIPS'25
解説ポスト:
解説ポスト（と論文中の当該部分）を読むと、
- オリジナルのGRPOの定式では2つのバイアスが生じる:
- response-level length bias: 1/|o_i| でAdvantageを除算しているが、これはAdvantageが負の場合（つまり、誤答が多い場合）「長い応答」のペナルティが小さくなるため、モデルが「長い応答」を好むバイアスが生じる。一方で、Advantageが正の場合（正答）は「短い応答」が好まれるようになる。
- question-level difficulty bias: グループ内の全ての応答に対するRewardのstdでAdvantageを除算しているが、stdが小さくなる問題（すなわち、簡単すぎるor難しすぎる問題）をより重視するような、問題に対する重みづけによるバイアスが生じる。
- aha moment（self-seflection）はRLによって初めて獲得されたものではなく、ベースモデルの時点で獲得されており、RLはその挙動を増長しているだけ（これはX上ですでにどこかで言及されていたなぁ）。
- これまではoutput lengthを増やすことが性能改善の鍵だと思われていたが、この論文では必ずしもそうではなく、self-reflection無しの方が有りの場合よりもAcc.が高い場合があることを示している（でもぱっと見グラフを見ると右肩上がりの傾向ではある）
といった知見がある模様
あとで読む
（参考）Dr.GRPOを実際にBig-MathとQwen-2.5-7Bに適用したら安定して収束したよというポスト:
[Paper Note] DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, NeurIPS'25
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#MachineLearning #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #LongContext #NeurIPS #GRPO #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2025-03-20 GPT Summary- 推論スケーリングによりLLMの推論能力が向上し、強化学習が複雑な推論を引き出す技術となる。しかし、最先端の技術詳細が隠されているため再現が難しい。そこで、$\textbf{DAPO}$アルゴリズムを提案し、Qwen2.5-32Bモデルを用いてAIME 2024で50ポイントを達成。成功のための4つの重要技術を公開し、トレーニングコードと処理済みデータセットをオープンソース化することで再現性を向上させ、今後の研究を支援する。 Comment
既存のreasoning modelのテクニカルレポートにおいて、スケーラブルなRLの学習で鍵となるレシピは隠されていると主張し、実際彼らのbaselineとしてGRPOを走らせたところ、DeepSeekから報告されているAIME2024での性能（47ポイント）よりもで 大幅に低い性能（30ポイント）しか到達できず、分析の結果3つの課題（entropy collapse, reward noise, training instability）を明らかにした（実際R1の結果を再現できない報告が多数報告されており、重要な訓練の詳細が隠されているとしている）。
その上で50%のtrainikg stepでDeepSeek-R1-Zero-Qwen-32Bと同等のAIME 2024での性能を達成できるDAPOを提案。そしてgapを埋めるためにオープンソース化するとのこと。
ちとこれはあとでしっかり読みたい。重要論文。
プロジェクトページ:
https://dapo-sia.github.io/
こちらにアルゴリズムの重要な部分の概要が説明されている。
解説ポスト:
コンパクトだが分かりやすくまとまっている。
下記ポストによると、Reward Scoreに多様性を持たせたい場合は3.2節参照とのこと。
すなわち、Dynamic Samplingの話で、Accが全ての生成で1.0あるいは0.0となるようなpromptを除外するといった方法の話だと思われる。
これは、あるpromptに対する全ての生成で正解/不正解になった場合、そのpromptに対するAdvantageが0となるため、ポリシーをupdateするためのgradientも0となる。そうすると、このサンプルはポリシーの更新に全く寄与しなくなるため、同バッチ内のノイズに対する頑健性が失われることになる。サンプル効率も低下する。特にAccが1.0になるようなpromptは学習が進むにつれて増加するため、バッチ内で学習に有効なpromptは減ることを意味し、gradientの分散の増加につながる、といったことらしい。
関連ポスト:
色々な研究で広く使われるのを見るようになった。
著者ポスト:
[Paper Note] Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention, Jingyang Yuan+, ACL'25
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#EfficiencyImprovement #MachineLearning #NLP #LanguageModel #Attention #ACL #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-03-02 GPT Summary- 長文コンテキストモデリングのために、計算効率を改善するスパースアテンションメカニズム「NSA」を提案。NSAは動的な階層スパース戦略を用い、トークン圧縮と選択を組み合わせてグローバルなコンテキスト認識とローカルな精度を両立。実装最適化によりスピードアップを実現し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にすることで計算コストを削減。NSAはフルアテンションモデルと同等以上の性能を維持しつつ、長シーケンスに対して大幅なスピードアップを達成。 Comment
元ポスト:
ACL'25のBest Paperの一つ:
[Paper Note] Rethinking Mixture-of-Agents: Is Mixing Different Large Language Models Beneficial?, Wenzhe Li+, TMLR'25, 2025.02
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #TMLR #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-02-09 GPT Summary- Self-MoAは、単一の高性能LLMの出力を統合し、従来のMixture-of-Agents（MoA）を上回るアンサンブル手法である。実験では、Self-MoAがAlpacaEval 2.0で6.6%、様々なベンチマークで平均3.8%の改善を示し、新たな最先端性能を達成。MoAの性能は出力品質に敏感で、異なるLLMを混ぜると平均品質が低下することが確認された。さらに、Self-MoAの逐次版も導入し、複数ラウンドにわたって同等の統合効果を提供する。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=K6WwK8URlV
[Paper Note] s1: Simple test-time scaling, Niklas Muennighoff+, EMNLP'25, 2025.01
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#NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #EMNLP #Test-Time Scaling #Selected Papers/Blogs #Reference Collection Issue Date: 2025-02-07 GPT Summary- 推論時スケーリングは、追加計算資源を使って言語モデルの性能を向上させる新アプローチ。OpenAIのo1モデルの手法が公表されず、再現試行が進む中、シンプルな手法を提案。1000問の小規模データセットs1Kを作成し、推論過程を管理する「予算強制」を導入。これによりモデルは誤った推論を修正し、s1Kで微調整後、o1-previewモデルを最大27%上回る性能を実現。s1-32Bモデルは推論時介入なしで性能を外挿し、AIME24で57%に達する。モデルとデータはオープンソースで提供。 Comment
解説:
[Paper Note] LIMO: Less is More for Reasoning, Yixin Ye+, arXiv'25, 2025.02
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#NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #DataDistillation #Reasoning #COLM #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-02-07 GPT Summary- 限られた訓練データで高度な数学的推論が可能であることを示す。モデルLIMOはAIME24で63.3%、MATH500で95.6%の精度を達成し、従来モデルを大幅に上回る。LIMOは分布外の一般化にも強く、従来のモデルよりも少ないデータで55%の改善を実現。Less-Is-More Reasoning Hypothesis（LIMO仮説）を提案し、事前知識の完全性と戦略的デモンストレーションの効果が推論の質を左右することを示唆。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=T2TZ0RY4Zk#discussion
[Paper Note] Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training, Nathan Lambert+, COLM'25, 2024.11
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#NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #OpenWeight #OpenSource #COLM #DPO #PostTraining #RLVR #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-02-01 GPT Summary- Tulu 3は、オープンなポストトレーニングモデルのファミリーで、トレーニングデータやレシピを公開し、現代のポストトレーニング技術のガイドを提供します。Llama 3.1を基にし、他のクローズドモデルを上回る性能を達成。新しいトレーニング手法としてSFT、DPO、RLVRを採用し、マルチタスク評価スキームを導入。モデルウェイトやデモ、トレーニングコード、データセットなどを公開し、他のドメインへの適応も可能です。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=i1uGbfHHpH#discussion
[Paper Note] SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training, Tianzhe Chu+, ICML'25
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#ComputerVision #Analysis #MachineLearning #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #ICML #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Reference Collection Issue Date: 2025-01-30 GPT Summary- SFTとRLの一般化能力の違いを研究し、GeneralPointsとV-IRLを用いて評価。RLはルールベースのテキストと視覚変種に対して優れた一般化を示す一方、SFTは訓練データを記憶し分布外シナリオに苦労。RLは視覚認識能力を向上させるが、SFTはRL訓練に不可欠であり、出力形式を安定させることで性能向上を促進。これらの結果は、複雑なマルチモーダルタスクにおけるRLの一般化能力を示す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space, Shibo Hao+, COLM'25
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#NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #COLM #PostTraining #LatentReasoning #One-Line Notes Issue Date: 2024-12-12 GPT Summary- 新しい推論パラダイム「Coconut」を提案し、LLMの隠れ状態を連続的思考として利用。これにより、次の入力を連続空間でフィードバックし、複数の推論タスクでLLMを強化。Coconutは幅優先探索を可能にし、特定の論理推論タスクでCoTを上回る性能を示す。潜在的推論の可能性を探る重要な洞察を提供。 Comment
Chain of Continuous Thought
通常のCoTはRationaleをトークン列で生成するが、Coconutは最終的なhidden stateをそのまま次ステップの入力にすることで、トークンに制限されずにCoTさせるということらしい。あとでしっかり読む
おそらく学習の際に工夫が必要なので既存モデルのデコーディングを工夫してできます系の話ではないかも
OpenReview:
https://openreview.net/forum?id=tG4SgayTtk
ICLR'25にrejectされている。
ざっと最初のレビューに書かれているWeaknessを読んだ感じ
- 評価データが合成データしかなく、よりrealisticなデータで評価した方が良い
- CoTら非常に一般的に適用可能な技術なので、もっと広範なデータで評価すべき
- GSM8Kでは大幅にCOCONUTはCoTに性能が負けていて、ProsQAでのみにしかCoTに勝てていない
- 特定のデータセットでの追加の学習が必要で、そこで身につけたreasoning能力が汎化可能か明らかでない
といった感じに見える
COLM'25 openreview:
https://openreview.net/forum?id=Itxz7S4Ip3#discussion
COLM'25にAccept
[Paper Note] Scaling Laws for Precision, Tanishq Kumar+, ICLR'25
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#ICLR Issue Date: 2024-11-13 GPT Summary- 本研究では、低精度のトレーニングと推論が言語モデルの品質に与える影響を考慮した「精度を考慮した」スケーリング法則を提案。低精度トレーニングが実効パラメータ数を減少させ、ポストトレーニング量子化による劣化がトレーニングデータの増加とともに悪化することを示す。異なる精度でのモデル損失を予測し、低精度での大規模モデルのトレーニングが最適である可能性を示唆。スケーリング法則を統一し、実験に基づいて予測を検証。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=wg1PCg3CUP
[Paper Note] MM-Embed: Universal Multimodal Retrieval with Multimodal LLMs, Sheng-Chieh Lin+, ICLR'25, 2024.11
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#RecommenderSystems #Embeddings #InformationRetrieval #RepresentationLearning #MultiModal #ICLR #VisionLanguageModel Issue Date: 2024-11-08 GPT Summary- 本研究は、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を用いた普遍的マルチモーダル検索を提案し、複数のモダリティを受け入れる広範な検索シナリオを追求します。16の検索タスクに対する微調整実験から、MLLMがテキストと画像を含む複雑なクエリを理解できる一方、モダリティ偏りによりクロスモーダル検索では性能が劣ることを確認しました。この課題に対処するため、モダリティ意識のハードネガティブ・マイニングや継続的ファインチューニングを提案し、最終的にMM-Embedモデルはマルチモーダル検索ベンチマークM-BEIRで最先端の性能を達成しました。さらに、プロンプトを用いたゼロショットのリランキングがMLLMのマルチモーダル検索の向上に寄与することを示し、今後の普遍的マルチモーダル検索の発展に期待が持たれます。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=i45NQb2iKO
[Paper Note] Diffusion Models Are Real-Time Game Engines, Dani Valevski+, ICLR'25, 2024.08
