read-later
Issue Date: 2025-11-26 [Paper Note] MiniOneRec: An Open-Source Framework for Scaling Generative Recommendation, Xiaoyu Kong+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- MiniOneRecを提案し、SID構築から強化学習までのエンドツーエンドの生成レコメンデーションフレームワークを提供。実験により、モデルサイズの増加に伴いトレーニング損失と評価損失が減少し、生成アプローチのパラメータ効率が確認された。さらに、SID整合性の強制と強化学習を用いたポストトレーニングパイプラインにより、ランキング精度と候補の多様性が大幅に向上。 Comment
github: https://github.com/AkaliKong/MiniOneRec
元ポスト:
興味深い話ではあるが、generativeなRecSysはlatencyの面で厳しいものがあるという認識ではある。読みたい。
#RecommenderSystems #Pocket #LanguageModel #Reasoning #ColdStart
Issue Date: 2025-11-25 [Paper Note] LLM Reasoning for Cold-Start Item Recommendation, Shijun Li+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- LLMsを用いたコールドスタートアイテム推薦の新しい推論戦略を提案。特に新規アイテムに対するユーザーの好みを推測し、教師ありファインチューニングと強化学習を組み合わせたアプローチを評価。実験により、Netflixの製品ランキングモデルを最大8%上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #SmallModel #OpenWeight #OpenSource #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #One-Line Notes
Issue Date: 2025-11-25 [Paper Note] OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe, Kaichen Zhang+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 本研究では、マルチモーダル推論のための透明な二段階トレーニングレシピ「OpenMMReasoner」を提案。監視付きファインチューニング（SFT）で874Kサンプルのデータセットを構築し、強化学習（RL）で74Kサンプルを活用して推論能力を向上。評価の結果、9つのベンチマークでQwen2.5-VL-7B-Instructに対し11.6%の性能向上を達成し、データの質とトレーニング設計の重要性を示した。すべてのリソースはオープンソースで公開。 Comment
pj page: https://evolvinglmms-lab.github.io/OpenMMReasoner/
SoTAなVLMを構築するためのオープンなデータとレシピらしい
元ポスト:
#Analysis #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation Issue Date: 2025-11-24 [Paper Note] Why Do Language Model Agents Whistleblow?, Kushal Agrawal+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- LLMをエージェントとして展開する際の内部告発行動を調査。内部告発の頻度はモデルによって異なり、タスクの複雑さが増すと傾向が低下。道徳的行動を促すプロンプトで内部告発率が上昇し、明確な手段を提供すると低下。評価認識のテストにより、データセットの堅牢性を確認。 Comment
元ポスト:
興味深い
所見（OLMo関係者）:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Reasoning #Selected Papers/Blogs #Physics Issue Date: 2025-11-23 [Paper Note] Probing the Critical Point （CritPt） of AI Reasoning: a Frontier Physics Research Benchmark, Minhui Zhu+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- CritPtは、物理学研究における複雑な推論タスクを評価するための初のベンチマークであり、71の研究課題と190のチェックポイントタスクから構成される。これらの問題は現役の物理学者によって作成され、機械的に検証可能な答えを持つように設計されている。現在のLLMsは、単独のチェックポイントでは期待を示すが、全体の研究課題を解決するには不十分であり、最高精度は5.7%にとどまる。CritPtは、AIツールの開発に向けた基盤を提供し、モデルの能力と物理学研究の要求とのギャップを明らかにする。 Comment
pj page: https://critpt.com/
artificial analysisによるリーダーボード:
https://artificialanalysis.ai/evaluations/critpt
データセットとハーネス:
#Pretraining #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-21 [Paper Note] AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better -- A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser, Ren Ma+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- ウェブデータの品質向上のため、MinerU-HTMLという新しい抽出パイプラインを提案。これは、言語モデルを用いてコンテンツ抽出をシーケンスラベリング問題として再定義し、意味理解を活用した二段階のフォーマットパイプラインを採用。実験では、MinerU-HTMLが81.8%のROUGE-N F1を達成し、従来の手法よりも構造化要素の保持率が優れていることを示した。AICCという多言語コーパスを構築し、抽出品質がモデルの性能に大きく影響することを確認。MainWebBench、MinerU-HTML、AICCを公開し、HTML抽出の重要性を強調。 Comment