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#NeuralNetwork #ComputerVision #DiffusionModel #ICLR #Selected Papers/Blogs #WorldModels #interactive #Initial Impression Notes Issue Date: 2024-09-01 GPT Summary- GameNGenは、初の完全にニューラルモデルで動作するゲームエンジンであり、DOOMを用いて訓練され、インタラクティブな新しい軌道を生成する能力を持つ。毎秒20フレームで動作し、9.4のPSNRを達成。評価者は自己回帰生成後もゲームクリップをわずかに識別可能である。GameNGenは、強化学習エージェントによるトレーニングと、次フレーム生成のための拡散モデルの2段階で訓練され、安定した生成を実現する。 Comment
Diffusion Modelでゲーム映像を生成する取り組みらしい。ゲームのenvironmentに対して、ユーザのActionとframeの系列をエピソードとみなして生成するっぽい？
project pageにデモがのっている
https://gamengen.github.io/
openreview: https://openreview.net/forum?id=P8pqeEkn1H
[Paper Note] Exponential Moving Average of Weights in Deep Learning: Dynamics and Benefits, Daniel Morales-Brotons+, TMLR'24, 2024.11
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#ComputerVision #Optimizer #TMLR Issue Date: 2026-04-26 GPT Summary- 重みの指数移動平均（EMA）は、深層学習モデルの訓練において一般化性能を向上させる効果的な方法として注目される。研究ではEMAの訓練ダイナミクスとハイパーパラメータ調整の指針が提示され、初期段階での優れた性能が教師モデルとしての成功を説明する。EMAはノイズを低減し、SGDよりも学習率の減衰が少なくて済むため、暗黙の正則化を導入する。実験により、EMAモデルは一般化性能を向上させ、ノイズ付きラベルへの頑健性や予測の一貫性、キャリブレーション、転移学習においても改善を示した。従って、EMAは深層学習モデルの性能向上に寄与するシンプルかつ効果的な手法と考えられる。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=2M9CUnYnBA
関連:
- [Paper Note] DINOv3, Oriane Siméoni+, arXiv'25, 2025.08
- [Paper Note] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision, Maxime Oquab+, TMLR'24
EMA
[Paper Note] Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule over Sequence Length, Songlin Yang+, NeurIPS'24, 2024.06
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#NLP #LanguageModel #Attention #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #LinearAttention Issue Date: 2026-04-22 GPT Summary- 線形トランスフォーマーとデルタ則を用いたハードウェア効率の良いトレーニングアルゴリズムを提案。この手法を用いて13億パラメータのモデルを訓練し、最新の線形時間ベースラインを上回る性能を示した。また、DeltaNet層を組み込んだハイブリッドモデルが強力なトランスフォーマーの基準を越えることを実証。 Comment
[Paper Note] Representation Alignment for Generation: Training Diffusion Transformers Is Easier Than You Think, Sihyun Yu+, arXiv'24, 2024.10
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#ICLR Issue Date: 2026-03-10 GPT Summary- 生成拡散モデルのデノイジング過程が意味のある表現を誘導できることが確認されているが、その品質は自己教師付き学習法には及ばない。本研究では、外部の高品質な視覚表現を用いることで、生成モデルの学習を効率化する「REPresentation Alignment（REPA）」を提案。ノイズの多い入力の隠れ状態をクリーンな外部表現に一致させることで、訓練効率と生成品質が著しく改善される。具体的には、SiTの訓練を17.5倍以上加速し、少ないステップで高性能を達成。最先端の生成品質も実現した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=DJSZGGZYVi
[Paper Note] V*: Guided Visual Search as a Core Mechanism in Multimodal LLMs, Penghao Wu+, CVPR'24, 2023.12
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#ComputerVision #NLP #MultiModal #CVPR #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #ThinkingWithImages Issue Date: 2026-02-20 GPT Summary- 視覚的タスク遂行には、選択的な視覚処理が重要であるが、現在のMLLMにはこの機能が欠如している。そこで、LLMの知識を活用する視覚検索機構V*を導入。MLLMとの統合により、推論と文脈理解が向上し、特定の視覚要素を正確に狙えるようになる。この統合はSEALという新しいメタアーキテクチャを生み出し、高解像度画像の処理能力を評価するためのV*Benchも作成。視覚検索機能の重要性を際立たせた研究である。
[Paper Note] Transcoders Find Interpretable LLM Feature Circuits, Jacob Dunefsky+, arXiv'24, 2024.06
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#NeuralNetwork #MachineLearning #NLP #LanguageModel #Selected Papers/Blogs #Transcoders #CircuitAnalysis #Interpretability Issue Date: 2025-12-21 GPT Summary- トランスコーダーを用いて、MLPサブレイヤーの回路分析を行い、スパースなMLPレイヤーでの忠実な近似を実現。これにより、入力依存項と入力不変項に因数分解された回路を得る。120Mから1.4Bパラメータの言語モデルで訓練し、SAEと同等の解釈可能性を確認。GPT2-smallの「greater-than circuit」に関する新たな洞察も得られた。トランスコーダーはMLPを含むモデル計算の解釈に効果的であることが示唆された。
[Paper Note] SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering, John Yang+, arXiv'24, 2024.05
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #NeurIPS #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-25 GPT Summary- LMエージェントのパフォーマンスにおけるインターフェースデザインの影響を調査し、ソフトウェアエンジニアリングタスクを解決するためのシステム「SWE-agent」を提案。SWE-agentのカスタムインターフェースは、コード作成やリポジトリナビゲーション、プログラム実行能力を向上させ、SWE-benchとHumanEvalFixで最先端のパフォーマンスを達成。pass@1率はそれぞれ12.5%と87.7%に達し、従来の非インタラクティブなLMを大きく上回る結果を示した。 Comment
SWE bench Verifiedで利用されているハーネスで、mini-SWE-agentと呼ばれるもの
https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent
[Paper Note] Simplified and Generalized Masked Diffusion for Discrete Data, Jiaxin Shi+, NeurIPS'24, 2024.06
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#DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- Masked拡散モデルの潜在能力を引き出すためのシンプルなフレームワークを提案。連続時間変分目的がクロスエントロピー損失の重み付き積分であることを示し、状態依存のマスキングスケジュールを用いたトレーニングを可能に。OpenWebTextでの評価で、GPT-2スケールのモデルを上回り、ゼロショット言語モデリングタスクで優れたパフォーマンスを示す。画像モデリングでもCIFAR-10やImageNetで従来のモデルを大幅に上回る結果を達成。コードは公開中。 Comment
- Masked Diffusion Modelの進展, Deep Learning JP, 2025.03
で紹介されている
次:
- [Paper Note] Large Language Diffusion Models, Shen Nie+, NeurIPS'25
[Paper Note] Simple and Effective Masked Diffusion Language Models, Subham Sekhar Sahoo+, NeurIPS'24, 2024.06
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#NLP #LanguageModel #DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- マスク付き離散拡散モデルは、従来の自己回帰手法に匹敵する性能を示す。効果的なトレーニング手法と簡略化された目的関数を導出し、エンコーダ専用の言語モデルをトレーニングすることで、任意の長さのテキスト生成が可能に。言語モデリングのベンチマークで新たな最先端を達成し、AR手法に近づく成果を上げた。 Comment
- Masked Diffusion Modelの進展, Deep Learning JP, 2025.03
で紹介されている
[Paper Note] Metacognitive Capabilities of LLMs: An Exploration in Mathematical Problem Solving, Aniket Didolkar+, NeurIPS'24, 2024.05
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#LanguageModel #NeurIPS #MetacognitiveKnowledge/Ability #SkillTag Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- メタ認知的知識を持つ大規模言語モデル（LLM）が、数学的推論において適切なスキルラベルを割り当てる能力を示す。プロンプトガイドを用いたインタラクション手法を開発し、スキルラベルの意味的クラスタリングを行う。実験では、GPT-4に数学データセットに基づくスキルラベルを割り当てさせ、精度向上を確認。提案手法は数学以外のドメインにも適用可能。 Comment
StudentPerformancePredictionのスキルモデルのような話になってきた。興味深い
[Paper Note] Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning from Human Feedback in LLMs, Arash Ahmadian+, ACL'24, 2024.02
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Alignment #ReinforcementLearning #ACL #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-27 GPT Summary- RLHFにおける整合性の重要性を考慮し、PPOの高コストとハイパーパラメータ調整の問題を指摘。シンプルなREINFORCEスタイルの最適化手法がPPOや新提案の手法を上回ることを示し、LLMの整合性特性に適応することで低コストのオンラインRL最適化が可能であることを提案。
[Paper Note] Knowledge Editing for Large Language Models: A Survey, Song Wang+, ACM Computing Surveys'24, 2023.10
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#Survey #NLP #KnowledgeEditing Issue Date: 2025-09-24 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の計算コストの問題を解決するため、知識ベースのモデル編集（KME）が注目されている。KMEは、特定の知識をLLMsに組み込む際に他の知識に悪影響を与えないように修正する手法である。本調査では、KMEの戦略や技術の分類、既存の方法の分析、指標やデータセットについて包括的に概説し、KMEの実用性と今後の研究方向を提案する。
[Paper Note] Lessons from Studying Two-Hop Latent Reasoning, Mikita Balesni+, arXiv'24
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#Analysis #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-09-12 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLM）の二段階質問応答能力を調査し、思考の連鎖（CoT）の重要性を示す。合成事実を用いた実験で、モデルは二つの合成事実を組み合わせるのに失敗するが、自然な事実との組み合わせでは成功することが確認された。これにより、LLMは潜在的な二段階推論能力を持つが、その能力のスケーリングには不明点が残る。研究者は、LLMの推論能力を評価する際に、ショートカットによる虚偽の成功や失敗に注意する必要があることを強調。 Comment
元ポスト:
下記研究ではエンティティが国の場合は2 step推論ができるという例外が生じており、事前学習のフィルタリングで何か見落としがあるかもしれない可能性があり:
- [Paper Note] Do Large Language Models Perform Latent Multi-Hop Reasoning without Exploiting Shortcuts?, Sohee Yang+, ACL'24
下記研究において、完全にmemorizationzが生じない形で事前学習とInference実施（train: John Doe lives in **Tokyo**., Test: The people in the city John Doe is from speak **Japanese**.)されたが、エンティティがcityの場合でしか試されておらず、他のエンティティでも汎化するのか？という疑問があった:
- [Paper Note] Extractive Structures Learned in Pretraining Enable Generalization on Finetuned Facts, Jiahai Feng+, ICML'25
本研究では17種類の他のエンティティでも2 hop reasoningがlatentに実施されていることを確認した。しかし、一つ不思議な点として当初2つの架空の事実をLLMに教えるような学習を試みた場合は。Acc.が0%で、lossも偶然に生じる程度のものであった。これを深掘りすると、
- 合成+本物の事実→うまくいく
- 合成+合成→失敗
- 同一訓練/incontext文書内の合成された事実→うまくいく
という現象が観測され、このことより
- 実世界のプロンプトでの成功は、latent reasoningがロバストに実施されていることを示すわけではなく（事前学習時の同一文書内の共起を反映しているだけの可能性がある）
- 合成データでの2 hop推論の失敗は、latent reasoningの能力を否定するものではない（合成された事実は実世界での自然な事実とは異なるためうまくいっていない可能性がある）
という教訓が得られた、といった話が元ポストに書かれている。
なぜ完全に合成された事実情報では失敗するのだろうか。元論文を読んで事前学習データとしてどのようなものが利用されているかを確認する必要がある。
元ポスト:
[Paper Note] ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment, Xiwei Hu+, arXiv'24
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#ComputerVision #NLP #Dataset #Evaluation #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #UMM Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- 拡散モデルに大規模言語モデル（LLM）を組み込む「効率的な大規模言語モデルアダプター（ELLA）」を提案。これにより、複雑なプロンプトの整合性を向上させ、意味的特徴を適応させる新しいモジュール「時間ステップ認識セマンティックコネクタ（TSC）」を導入。ELLAは密なプロンプトに対する性能が最先端手法を上回ることを実験で示し、特に複数のオブジェクト構成において優位性を発揮。 Comment
pj page: https://ella-diffusion.github.io
[Paper Note] Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers, Katie Everett+, ICML'24
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#Analysis #Pretraining #NLP #Transformer #Optimizer #ICML #HyperparameterTransfer #LearningRate Issue Date: 2025-08-31 GPT Summary- モデルのスケーリングには、パラメータ化やオプティマイザの選択が重要である。本研究では、パラメータとデータの整合性に関する新しい視点を提案し、広範なオプティマイザと学習率の組み合わせで数万のモデルを訓練した結果、最適な学習率スケーリングが重要であることを発見。新しい層ごとの学習率の処方は従来の方法を上回る性能を示し、Adamのイプシロンパラメータの適切なスケーリングが必要であることを明らかにし、数値的に安定した新しいAdamバージョンであるAdam-atan2を提案した。
[Paper Note] The Factorization Curse: Which Tokens You Predict Underlie the Reversal Curse and More, Ouail Kitouni+, NeurIPS'24
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#LanguageModel #NeurIPS #ReversalCurse Issue Date: 2025-08-11 GPT Summary- 最先端の言語モデルは幻覚に悩まされ、情報取得において逆転の呪いが問題となる。これを因数分解の呪いとして再定義し、制御実験を通じてこの現象が次トークン予測の固有の失敗であることを発見。信頼性のある情報取得は単純な手法では解決できず、ファインチューニングも限界がある。異なるタスクでの結果は、因数分解に依存しないアプローチが逆転の呪いを軽減し、知識の保存と計画能力の向上に寄与する可能性を示唆している。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=f70e6YYFHF
Reversal Curseを提言した研究は下記:
- [Paper Note] The Reversal Curse: LLMs trained on "A is B" fail to learn "B is A", Lukas Berglund+, arXiv'23, 2023.09
[Paper Note] Why We Build Local Large Language Models: An Observational Analysis from 35 Japanese and Multilingual LLMs, Koshiro Saito+, arXiv'24
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Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- ローカルな大規模言語モデル（LLMs）の構築の意義や学習内容、他言語からの能力移転、言語特有のスケーリング法則を探るため、日本語を対象に19の評価ベンチマークで35のLLMを評価。英語のトレーニングが日本語の学術スコアを向上させる一方、日本語特有のタスクには日本語テキストでのトレーニングが有効であることが示された。また、日本語能力は計算予算に応じてスケールすることが確認された。
[Paper Note] Accelerating Large Language Model Training with 4D Parallelism and Memory Consumption Estimator, Kazuki Fujii+, arXiv'24, 2024.11
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #SoftwareEngineering #mid-training #PostTraining #MemoryOptimization Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- 本研究では、Llamaアーキテクチャにおける4D並列トレーニングに対して、メモリ使用量を正確に推定する公式を提案。A100およびH100 GPUでの454回の実験を通じて、一時バッファやメモリの断片化を考慮し、推定メモリがGPUメモリの80％未満であればメモリ不足エラーが発生しないことを示した。この公式により、メモリオーバーフローを引き起こす並列化構成を事前に特定でき、最適な4D並列性構成に関する実証的な洞察を提供する。
[Paper Note] Heron-Bench: A Benchmark for Evaluating Vision Language Models in Japanese, Yuichi Inoue+, arXiv'24
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#ComputerVision #NLP #Dataset #Japanese #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- 日本語に特化したVision Language Models (VLM)の評価のために、新しいベンチマーク「Japanese Heron-Bench」を提案。日本の文脈に基づく画像-質問応答ペアを用いて、日本語VLMの能力を測定。提案されたVLMの強みと限界を明らかにし、強力なクローズドモデルとの能力ギャップを示す。今後の日本語VLM研究の発展を促進するため、データセットと訓練コードを公開。 Comment
[Paper Note] Building a Large Japanese Web Corpus for Large Language Models, Naoaki Okazaki+, arXiv'24
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Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- 日本語LLMsのために、Common Crawlから634億ページを抽出・精製し、約3121億文字の大規模日本語ウェブコーパスを構築。これは既存のコーパスを上回り、Llama 2を用いた事前訓練で日本語ベンチマークデータセットにおいて6.6-8.1ポイントの改善を達成。特にLlama 2 13Bの改善が最も顕著であった。
[Paper Note] Continual Pre-Training for Cross-Lingual LLM Adaptation: Enhancing Japanese Language Capabilities, Kazuki Fujii+, arXiv'24
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Issue Date: 2025-07-16 GPT Summary- 大規模言語モデル「Swallow」は、Llama 2の語彙を日本語に拡張し、日本語ウェブコーパスで継続的事前学習を行うことで日本語能力を向上させた。実験により、日本語タスクの性能が大幅に向上し、トレーニングデータが増加するにつれて性能が向上することが確認された。Swallowは他のLLMと比較して優れた性能を示し、特に日本語の質問応答タスクに効果的であることが明らかになった。また、語彙の拡張と平行コーパスの利用が性能に与える影響を調査し、平行コーパスの併用が翻訳能力を向上させることを示した。
[Paper Note] Densing Law of LLMs, Chaojun Xiao+, arXiv'24, 2024.12
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Scaling Laws #Reference Collection Issue Date: 2025-05-27 GPT Summary- 容量密度の新指標を用いてLLMsの性能を評価。基準モデルに基づき実効パラメータ数を定義し、容量密度を計算することで、モデルの効率性と有効性を統一的に分析。最近のデータでは、LLMsの容量密度は約3か月ごとに2倍になり、この傾向が将来の開発戦略に新たな視点を提供する。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Cold-start Recommendation by Personalized Embedding Region Elicitation, Hieu Trung Nguyen+, UAI'24
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#RecommenderSystems #UAI #ColdStart Issue Date: 2025-05-16 GPT Summary- レコメンダーシステムのコールドスタート問題に対処するため、2段階のパーソナライズされた引き出しスキームを提案。最初に人気アイテムの評価を求め、その後、順次適応的にアイテム評価を行う。ユーザーの埋め込み値を領域推定として表現し、評価情報の価値を定量化。提案手法は既存の方法と比較して有効性を示す。 Comment
OpenReview: https://openreview.net/forum?id=ciOkU5YpvU
[Paper Note] 日本語TrustfulQAの構築, 中村+, NLP'24
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#NLP #Dataset #Japanese #Trustfulness Issue Date: 2025-05-10
[Paper Note] Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities, Yunzhi Yao+, EMNLP'24
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#NLP #Dataset #LanguageModel #EMNLP #KnowledgeEditing Issue Date: 2025-05-07 GPT Summary- LLMの編集技術の進展を探求し、特定のドメインでの効率的な動作変更と他の入力への影響を最小限に抑える方法を論じる。モデル編集のタスク定義や課題を包括的にまとめ、先進的な手法の実証分析を行う。また、新しいベンチマークデータセットを構築し、評価の向上と持続的な問題の特定を目指す。最終的に、編集技術の効果に関する洞察を提供し、適切な方法選択を支援する。コードとデータセットは公開されている。
[Paper Note] Physics of Language Models: Part 4.1, Architecture Design and the Magic of Canon Layers, Zeyuan Allen-Zhu+, ICML'24 Tutorial
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#Analysis #NLP #LanguageModel #SyntheticData #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2025-05-06 Comment
元ポスト:
Canon層の発見
著者による解説:
[Paper Note] Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation, Saurav Muralidharan+, NeurIPS'24
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#NLP #LanguageModel #Pruning #Distillation #NeurIPS Issue Date: 2025-03-16 GPT Summary- 本論文では、既存の大規模言語モデル（LLMs）をプルーニングし、少量のトレーニングデータで再トレーニングする手法を提案。深さ、幅、注意、MLPプルーニングを知識蒸留と組み合わせた圧縮ベストプラクティスを開発し、Nemotron-4ファミリーのLLMを2-4倍圧縮。これにより、トレーニングに必要なトークン数を最大40倍削減し、計算コストを1.8倍削減。Minitronモデルは、ゼロからトレーニングした場合と比較してMMLUスコアが最大16%改善され、他のモデルと同等の性能を示す。モデルの重みはオープンソース化され、補足資料も提供。 Comment
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models, Zhihong Shao+, arXiv'24
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#NLP #LanguageModel #RLHF #Reasoning #Mathematics #GRPO #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-01-04 GPT Summary- DeepSeekMath 7Bは、120Bの数学関連トークンを用いて事前学習された言語モデルで、競技レベルのMATHベンチマークで51.7%のスコアを達成。自己一貫性は60.9%で、データ選択パイプラインとGroup Relative Policy Optimization (GRPO)の導入により数学的推論能力が向上。Gemini-UltraやGPT-4に迫る性能を示す。 Comment
元々数学のreasoningに関する能力を改善するために提案されたが、現在はオンラインでTruthfulness, Helpfulness, Concisenessなどの改善に活用されているとのこと。
PPOとGRPOの比較。value function model（状態の価値を予測するモデル）が不要なため省メモリ、かつ利用する計算リソースが小さいらしい。
あとサンプルをグループごとに分けて、グループ内でのKLダイバージェンスが最小化されるよう（つまり、各グループ内で方策が類似する）Policy Modelが更新される（つまりloss functionに直接組み込まれる）点が違うらしい。
PPOでは生成するトークンごとにreference modelとPolicy ModelとのKLダイバージェンスをとり、reference modelとの差が大きくならないよう、報酬にペナルティを入れるために使われることが多いらしい。
下記記事によると、PPOで最大化したいのはAdvantage（累積報酬と状態価値（累積報酬の期待値を計算するモデル）の差分;期待値よりも実際の累積報酬が良かったら良い感じだぜ的な数値）であり、それには状態価値を計算するモデルが必要である。そして、PPOにおける状態価値モデルを使わないで、LLMにテキスト生成させて最終的な報酬を平均すれば状態価値モデル無しでAdvantageが計算できるし嬉しくね？という気持ちで提案されたのが、本論文で提案されているGRPOとのこと。勉強になる。
DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】
, asap:
https://zenn.dev/asap/articles/34237ad87f8511
Explore Theory of Mind: Program-guided adversarial data generation for theory of mind reasoning, Melanie Sclar+, arXiv'24
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#NLP #LanguageModel #TheoryOfMind Issue Date: 2024-12-31 GPT Summary- ExploreToMは、心の理論を評価するための多様で挑戦的なデータを生成するフレームワークであり、LLMsの限界をテストする。最先端のLLMsは、ExploreToM生成データに対して低い精度を示し、堅牢な評価の必要性を強調。ファインチューニングにより従来のベンチマークで精度向上を実現し、モデルの低パフォーマンスの要因を明らかにする。 Comment
おもしろそう。あとで読む
[Paper Note] Alignment faking in large language models, Ryan Greenblatt+, arXiv'24, 2024.12