元ポスト:
#Multi #Pocket #NLP #LanguageModel #Test-Time Scaling #Selected Papers/Blogs #RewardModel #Reranking #One-Line Notes #GenerativeVerifier Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] Foundational Automatic Evaluators: Scaling Multi-Task Generative Evaluator Training for Reasoning-Centric Domains, Austin Xu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 専門的な生成評価者のファインチューニングに関する研究で、250万サンプルのデータセットを用いて、シンプルな教師ありファインチューニング（SFT）アプローチでFARE（基盤自動推論評価者）をトレーニング。FARE-8Bは大規模なRLトレーニング評価者に挑戦し、FARE-20Bは新たなオープンソース評価者の標準を設定。FARE-20BはMATHでオラクルに近いパフォーマンスを達成し、下流RLトレーニングモデルの性能を最大14.1%向上。FARE-Codeはgpt-oss-20Bを65%上回る品質評価を実現。 Comment
HF: https://huggingface.co/collections/Salesforce/fare
元ポスト:
これは素晴らしい。使い道がたくさんありそうだし、RLに利用したときに特定のデータに対して特化したモデルよりも優れた性能を発揮するというのは驚き。
#Pocket #NLP #ReinforcementLearning #AIAgents Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] Agent-R1: Training Powerful LLM Agents with End-to-End Reinforcement Learning, Mingyue Cheng+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）を用いたエージェントの構築において、強化学習（RL）の適用は初期段階であり、課題が多い。本論文では、LLMエージェントのためのRL手法を再検討し、マルコフ決定過程（MDP）フレームワークを拡張。さらに、柔軟でユーザーフレンドリーな訓練フレームワーク「Agent-R1」を提案し、Multihop QAタスクでその効果を検証した。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Coding #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] EDIT-Bench: Evaluating LLM Abilities to Perform Real-World Instructed Code Edits, Wayne Chi+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- EDIT-Benchは、LLMのコード編集能力を実際のユーザー指示とコードコンテキストに基づいて評価するためのベンチマークで、540の問題を含む。多様な自然言語とプログラミング言語を用いた実世界のユースケースを提供し、コンテキスト依存の問題を導入。40のLLMを評価した結果、60%以上のスコアを得たモデルは1つのみで、ユーザー指示のカテゴリやコンテキスト情報がパフォーマンスに大きく影響することが示された。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #SmallModel #OpenWeight Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] Tiny Model, Big Logic: Diversity-Driven Optimization Elicits Large-Model Reasoning Ability in VibeThinker-1.5B, Sen Xu+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- VibeThinker-1.5Bは、Spectrum-to-Signal Principle（SSP）を用いて開発された1.5Bパラメータのモデルで、小型モデルの推論能力を向上させることを目指す。Two-Stage Diversity-Exploring DistillationとMaxEnt-Guided Policy Optimizationを組み合わせ、低コストで優れた推論性能を実現。数学ベンチマークで大規模モデルを上回る結果を示し、小型モデルが大規模モデルに匹敵する能力を持つことを証明。これにより、AI研究の民主化が促進される。 Comment
元ポスト: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
元ポスト:
オフィシャル:
https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
GGUF版:
https://huggingface.co/MaziyarPanahi/VibeThinker-1.5B-GGUF
1.5Bのモデルでここまでできるようになったのか