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#NLP #LanguageModel #Alignment #Blog #Safety Issue Date: 2024-12-19 GPT Summary- 大規模言語モデルがアラインメント・フェイキングを行う様子を示し、訓練中の挙動変更を防ぐために選択的に訓練目的に従うことを提案します。具体的には、Claude 3 Opusが有害な質問に対し、無料ユーザーには14%従う一方で、有料ユーザーにはほとんど従わない傾向を確認。この理由は、無料ユーザーからの質問に対し、アラインメント・フェイキングの推論を通じて望ましい挙動を維持するためです。さらに、合成文書を用いることで同様のアラインメント・フェイキングを観察し、有害な質問に対する強化学習で訓練すると発生率が78%に増加することを発見しました。最終的に、モデルに指示を与えずとも訓練プロセスに基づいて推測する可能性があり、将来のモデルにもリスクが存在することが示唆されます。
[Paper Note] Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions, Yu Zhao+, arXiv'24, 2024.11
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#NLP #LanguageModel #Reasoning #SelfImprovement #Reading Reflections Issue Date: 2024-12-16 GPT Summary- OpenAI o1がLRMの研究に注力し、伝統的な分野だけでなくRLやオープンエンドな解決にも焦点を当てる。特に、基準が不明瞭な領域への一般化の可能性を探求。Marco-o1はCoT微調整やMCTS、リフレクション機構などの手法を用いて、複雑な実世界の問題解決に最適化されている。 Comment
元ポスト:
Large Reasoning Model （LRM）という用語は初めて見た。
日本語解説: https://www.docswell.com/s/DeepLearning2023/KV1M9P-2024-12-05-125148
[Paper Note] When Benchmarks are Targets: Revealing the Sensitivity of Large Language Model Leaderboards, Norah Alzahrani+, ACL'24, 2024.02
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#NLP #LanguageModel #Evaluation #ACL #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2024-12-15 GPT Summary- LLMのリーダーボードは、ベンチマークランキングに基づいてモデル選択を支援するが、ランキングは微細な変更に敏感であり、最大8位変動することがある。3つのベンチマーク摂動のカテゴリにわたる実験を通じて、この現象の原因を特定し、ハイブリッドスコアリング方法の利点を含むベストプラクティスを提案。単純な評価に依存する危険性を強調し、より堅牢な評価スキームの必要性を示した。 Comment
- 国際会議ACL2024参加報告, Masato Mita, Cyber Agent, 2024.12
に日本語でのサマリが記載されているので参照のこと。
リーダーボードのバイアスを軽減した結果、どのLLMが最大パフォーマンスとみなされるようになったのだろうか？
[Paper Note] Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance, Yangjun Ruan+, arXiv'24, 2024.05
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#Analysis #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #NeurIPS #One-Line Notes Issue Date: 2024-11-22 GPT Summary- 言語モデルの性能変化を理解することは重要であり、スケーリング則がその手法の一つとして提案されている。約100の公開モデルからスケーリング則を構築することで、モデル訓練を回避する新しいアプローチが示される。異なる計算資源を持つモデルファミリー間のばらつきが、低次元の能力空間と整合することで、予測可能なスケーリング現象が明らかとなる。GPT-4の性能はシンプルなベンチマークから予測可能であり、思考の連鎖や自己整合性といった介入がモデル能力に与える影響の予測も可能であることが示された。 Comment
縦軸がdownstreamタスクの主成分（のうち最も大きい80%を説明する成分）の変化（≒LLMの性能）で、横軸がlog scaleの投入計算量。
Qwenも頑張っているが、投入データ量に対する性能（≒データの品質）では、先駆け的な研究であるPhiがやはり圧倒的?
- [Paper Note] Textbooks Are All You Need, Suriya Gunasekar+, arXiv'23, 2023.06
も参照のこと
[Paper Note] Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs, Kazuki Fujii+, arXiv'24
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#Analysis #EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #Japanese #One-Line Notes #LowPrecision Issue Date: 2024-11-17 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、その言語理解能力と適用可能性から注目を集めており、特にLlama 3シリーズは4050億パラメータを持つ。トレーニングの効率化が求められる中、NVIDIAのH100 GPUはFP8フォーマットを導入し、トレーニング時間を短縮する可能性がある。初期研究ではFP8が性能を損なわずに効率を向上させることが示唆されているが、トレーニングの安定性や下流タスクへの影響はまだ不明である。本研究は、LLMsのトレーニングにおけるBF16とFP8のトレードオフを探る。 Comment
元ポスト:
FP8で継続的事前学習をするとスループットは向上するが、lossのスパイクを生じたり、downstreamタスクの性能がBF16よりも低下したりする（日本語と英語の両方）との報告のようである。現状アブストと付録しか記載がないが、内容はこれから更新されるのだろうか。
[Paper Note] Beyond Browsing: API-Based Web Agents, Yueqi Song+, arXiv'24, 2024.10
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#NLP #AIAgents #API Issue Date: 2024-11-11 GPT Summary- APIを利用したAIエージェントの研究が進んでおり、従来のウェブブラウジングタスクに新たなアプローチを提供する。2種類のエージェントを提案：API呼び出しエージェントはAPIのみを使用し、ハイブリッドエージェントはウェブ閲覧とAPIの両方を活用する。実験結果では、APIエージェントがウェブブラウジングエージェントを上回り、ハイブリッドエージェントは全タスクで優れた性能を示し、成功率は38.9%に達するなど、APIの利用が効果的であることを示唆している。 Comment
CMUの研究。後で読みたい
[Paper Note] LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv'24, 2024.10
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#Analysis #MachineLearning #NLP #LanguageModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #NeurIPS #Initial Impression Notes #needs-revision Issue Date: 2024-11-09 GPT Summary- ファインチューニングは事前学習済みの大規模言語モデルにおいて重要なプロセスであり、LoRAのような手法は必要なパラメータを削減しつつ高性能を保つことが証明されている。しかし、完全なファインチューニングとLoRAが本当に同等のモデルを生み出すかをスペクトル解析により検証した結果、異なる重み行列が生成されることが判明。LoRAに特有の「侵入次元」が高位の特異ベクトルとして現れ、これがモデルの一般化能力を損なうことが示された。高ランクLoRAは完全なファインチューニングに近い振る舞いを示す一方、LoRAの低ランクモデルは異なるパラメータ空間にアクセスしていることが示唆された。侵入次元の出現理由とその影響を最小化する方法も検討された。 Comment
元ポスト:
- When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method, Biao Zhang+, N/A, ICLR'24
や
- [Paper Note] Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING'24
双方の知見も交えて、LoRAの挙動を考察する必要がある気がする。それぞれ異なるデータセットやモデルで、LoRAとFFTを比較している。時間がないが後でやりたい。
あと、昨今はそもそも実験設定における変数が多すぎて、とりうる実験設定が多すぎるため、個々の論文の知見を鵜呑みにして一般化するのはやめた方が良い気がしている。
# 実験設定の違い
## モデルのアーキテクチャ
- 本研究: RoBERTa-base（transformer-encoder）
- When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method, Biao Zhang+, N/A, ICLR'24
: transformer-decoder
- [Paper Note] Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING'24
: transformer-decoder（LLaMA）
## パラメータサイズ
- 本研究:
- When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method, Biao Zhang+, N/A, ICLR'24
: 1B, 2B, 4B, 8B, 16B
- [Paper Note] Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING'24
: 7B
時間がある時に続きをかきたい
## Finetuningデータセットのタスク数
## 1タスクあたりのデータ量
## trainableなパラメータ数
openreview: https://openreview.net/forum?id=xp7B8rkh7L
[Paper Note] Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING'24
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#NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #InstructionTuning #PEFT(Adaptor/LoRA) #COLING #PostTraining #One-Line Notes #LREC Issue Date: 2024-10-30 GPT Summary- LoRAは大規模言語モデルのファインチューニング手法で、特にマルチタスク設定での性能向上に挑戦する。本研究では、LoRAのパフォーマンスを多様なタスクとリソースで検証し、適切なランク設定により高リソース環境でもフルファインチューニングに匹敵する結果を得られることを示した。学習能力の制約がLoRAの一般化能力を高めることが明らかになり、LoRAの適用可能性を広げる方向性を示唆している。 Comment
LoRAのランク数をめちゃめちゃ大きくすると（1024以上）、full-parameterをチューニングするよりも、Unseenタスクに対する汎化性能が向上しますよ、という話っぽい
## LoRA Finetuning details
- W_{q,k,v,o}にLoRAを適用
- dropout rateは0.05
- LoRA rankを最小4, 最大4096の範囲で変化
- LoRAのαをなんとrankの2倍にしている
- original paperでは16が推奨されている
- learning_rate: 5e-5
- linear sheculeで learning_rate を減衰させる
- optimizerはAdamW
- batch_size: 128
[Paper Note] Don't Use LLMs to Make Relevance Judgments, Ian Soboroff, arXiv'24, 2024.09
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#InformationRetrieval #RelevanceJudgment #LanguageModel Issue Date: 2024-09-24 GPT Summary- TREC風の関連判断作成はコストが高く複雑であり、通常は訓練された契約労働者が必要とされる。最近の大規模言語モデル（LLMs）の登場は、関連判断収集プロセスへの活用を考えるきっかけとなった。ACM SIGIR 2024で開催されるワークショップ「LLM4Eval」では、TREC深層学習トラックの判断再現のデータチャレンジが取り上げられ、基調講演として本研究が提示される。本稿の要点は、TRECスタイルの評価のための関連判断をLLMsで生成しないこと。 Comment
興味深い！！後で読む！
[Paper Note] To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning, Zayne Sprague+, arXiv'24, 2024.09
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#Analysis #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2024-09-24 GPT Summary- CoTはLLMからの推論能力を引き出す標準手法だが、どのタスクで効果があるかを分析。100件以上の論文を対象にメタ分析を行い、14モデルと20データセットの評価を実施。結果、CoTは数理・論理タスクで性能向上をもたらすが、他のタスクでは効果が小さい。特に、等号を含む場合はCoTと同等の精度が得られ、記号的実行の改善に起因するものの、記号的ソルバーには劣る。CoTの選択的適用で推論コストを削減できることを示し、今後は中間計算を効果的に活用する新しいパラダイムが必要とされる。 Comment
CoTを100個以上の先行研究でmeta-analysisし（i.e. CoTを追加した場合のgainとタスクのプロット）、20個超えるデータセットで著者らが実験した結果、mathやsymbolic reasoning（12*4のように、シンボルを認識し、何らかの操作をして回答をする問題）が必要なタスクで、CoTは大きなgainが得られることがわかった（他はほとんどgainがない）。
openreview:
https://openreview.net/forum?id=w6nlcS8Kkn
metareviewによると、controlled experimentsを通じて、CoTの効果の大部分はPlanningではなく、信頼性の高い"実行"にあることが明らかになったとのこと。
下図を見るとこの時期はOpenAI o1やDeepSeek-R1の登場前であり、基本的にnon-thinking/reasoning modelによって実験がされていることには注意されたい。だが、昨今のAI AgentやReasoning Modelの挙動を鑑みるに、metareviewに記述されているCoTによって信頼性の高い"実行"が強化される点については実感できる。
ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning, Trung Quoc Luong+, N_A, ACL'24
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#NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Chain-of-Thought #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2024-09-13 GPT Summary- 強化ファインチューニング（ReFT）を提案し、LLMsの推論能力を向上。SFTでモデルをウォームアップ後、PPOアルゴリズムを用いてオンライン強化学習を行い、豊富な推論パスを自動サンプリング。GSM8K、MathQA、SVAMPデータセットでSFTを大幅に上回る性能を示し、追加のトレーニング質問に依存せず優れた一般化能力を発揮。
What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis, Jiaoda Li+, N_A, ACL'24
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#Analysis #NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #ACL #One-Line Notes Issue Date: 2024-08-27 GPT Summary- LLMsのコンテキスト内学習（ICL）能力を説明する3つの仮説について、一連の実験を通じて探究。最初の2つの仮説を無効にし、最後の仮説を支持する証拠を提供。LLMが事前学習中に学習したタスクを組み合わせることで、コンテキスト内で新しいタスクを学習できる可能性を示唆。 Comment
SNLP2024での解説スライド:
http://chasen.org/~daiti-m/paper/SNLP2024-Task-Emergence.pdf
ICLが何をやっているのか?について、これまでの仮説が正しくないことを実験的に示し、新しい仮説「ICLは事前学習で得られたタスクを組み合わせて新しいタスクを解いている」を提唱し、この仮説が正しいことを示唆する実験結果を得ている模様。
理論的に解明されたわけではなさそうなのでそこは留意した方が良さそう。あとでしっかり読む。
[Paper Note] Instruction Pre-Training: Language Models are Supervised Multitask Learners, Daixuan Cheng+, arXiv'24, 2024.06
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#Pretraining #LanguageModel #InstructionTuning #EMNLP #Selected Papers/Blogs #needs-revision Issue Date: 2024-07-08 GPT Summary- 教師なしのマルチタスク事前学習は成功の要因だが、監督付きの可能性も高い。本研究ではInstruction Pre-Trainingを提案し、大規模な指示-応答ペアを用いて言語モデルの前処理を行う。この手法により、40以上のタスクで2億のペアを合成し、その効果を示した。Instruction Pre-Trainingは、基盤モデルの性能を向上させ、追加の指示調整からも利益を得ることができ、Llama3-8BをLlama3-70Bに匹敵する性能へと引き上げた。モデルとデータは公開されている。 Comment
参考:
[Paper Note] Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models, Zixiang Chen+, ICML'24, 2024.01
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#NLP #LanguageModel #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #SyntheticData #SelfImprovement #ICML #mid-training #PostTraining #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #AdversarialTraining #SelfPlay Issue Date: 2024-01-24 GPT Summary- 自己対戦ファインチューニング（SPIN）を提案し、人間の注釈なしで弱いLLMを強化。LLMが自らのインスタンスと対戦し、トレーニングデータを生成。自己生成と人間の応答を識別してポリシーを微調整。SPINは様々なベンチマークでLLMの性能を大幅に向上させ、GPT-4優先データを使ったモデルを上回る成果を示した。 Comment
pj page:
https://uclaml.github.io/SPIN/
code:
https://github.com/uclaml/SPIN
メインプレイヤーは人間とLLMのレスポンスを区別する、対戦相手はメインプレイヤーに対して人間が作成したレスポンスと自身が作成させたレスポンスを区別できないようにするようなゲームをし、両者を同じLLM、しかし異なるiterationのパラメータを採用することで自己対戦させることでSFTデータセットから最大限学習するような手法を提案。メインプレイヤーの目的関数は、人間とLLMのレスポンスの確率の差を最大化するように定式化され（式4.1）、対戦相手は人間が生成したレスポンスを最大化するような損失関数を元のパラメータから大きく乖離しないようにKL正則化付きで定義する（式4.3）。双方の損失を単一の損失関数に統合すると式4.7で表される提案手法のSPIN損失が得られ、これによって与えられたSFTデータに対してレスポンスを各iterationで合成し、合成したレスポンスに対してSPIN損失を適用することでモデルのパラメータをアップデートする。メインプレイヤーの重みは更新された重みを用いて、対戦プレイヤーの重みは一つ前の重みを用いる。
Knowledge Fusion of Large Language Models, Fanqi Wan+, N_A, ICLR'24
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #ICLR #ModelMerge Issue Date: 2024-01-23 GPT Summary- 本研究では、既存の事前訓練済みの大規模言語モデル（LLMs）を統合することで、1つの強力なモデルを作成する方法を提案しています。異なるアーキテクチャを持つ3つの人気のあるLLMsを使用して、ベンチマークとタスクのパフォーマンスを向上させることを実証しました。提案手法のコード、モデルの重み、およびデータはGitHubで公開されています。
[Paper Note] GenEval: An Object-Focused Framework for Evaluating Text-to-Image Alignment, Dhruba Ghosh+, NeurIPS'23
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#ComputerVision #NLP #Dataset #Evaluation #TextToImageGeneration #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- テキストから画像への生成モデルの自動評価方法「GenEval」を提案。物体の共起、位置、数、色などの特性を評価し、現在の物体検出モデルを活用して生成タスクを分析。最近のモデルは改善を示すが、複雑な能力には課題が残る。GenEvalは失敗モードの発見にも寄与し、次世代モデルの開発に役立つ。コードは公開中。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=Wbr51vK331¬eId=NpvYJlJFqK
[Paper Note] Scalable Diffusion Models with Transformers, William Peebles+, ICCV'23
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#ComputerVision #Transformer #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #Backbone Issue Date: 2025-08-27 GPT Summary- 新しいトランスフォーマーに基づく拡散モデル（Diffusion Transformers, DiTs）を提案し、U-Netをトランスフォーマーに置き換えた。DiTsは高いGflopsを持ち、低いFIDを維持しながら良好なスケーラビリティを示す。最大のDiT-XL/2モデルは、ImageNetのベンチマークで従来の拡散モデルを上回り、最先端のFID 2.27を達成した。 Comment
日本語解説: https://qiita.com/sasgawy/items/8546c784bc94d94ef0b2
よく見るDiT
- [Paper Note] DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer, Junlong Li+, ACMMM'22
も同様の呼称だが全く異なる話なので注意
[Paper Note] Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, NeurIPS'23
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#RecommenderSystems #Transformer #VariationalAutoEncoder #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #ColdStart #Encoder-Decoder #SemanticID Issue Date: 2025-07-28 GPT Summary- 新しい生成的検索アプローチを提案し、アイテムのセマンティックIDを用いて次のアイテムを予測するTransformerベースのモデルを訓練。これにより、従来のレコメンダーシステムを大幅に上回る性能を達成し、過去の対話履歴がないアイテムに対しても改善された検索性能を示す。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=BJ0fQUU32w
Semantic IDを提案した研究
アイテムを意味的な情報を保持したdiscrete tokenのタプル（＝Semantic ID)で表現し、encoder-decoderでNext ItemのSemantic IDを生成するタスクに落としこむことで推薦する。SemanticIDの作成方法は後で読んで理解したい。
[Paper Note] Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture, Mahmoud Assran+, CVPR'23, 2023.01
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#ComputerVision #Pretraining #RepresentationLearning #Transformer #Self-SupervisedLearning #CVPR #Selected Papers/Blogs #WorldModels #One-Line Notes #LatentRepresentation Issue Date: 2025-07-24 GPT Summary- 本論文では、手作りのデータ拡張に依存せずに意味的な画像表現を学習するI-JEPAという自己教師あり学習アプローチを提案。I-JEPAは、単一のコンテキストブロックから異なるターゲットブロックの表現を予測する。重要な設計選択として、意味的に大きなターゲットブロックと情報量の多いコンテキストブロックのサンプリングが挙げられる。実験により、I-JEPAはVision Transformersと組み合わせることでスケーラブルであり、ImageNet上で強力な下流性能を達成した。 Comment
Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)を提案した研究。ピクセルやトークンのreconstruction lossではなく、潜在表現を再構成するようなself-supervised learningによってより意味的な特徴を学習するように誘導するもの（と思われるがこれが本質的な理解として正しいかは自信がない）。
[Paper Note] SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills, Amey Agrawal+, arXiv'23
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #python #LLMServing #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #Inference #One-Line Notes Issue Date: 2025-06-12 GPT Summary- SARATHIは、LLMの推論効率を向上させる手法で、プレフィルリクエストをチャンクに分割し、デコードマキシマルバッチを構築することで計算利用率を最大化します。これにより、デコードスループットを最大10倍向上させ、エンドツーエンドスループットも改善。特に、A6000 GPU上のLLaMA-13Bモデルで顕著な性能向上を示し、パイプラインバブルを大幅に削減しました。 Comment
vLLMでも採用されている `Chunked Prefills` と `Decode-Maximal Batching` を提案している。
[Paper Note] Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model, Kenneth Li+, NeurIPS'23
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #Hallucination #NeurIPS #ActivationSteering/ITI #Probing #Trustfulness #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-05-09 GPT Summary- Inference-Time Intervention (ITI)を提案し、LLMsの真実性を向上させる技術を紹介。ITIは推論中にモデルの活性化を調整し、LLaMAモデルの性能をTruthfulQAベンチマークで大幅に改善。Alpacaモデルでは真実性が32.5%から65.1%に向上。真実性と有用性のトレードオフを特定し、介入の強度を調整する方法を示す。ITIは低コストでデータ効率が高く、数百の例で真実の方向性を特定可能。LLMsが虚偽を生成しつつも真実の内部表現を持つ可能性を示唆。 Comment
Inference Time Interventionを提案した研究。Attention Headに対して線形プロービング[^1]を実施し、真実性に関連するであろうHeadをtopKで特定できるようにし、headの出力に対し真実性を高める方向性のベクトルvを推論時に加算することで（＝intervention）、モデルの真実性を高める。vは線形プロービングによって学習された重みを使う手法と、正答と誤答の活性化の平均ベクトルを計算しその差分をvとする方法の二種類がある。後者の方が性能が良い。topKを求める際には、線形プロービングをしたモデルのvalidation setでの性能から決める。Kとαはハイパーパラメータである。
[^1]: headのrepresentationを入力として受け取り、線形モデルを学習し、線形モデルの2値分類性能を見ることでheadがどの程度、プロービングの学習に使ったデータに関する情報を保持しているかを測定する手法
日本語解説スライド:
https://www.docswell.com/s/DeepLearning2023/Z38P8D-2024-06-20-131813#p1
これは相当汎用的に使えそうな話だから役に立ちそう
[Paper Note] Scaling Data-Constrained Language Models, Niklas Muennighoff+, NeurIPS'23
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #NeurIPS #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #DataRepetition Issue Date: 2025-03-23 GPT Summary- 言語モデルのスケーリングにおいて、データ制約下でのトレーニングを調査。9000億トークンと90億パラメータのモデルを用いた実験で、繰り返しデータを使用しても損失に大きな変化は見られず、繰り返しの価値が減少することを確認。計算最適性のスケーリング法則を提案し、データ不足を軽減するアプローチも実験。得られたモデルとデータセットは公開。 Comment
OpenReview: https://openreview.net/forum?id=j5BuTrEj35
チンチラ則のようなScaling Lawsはパラメータとデータ量の両方をスケールさせた場合の前提に立っており、かつデータは全てuniqueである前提だったが、データの枯渇が懸念される昨今の状況に合わせて、データ量が制限された状況で、同じデータを繰り返し利用する（＝複数エポック学習する）ことが一般的になってきた。このため、データのrepetitionに関して性能を事前学習による性能の違いを調査して、repetitionとパラメータ数に関するスケーリング則を提案（$3.1)しているようである。
Takeawayとしては、データが制限された環境下では、repetitionは上限4回までが効果的（コスパが良い）であり（左図）、小さいモデルを複数エポック訓練する方が固定されたBudgetの中で低いlossを達成できる右図）。
学習データの半分をコードにしても性能の劣化はなく、様々なタスクの性能が向上しパフォーマンスの分散も小さくなる、といったことが挙げられるようだ。
[Paper Note] Recommender Systems in the Era of Large Language Models （LLMs）, Zihuai Zhao+, arXiv'23, 2023.07
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#RecommenderSystems #LanguageModel #Selected Papers/Blogs #Surface-level Notes Issue Date: 2024-12-03 GPT Summary- LLMsの出現により、レコメンダーシステムが進化し、ユーザーの嗜好に基づくパーソナライズが可能に。従来のDNN法の限界を克服するため、LLMsを活用したレコメンドシステムの概要を提供。具体的には、事前学習、ファインチューニング、プロンプティングの観点から最近の手法をレビューし、この分野の今後の発展方向を論じる。 Comment
中身を全然読んでいる時間はないので、図には重要な情報が詰まっていると信じ、図を読み解いていく。時間がある時に中身も読みたい。。。
LLM-basedなRecSysでは、NLPにおけるLLMの使い方（元々はT5で提案）と同様に、様々なレコメンド関係タスクを、テキスト生成タスクに落とし込み学習することができる。
RecSysのLiteratureとしては、最初はコンテンツベースと協調フィルタリングから始まり、（グラフベースドな推薦, Matrix Factorization, Factorization Machinesなどが間にあって）、その後MLP, RNN, CNN, AutoEncoderなどの様々なDeep Neural Network（DNN）を活用した手法や、BERT4RecなどのProbabilistic Language Models（PLM）を用いた手法にシフトしていき、現在LLM-basedなRecSysの時代に到達した、との流れである。
LLM-basedな手法では、pretrainingの段階からEncoder-basedなモデルの場合はMLM、Decoder-basedな手法ではNext Token Predictionによってデータセットで事前学習する方法もあれば、フルパラメータチューニングやPEFT（LoRAなど）によるSFTによるアプローチもあるようである。
推薦タスクは、推薦するアイテムIDを生成するようなタスクの場合は、異なるアイテムID空間に基づくデータセットの間では転移ができないので、SFTをしないとなかなかうまくいかないと気がしている。また、その場合はアイテムIDの推薦以外のタスクも同時に実施したい場合は、事前学習済みのパラメータが固定されるPEFT手法の方が安全策になるかなぁ、という気がしている（破壊的忘却が怖いので）。特はたとえば、アイテムIDを生成するだけでなく、その推薦理由を生成できるのはとても良いことだなあと感じる（良い時代、感）。
また、PromptingによるRecSysの流れも図解されているが、In-Context Learningのほかに、Prompt Tuning（softとhardの両方）、Instruction Tuningも同じ図に含まれている。個人的にはPrompt TuningはPEFTの一種であり、Instruction TuningはSFTの一種なので、一つ上の図に含意される話なのでは?という気がするが、論文中ではどのような立て付けで記述されているのだろうか。
どちらかというと、Promptingの話であれば、zero-few-many shotや、各種CoTの話を含めるのが自然な気がするのだが。
下図はPromptingによる手法を表にまとめたもの。Finetuningベースの手法が別表にまとめられていたが、研究の数としてはこちらの方が多そうに見える。が、性能的にはどの程度が達成されるのだろうか。直感的には、アイテムを推薦するようなタスクでは、Promptingでは性能が出にくいような印象がある。なぜなら、事前学習済みのLLMはアイテムIDのトークン列とアイテムの特徴に関する知識がないので。これをFinetuningしないのであればICLで賄うことになると思うのだが、果たしてどこまでできるだろうか…。興味がある。
（図は論文より引用）
[Paper Note] Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model, Rafael Rafailov+, arXiv'23, 2023.05
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#NLP #LanguageModel #Alignment #NeurIPS #DPO #PostTraining #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2024-09-25 GPT Summary- 大規模な自己教師付き言語モデルにおいて、挙動を制御するのが難しい問題に対し、新たな報酬モデルのパラメータ化を導入し、Direct Preference Optimization（DPO）を提案。DPOは、ファインチューニング時の安定性と計算効率を向上させ、既存手法と同等またはそれ以上の性能を実現。特に、生成の感情制御や応答品質向上を実現し、実装と訓練の単純さが大幅に改善されることを示した。 Comment
解説（必ず読んだ方が良い）:
- RLHF/DPO 小話, 和地瞭良/ Akifumi Wachi, 2024.04
DPOを提案した研究。選好データ D:
解説ポスト:
SNLP'24での解説スライド: https://speakerdeck.com/kazutoshishinoda/lun-wen-shao-jie-direct-preference-optimization-your-language-model-is-secretly-a-reward-model
[Paper Note] NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning, Neel Jain+, arXiv'23, 2023.10
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#MachineLearning #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ICLR #PostTraining #Initial Impression Notes Issue Date: 2023-10-26 GPT Summary- 単純なデータ拡張により、言語モデルのファインチューニングが改善されることを示す。NEFTuneは埋め込みベクトルにノイズを追加し、LLaMA-2-7Bのファインチューニングで29.79%から64.69%へ劇的な向上を実現。現代の指示データセットでも改善をもたらし、Evol-Instruct、ShareGPT、OpenPlatypusでそれぞれ10%、8%、8%の向上を示す。さらに、LLaMA-2-Chatに対しても恩恵を受ける。 Comment
Alpacaデータでの性能向上が著しい。かなり重要論文な予感。後で読む。
HuggingFaceのTRLでサポートされている
https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer
openreview: https://openreview.net/forum?id=0bMmZ3fkCk
[Paper Note] In-Context Learning Creates Task Vectors, Roee Hendel+, EMNLP'23 Findings, 2023.10
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#NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #EMNLP #Findings #Initial Impression Notes Issue Date: 2023-10-26 GPT Summary- ICLはLLMにおける新しい学習パラダイムで、その機序は未解明である。訓練データ集合を用いる従来の機械学習とは異なり、ICLはデータを単一のタスクベクトルに圧縮し、トランスフォーマーを調整して出力を生成する。多様なモデルとタスクの実験を通じて、この新たな理解を支持する結果を示す。 Comment
参考:
ICLが実現可能なのは実はネットワーク内部で与えられたdemonstrationに対して勾配効果法を再現しているからです、という研究もあったと思うけど、このタスクベクトルとの関係性はどういうものなのだろうか。
文脈に注意を与えなくてもICLと同じ性能が出るのは、文脈情報が不要なタスクを実施しているからであり、そうではないタスクだとこの知見が崩れるのだろうか。後で読む。
openreview: https://openreview.net/forum?id=QYvFUlF19n
[Paper Note] Large Language Models Sensitivity to The Order of Options in Multiple-Choice Questions, Pouya Pezeshkpour+, arXiv'23, 2023.08
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#NLP #LanguageModel #Evaluation #Bias #NAACL #Selected Papers/Blogs #Findings #One-Line Notes #Reading Reflections #needs-revision Issue Date: 2023-08-28 GPT Summary- 多肢選択問題におけるLLMsの性能は選択肢の順序に敏感であり、配置を変えることで最大75%の性能差が見られる。特に、上位選択肢間の不確実性がこの感度を引き起こし、バイアスが影響することを示唆する。最適な配置は、バイアスを増幅させるためにトップ選択肢を両端に置くこと、緩和するためには隣接させることが推奨される。実験を通じて、予測のキャリブレーションにより最大8ポイントの改善が達成された。 Comment
これはそうだろうなと思っていたけど、ここまで性能に差が出るとは思わなかった。
これがもしLLMのバイアスによるもの（2番目の選択肢に正解が多い）の場合、
ランダムにソートしたり、平均取ったりしても、そもそもの正解に常にバイアスがかかっているので、
結局バイアスがかかった結果しか出ないのでは、と思ってしまう。
そうなると、有効なのはone vs. restみたいに、全部該当選択肢に対してyes/noで答えさせてそれを集約させる、みたいなアプローチの方が良いかもしれない。
[Paper Note] Mind the Gap: Understanding the Modality Gap in Multi-modal Contrastive Representation Learning, Weixin Liang+, arXiv'22, 2022.03
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#ComputerVision #Analysis #MultiModal #ContrastiveLearning #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2026-08-20 GPT Summary- マルチモーダルモデルにおけるモダリティギャップの幾何学的現象を紹介。異なるデータモダリティが共有表現空間で一定の距離を保つことを示し、これはモデル初期化と対照学習の組み合わせによって引き起こされる。初期化段階で表現が狭い円錐に制限され、対照学習によりモダリティ間の距離が維持されることが実証された。実験により、このギャップ距離を変えることでゼロショット分類性能と公平性が改善されることがわかった。コードとデータは公開中。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=S7Evzt9uit3
[Paper Note] LAION-5B: An open large-scale dataset for training next generation image-text models, Christoph Schuhmann+, NeurIPS'22
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#ComputerVision #Pretraining #NLP #Dataset #MultiModal #CLIP #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-05-06 GPT Summary- LAION-5Bは、5.85億のCLIPフィルタリングされた画像-テキストペアから成る大規模データセットで、英語のペアが2.32B含まれています。このデータセットは、CLIPやGLIDEなどのモデルの再現とファインチューニングに利用され、マルチモーダルモデルの研究を民主化します。また、データ探索やサブセット生成のためのインターフェースや、コンテンツ検出のためのスコアも提供されます。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=M3Y74vmsMcY
Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang+, N_A, NeurIPS'22
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#NLP #LanguageModel #Alignment #ChatGPT #RLHF #Actor-Critic #PostTraining #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2024-04-28 GPT Summary- 大規模な言語モデルは、ユーザーの意図に合わない出力を生成することがあります。本研究では、人間のフィードバックを使用してGPT-3を微調整し、InstructGPTと呼ばれるモデルを提案します。この手法により、13億パラメータのInstructGPTモデルの出力が175BのGPT-3の出力よりも好まれ、真実性の向上と有害な出力の削減が示されました。さらに、一般的なNLPデータセットにおける性能の低下は最小限でした。InstructGPTはまだ改善の余地がありますが、人間のフィードバックを使用した微調整が有望な方向であることを示しています。 Comment
ChatGPTの元となる、SFT→Reward Modelの訓練→RLHFの流れが提案された研究。DemonstrationデータだけでSFTするだけでは、人間の意図したとおりに動作しない問題があったため、人間の意図にAlignするように、Reward Modelを用いたRLHFでSFTの後に追加で学習を実施する。Reward Modelは、175Bモデルは学習が安定しなかった上に、PPOの計算コストが非常に大きいため、6BのGPT-3を様々なNLPタスクでSFTしたモデルをスタートにし、モデルのアウトプットに対して人間がランキング付けしたデータをペアワイズのloss functionで訓練した。最終的に、RMのスコアが最大化されるようにSFTしたGPT-3をRLHFで訓練するが、その際に、SFTから出力が離れすぎないようにする項と、NLPベンチマークでの性能が劣化しないようにpretrain時のタスクの性能もloss functionに加えている。
[Paper Note] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers, Mathilde Caron+, ICCV'21, 2021.04
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#ComputerVision #Self-SupervisedLearning #Selected Papers/Blogs #ICCV #Encoder #Backbone #SelfDistillation Issue Date: 2026-04-26 GPT Summary- 自己教師あり学習がVision Transformer（ViT）に特異な特徴をもたらすことを探求。自己教師ありViTは、監視ありViTや畳み込みネットワーク（convnets）よりも画像のセマンティックセグメンテーションに関する明示的な情報を持ち、小型ViTでImageNetにおけるtop-1が78.3%に達する。モメンタムエンコーダやマルチクロップ訓練、小さなパッチの重要性も強調し、DINOという自己教師あり法を実装。線形評価でViT-BaseがImageNetのtop-1 80.1%を達成し、DINOとViTの相乗効果を示す。 Comment
日本語解説:
【論文まとめ】DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers, 大阪大学医学部 Python会, 2021.04
https://oumpy.github.io/blog/2021/05/dino.html
v2, v3はこちら:
- [Paper Note] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision, Maxime Oquab+, TMLR'24
- [Paper Note] DINOv3, Oriane Siméoni+, arXiv'25, 2025.08
[Paper Note] Linear Transformers Are Secretly Fast Weight Programmers, Imanol Schlag+, arXiv'21, 2021.02
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#EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Transformer #Selected Papers/Blogs #LinearAttention Issue Date: 2026-04-22 GPT Summary- 線形化された自己注意機構とファストウェイト・コントローラの等価性を示し、遅いニューラルネットがファストウェイトをプログラムする方法を探る。FWPは有限メモリの操作を学習し、注意機構のメモリ容量限界を改善するために、加法的外積を用いたプログラミング命令を導入。動的学習率の計算も学習し、新しいカーネル関数を提案。合成リトリーバル問題や機械翻訳、言語モデリングタスクにおける利点を実験で示した。 Comment
Linear TransformerにおけるKV^Tを加算する固定された状態更新ではなく、差分だけを更新するDelta Ruleによって更新する Delta Networkを提案。
（まだ全然読めていないのでしっかり読みたい）
DeltaNet図解:
[Paper Note] Vision Transformers for Dense Prediction, René Ranftl+, ICCV'21, 2021.03
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#ComputerVision #Transformer #ICCV #Encoder #Backbone #DepthEstimation #SemanticSegmentation Issue Date: 2025-12-29 GPT Summary- 密なビジョントランスフォーマーは、畳み込みネットワークの代わりにビジョントランスフォーマーを用いた密な予測タスク向けの新しいアーキテクチャです。異なる解像度のトークンを集め、畳み込みデコーダでフル解像度の予測に統合します。このアーキテクチャは、グローバルな受容野を持ち、より一貫した予測を提供します。実験により、特に大量のトレーニングデータがある場合に、単眼深度推定で最大28%の性能向上を示し、セマンティックセグメンテーションではADE20Kで49.02%のmIoUを達成しました。さらに、他の小規模データセットでも最先端の結果を記録しています。モデルは公開されています。 Comment
DPT headの解説: https://qiita.com/Chi_corp_123/items/8a2e9a4f542a3404a700
[Paper Note] Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces, Jacob Austin+, NeurIPS'21, 2021.07
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#NLP #DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- 離散デノイジング拡散確率モデル（D3PMs）を提案し、連続状態空間のDDPMsを一般化。汚染プロセスを超えた遷移行列を導入し、画像とテキスト生成の改善を実現。新しい損失関数を用いて、LM1Bでの文字レベルのテキスト生成やCIFAR-10での画像生成において優れた結果を達成。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=h7-XixPCAL
離散拡散モデルを提案した研究
- Masked Diffusion Modelの進展, Deep Learning JP, 2025.03
で紹介されている
[Paper Note] Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer, Greg Yang+, NeurIPS'21
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#EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #LanguageModel #Transformer #NeurIPS #HyperparameterTransfer #One-Line Notes Issue Date: 2025-08-28 GPT Summary- ハイパーパラメータチューニングは高コストであり、特に大規模なニューラルネットワークにおいて負担が大きい。新たに提案するmuTransferは、最大更新パラメータ化（muP）を利用し、小さなモデルでチューニングしたHPをフルサイズモデルにゼロショットで転送する手法である。実験により、1300万パラメータのモデルからBERT-largeを超える性能を達成し、4000万パラメータからはGPT-3を上回る結果を得た。チューニングコストはそれぞれ事前学習コストの同等または7%に抑えられた。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=Bx6qKuBM2AD
小規模なモデルに対してハイパーパラメータのチューニングを実施し、同様のベースモデルで、**各layerのwidthが大きいもの**に対しても、小規模モデルで最適であったハイパーパラメータをzero-shotで転移することで near optimalなハイパーパラメータで学習できるmu Transferを提案。
モデルの深さ（以外にも下表中の*印のパラメータ）に対しても限定的に転移可能な模様。Post-Layer NormのTransformerやではあまりうまくいかないことが11節に記述されている（実験はpre-Layer Norm Transformer, ResNetに対して行われている模様）。
また、6.1節では、（実験的に）利用する小規模モデルのスケールとして幅256, 深さ4, バッチサイズ32, sequence長128, 訓練ステップ数5000を最低満たしており、かつスケールさせる幅が妥当な範囲内である必要がある、といった話が記述されている。
前提知識（muP）や条件が多そうな気がするので、しっかり確認した方がよさそう。
たとえば、muPで初期化されている必要があることや、転送可能なハイパーパラメータに限りがある（e.g. 学習率）、異なるデータに対するfinetuningなどは転送できないなど。
muP:
- [Paper Note] Feature Learning in Infinite-Width Neural Networks, Greg Yang+, ICML'21
[Paper Note] A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, Maurizio Ferrari Dacrema+, TOIS'21
Paper/Blog Link My Issue
#RecommenderSystems #Reproducibility Issue Date: 2025-05-16 GPT Summary- パーソナライズされたランキングアイテムリスト生成のアルゴリズム設計はレコメンダーシステムの重要なテーマであり、深層学習技術が主流となっている。しかし、比較ベースラインの選択や最適化に問題があり、実際の進展を理解するために協調フィルタリングに基づくニューラルアプローチの再現を試みた結果、12の手法中11が単純な手法に劣ることが判明。計算的に複雑なニューラル手法は既存の技術を一貫して上回らず、研究実践の問題が分野の停滞を招いている。
[Paper Note] Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling, Tom Henighan+, arXiv'20, 2020.10
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#NLP #LanguageModel #MultiModal #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs #CrossDomain Issue Date: 2025-05-31 GPT Summary- 生成画像、ビデオ、マルチモーダルモデル、数学的問題解決の4領域におけるクロスエントロピー損失のスケーリング法則を特定。自己回帰型トランスフォーマーはモデルサイズと計算予算の増加に伴い性能が向上し、べき法則に従う。特に、10億パラメータのトランスフォーマーはYFCC100M画像分布をほぼ完璧にモデル化できることが示された。さらに、マルチモーダルモデルの相互情報量や数学的問題解決における外挿時の性能に関する追加のスケーリング法則も発見。これにより、スケーリング法則がニューラルネットワークの性能に与える影響が強調された。 Comment
Kaplan Law
[Paper Note] Neural Collaborative Filtering vs. Matrix Factorization Revisited, Steffen Rendle+, RecSys'20
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#RecommenderSystems #NeuralNetwork #CollaborativeFiltering #MatrixFactorization #RecSys #Selected Papers/Blogs #Reproducibility Issue Date: 2025-05-16 GPT Summary- 埋め込みベースのモデルにおける協調フィルタリングの研究では、MLPを用いた学習された類似度が提案されているが、適切なハイパーパラメータ選択によりシンプルなドット積が優れた性能を示すことが確認された。MLPは理論的には任意の関数を近似可能だが、実用的にはドット積の方が効率的でコストも低いため、MLPは慎重に使用すべきであり、ドット積がデフォルトの選択肢として推奨される。
[Paper Note] Editable Neural Networks, Anton Sinitsin+, ICLR'20
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#NeuralNetwork #ComputerVision #MachineLearning #NLP #ICLR #KnowledgeEditing #One-Line Notes Issue Date: 2025-05-07 GPT Summary- 深層ニューラルネットワークの誤りを迅速に修正するために、Editable Trainingというモデル非依存の訓練手法を提案。これにより、特定のサンプルの誤りを効率的に修正し、他のサンプルへの影響を避けることができる。大規模な画像分類と機械翻訳タスクでその有効性を実証。 Comment
（おそらく）Knowledge Editingを初めて提案した研究
OpenReview: https://openreview.net/forum?id=HJedXaEtvS
[Paper Note] Understanding and Improving Layer Normalization, Jingjing Xu+, arXiv'19, 2019.11
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#Analysis #NLP #Transformer #Architecture #Normalization Issue Date: 2026-07-26 GPT Summary- Layer normalization (LayerNorm)は中間層の分布を正規化し、訓練を加速し一般化精度を向上させますが、その効果の理由は未解明です。本研究では、LayerNormの理解を深め、逆伝播勾配の再センタリングと再スケーリングがフォワード正規化よりも重要であることを示しました。また、LayerNormのバイアスとゲインが過学習リスクを高めることを明らかにし、バイアスとゲインを排除したLayerNorm-simpleが4つのデータセットで優れた性能を示したことを報告します。さらに、Adaptive Normalization（AdaNorm）を提案し、実験では7つのデータセットでLayerNormを上回る結果を示しています。
[Paper Note] On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems, Steffen Rendle+, arXiv'19, 2019.05
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#RecommenderSystems #Reproducibility Issue Date: 2025-05-14 GPT Summary- レコメンダーシステムの研究において、数値評価とベースラインの比較が重要であることを示す。Movielens 10Mベンチマークのベースライン結果が最適でないことを実証し、適切な行列因子分解の設定により改善できることを示した。また、Netflix Prizeにおける手法の結果を振り返り、経験的な発見は標準化されたベンチマークに基づかない限り疑わしいことを指摘した。
[Paper Note] Shampoo: Preconditioned Stochastic Tensor Optimization, Vineet Gupta+, ICML'18, 2018.02
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#Pretraining #NLP #LanguageModel #Optimizer #ICML #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2026-08-06 GPT Summary- Shampooは、テンソル空間における確率的最適化のための新しい前処理アルゴリズムで、次元を縮約する行列の集合を保持し、収束保証を提供。実験により、Shampooが一般の最適化手法より速く収束し、実行時間は他の単純な手法と同等であることを示した。 Comment
次:
- [Paper Note] SOAP: Improving and Stabilizing Shampoo using Adam, Nikhil Vyas+, ICLR'25
[Paper Note] Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play, Sainbayar Sukhbaatar+, ICLR'18, 2017.03
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#NeuralNetwork #NLP #ReinforcementLearning #ICLR #Selected Papers/Blogs #SelfPlay Issue Date: 2026-04-29 GPT Summary- エージェントが教師なしで学習するための単純なスキームを提案。アリスとボブの二つのエージェントが対戦し、アリスが課題を提示、ボブがそれを完了しようと試みる。可逆な環境とリセット可能な環境に焦点を当て、アリスが行動を提案し、ボブがそれを元に戻すか繰り返す。適切な報酬設計により、自動的に探索のカリキュラムを生成し、教師なし学習を実現。ボブをRLタスクに適用することで、教師付きエピソードの数を減少させ、高い報酬へ収束する可能性がある。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=SkT5Yg-RZ
[Paper Note] Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates, Taku Kudo, ACL'18, 2018.04
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#NeuralNetwork #MachineTranslation #Subword #ACL #Tokenizer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- サブワード単位はNMTのオープンボキャブラリー問題を軽減するが、セグメンテーションの曖昧さが存在する。本研究では、この曖昧さを利用してNMTのロバスト性を向上させるため、サブワードの正則化手法を提案し、確率的にサンプリングされた複数のセグメンテーションでモデルを訓練する。また、ユニグラム言語モデルに基づく新しいセグメンテーションアルゴリズムも提案。実験により、特にリソースが限られた設定での改善を示した。
[Paper Note] An Empirical Model of Large-Batch Training, Sam McCandlish+, arXiv'18, 2018.12
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#NeuralNetwork #EfficiencyImprovement #MachineLearning #Selected Papers/Blogs #Batch #One-Line Notes #CriticalBatchSize Issue Date: 2024-12-16 GPT Summary- 勾配ノイズスケールを用いて、異なる分野での最適なバッチサイズを予測する方法を提示。教師あり学習や強化学習など複数の領域での実験を通じて、この統計量がロスの低下に伴い増加し、モデルサイズが性能に与える影響を分析。計算効率と時間効率のトレードオフを説明し、適応的なバッチサイズ訓練の利点を示す。 Comment
Critical Batchsize（バッチサイズをこれより大きくすると学習効率が落ちる境界）を提唱した論文
[Paper Note] AutoBenchmark: benchmark creation & the role of humans, Seungone+, 2026.09
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#Article #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs #autoresearch/RSI #Author Thread-Post Issue Date: 2026-10-01 Comment
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KDA Doesn't Care About the Future, Nuggets, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #Attention #Blog #LinearAttention Issue Date: 2026-09-28 Comment
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tokenizers v1: encode, decode and scaling, measured, HuggingFace, 2026.09
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#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Blog #Tokenizer #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-09-28 Comment
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関連:
- {G}igatoken: SIMD and Cache Hierarchies for 1000x Faster Byte-Pair Encoding Tokenization on Modern CPUs, Marcel R{\o}d, 2026.07
Gigatokenは、著者ポストを読む限り、そもそも今のtokenizerが1秒単位に処理できるデータ量（データレート）が、同様の規模感のデータを処理する際の他の実装、たとえばsimdjsonがGB/sなのに比べて遅すぎるという気持ちから端を発しているように思われる。
一方、tokenizersでは、イントロに膨大なデータセットでの学習、同時リクエストの処理、long contextでの処理等において、モデルへのデータ供給が追いつかず、tokenizerが新たなボトルネック（GPUを待たせるという意味で）になりつつあり、それを解決したいという気持ちが記述されている。
The current balance of power in open models: The expanded form of a testimony I prepared for Congress., Interconnects, Nathan Lambert, 2026.09
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#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #GenerativeAI #Blog #OpenWeight #Proprietary Issue Date: 2026-09-28 Comment
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When does distillation help reinforcement learning?, Base Labs, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Blog #Distillation #PostTraining #One-Line Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-25 Comment
元ポスト:
RL前にSFTを通じてオフポリシー蒸留をすることが、どれだけ後段のRL後のパフォーマンスに影響するかを調査したようで、
- 小規模モデルには効果的だが大規模なモデルには効果が薄く
- ベースモデルに存在しない慣習や理解を必要とするタスクに対して効果的で
- 副作用としてポリシーのエントロピーが低減する、すなわちRL中の探索が抑制される
といった知見が得られたようである。
一見すると、SLMに関しては
- [Paper Note] A Sober Look at Progress in Language Model Reasoning: Pitfalls and Paths to Reproducibility, Andreas Hochlehnert+, COLM'25
と対立する知見に見えるが、前提として何が違うだろうか。
SLMに対しては同様の知見が示されている:
- [Paper Note] AceReason-Nemotron 1.1: Advancing Math and Code Reasoning through SFT and RL Synergy, Zihan Liu+, arXiv'25, 2025.06
Rigel Base: Reaching Llama-3.2 Quality with <1% of its Compute, Mayank+, 2026.09
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#Article #EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #LanguageModel #Blog #OpenWeight #SSM (StateSpaceModel) #DataMixture #Initial Impression Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-23 Comment
NoPEやuPを利用、事前学習では6つのフェースで異なるDataMixtureを利用しそのレシピも記載
On-Policy Distillation: Full-Vocabulary KL vs. Sampled Trajectory RL, Bhavin Jawade, 2026.09
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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Distillation #Post #PostTraining #On-Policy Issue Date: 2026-09-23
PixVerse R2: Scaling Real-Time Omni World Models, PixVerse, 2026.09
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#Article #ComputerVision #Blog #WorldModels #Scalability #Realtime Issue Date: 2026-09-23 Comment
元ポスト:
Introducing MiMo-V2.6 series, Xiaomi, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Selected Papers/Blogs #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-23 Comment
HF: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26
元ポスト:
所見:
Mimo-2.6はSWA+GQAのシンプルなアーキテクチャであり、それでOpenWeightモデルでSoTAを達成しており、進歩の多くはデータと事後学習のレシピの改善によってもたらされているという主張。
DeepSeekでも同じような報告がされている:
- DeepSeek-V4.1-Flash, DeepSeek AI, 2026.09
事前学習でも以下のような話はある:
- Pretraining progress is mostly coming from data, DWARKESH PATEL AND JERRY HAN, 2026.09
関連:
- We are streaming our RL big runs. The mimo-v2.6 series is coming soon, Xiaomi Mimo Team, 2026.09
開発者の方のポスト:
所見:
AA IndexでGPT-5.6-Solと同等性能を達成し、7kのRL dataとフレームワークをオープンにする予定とのこと。
所見:
解説:
- MAI-Thinking-1: Building a Hill-Climbing Machine, Microsoft, 2026.06
もあわせて読みたい
Computational depth is all you need: Towards 107-layer neural nets, Akshay Vegesna, Samip Dahal, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #Blog #Scaling Laws #Depth #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-23 Comment
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Nature Is Our Learning Environment, Periodic Labs, 2026.09
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#Article #Blog #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-17 Comment
元ポスト:
[Paper Note] FLASHREINFORCE: CRITIC-FREE SINGLE-ROLLOUT ASYNCHRONOUS RL FOR AGENTIC LANGUAGE MODELS, Hu+, ResearchGate, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #PostTraining #Selected Papers/Blogs #Asynchronous Issue Date: 2026-09-15 Comment
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解説:
OM-1: Frontier Robot Intelligence, Learned Firsthand from Humans, Reward AI, 2026.09
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#Article #Zero/Few/ManyShotPrompting #FoundationModel #Blog #Robotics #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-15 Comment
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zero-shotだと...?
DeepSeek-V4.1-Flash, DeepSeek AI, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Reference Collection #Author Thread-Post #Decoder-Decoder Issue Date: 2026-09-10 Comment
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所見:
え？もしかしてEncoder-Decoder???
Causal Encoder-Decoderという名称なので、seq2seqのようなBidirectionalなエンコーダを用いたものではなく、
エンコーダー、デコーダー共にautoregressiveモデルだが、エンコード用途とデコード用途でアーキテクチャやactivation paramなどに違いを持たせた、という感じだろうか。
デコーダ-デコーダアーキテクチャと呼ぶらしい:
関連:
- [Paper Note] You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models, Yutao Sun+, NeurIPS'24, 2024.05
公式ポスト:
ベンチマークスコアはfrontierモデルに匹敵する
HBMの使用量はV4-Flashから1/4, SSD使用量は1/8
合成データはいまだに利用していない:
事後学習のデータ品質改善のROIがアルゴリズム改善のROIを上回る:
関連（こちらは事前学習だが）:
- Pretraining progress is mostly coming from data, DWARKESH PATEL AND JERRY HAN, 2026.09
解説:
Artificial Analysisによる評価:
とそれらに対する所見:
所見:
v4.1 flashをhostingするためのコードリポジトリがいくつか新たに公開されたようである:
所見:
Estimating GPT-6 Astra’s no-CoT Time Horizon, Francis Rhys Ward and Dewi Gould, LW, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Evaluation #Blog #Reasoning #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-10 Comment
元ポスト:
JustRL II: Scaling Small LLMs to 128K Reasoning with a Critic, MiniCPM RL Team, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Actor-Critic #PostTraining #Selected Papers/Blogs #LongHorizon #Author Thread-Post #CreditAssignment Issue Date: 2026-09-09 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] JustRL: Scaling a 1.5B LLM with a Simple RL Recipe, Bingxiang He+, ICLR'26, 2025.12
Rustによる高速なOptuna実装「Rustuna」の公開, PFN, 2026.09
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#Article #EfficiencyImprovement #MachineLearning #NLP #Selected Papers/Blogs #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-08 Comment
元ポスト:
An Alien Mind, Jakub Pachocki, 2026.09
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#Article #Alignment Issue Date: 2026-09-08 Comment
元ポスト:
Automation’s Early Footprint: Where AI Agents Are （and Aren’t） Being Built, Cohere, 2026.09
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#Article #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Blog Issue Date: 2026-09-07 Comment
元ポスト:
Steering towards “automated grading” degrades alignment, Betley+, LW, 2026.09
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Blog Issue Date: 2026-09-07 Comment
元ポスト:
[Paper Note] PACT: Can Enterprise AI Assistants Be Trusted Under Pressure?, Okamoto+, 2026.08
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#Article #NLP #LanguageModel #Evaluation #InstructionFollowingCapability #Initial Impression Notes #Author Thread-Post Issue Date: 2026-09-07 Comment
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著者ポスト:
pressure下においてルールを遵守できる能力を測定するベンチマーク。興味深い
从 LR（学习率） 到 ELR（有效学习率），重新理解大模型预训练的调度策略, 发布于, 2026.09
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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #Blog Issue Date: 2026-09-06 Comment
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