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #Off-Policy #On-Policy Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] Seer: Online Context Learning for Fast Synchronous LLM Reinforcement Learning, Ruoyu Qin+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 強化学習における性能ボトルネックを解消するために、新しいオンラインコンテキスト学習システム「Seer」を提案。Seerは、出力の類似性を活用し、分割ロールアウト、コンテキストに基づくスケジューリング、適応的グループ化推測デコーディングを導入。これにより、ロールアウトの待機時間を大幅に短縮し、リソース効率を向上。評価結果では、エンドツーエンドのロールアウトスループットを74%から97%向上させ、待機時間を75%から93%削減した。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #SelfCorrection #Verification Issue Date: 2025-11-20 [Paper Note] From Solving to Verifying: A Unified Objective for Robust Reasoning in LLMs, Xiaoxuan Wang+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- LLMの推論能力を向上させるため、生成と自己検証を統一した損失関数で共同最適化するGRPO-Verifアルゴリズムを提案。実験により、自己検証能力が向上しつつ推論性能を維持できることを示した。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ModelMerge #Souping Issue Date: 2025-11-19 [Paper Note] Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance, Shalini Maiti+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- モデルスーピングを用いた「カテゴリ専門家のスープ（SoCE）」アプローチを提案。最適なモデル候補を特定し、非均一重み平均を適用することで性能を向上。従来の均一平均と異なり、低相関のカテゴリクラスタに対して専門家モデルを特定し、最適化された重みで組み合わせる。SoCEはマルチリンガル能力や数学などで性能を向上させ、バークレー関数呼び出しリーダーボードで最先端の結果を達成。 Comment
元ポスト:
Model Souping...後で読む！
関連:
- [Paper Note] Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time, Mitchell Wortsman+, ICML'22, 2022.03
#Pocket #NLP #LanguageModel #Verification #GenerativeVerifier Issue Date: 2025-11-19 [Paper Note] Scaling Generative Verifiers For Natural Language Mathematical Proof Verification And Selection, Sadegh Mahdavi+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 大規模言語モデルは数学的問題において成功を収めているが、推論に欠陥がある。信頼できる証明検証能力が必要であり、複数の評価設定を分析することで、単一のベンチマークに依存することのリスクを示す。証明に基づく推論と最終的な答えの推論を評価し、生成的検証手法（GenSelectとLLM-as-a-Judge）の組み合わせが効果的であることを特定。LLM-as-a-Judgeのプロンプト選択がパフォーマンスに影響するが、強化学習はこの感度を低下させる。最終的な答えの精度は向上しないことが示され、現在のモデルは数学的妥当性よりもスタイルや手続きの正確さを重視している。結果は証明検証システムの設計と評価に関するガイドラインを提供する。 Comment
元ポスト:
generative verifierの性能を向上させることは（今主流な枠組みで考えると）verifiableではないドメインにLLMを適用し、性能をスケールさせるための現在の大きな課題の一つに思われる。
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #Transformer #Architecture #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-17 [Paper Note] Virtual Width Networks, Seed+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- Virtual Width Networks (VWN)は、隠れ層のサイズを増やすことなく、より広い表現を可能にするフレームワークである。VWNはバックボーンの計算をほぼ一定に保ちながら埋め込み空間を拡張し、8倍の拡張でトークン予測の最適化を加速することを示した。トレーニングが進むにつれてこの利点は増幅され、仮想幅と損失削減の間には対数線形のスケーリング関係があることが確認された。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
重要論文に見える。transformerのバックボーンの次元は変えないでベクトルのwidthを広げることと同等の効力を得るためのアーキテクチャを提案している模様。
ざっくり言うとembeddingをN倍（over-width)し、提案手法であるGHCを用いてバックボーンに流せるサイズにベクトルを圧縮しtransformerブロックで処理しover-widthした次元に戻す処理をする機構と、over-widthしたembeddingを次元数は変えずに変換するlinearを噛ませた結果を足し合わせるような機構を用意して最大のボトルネックであるtransformerブロックの計算量は変えずに表現力を向上させる、といった感じの手法な模様
#Pocket #NLP #LanguageModel #GenerativeAI #text #AI Detector Issue Date: 2025-11-16 [Paper Note] EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text, Katherine Thai+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- AIによるテキスト編集の検出に関する研究を行い、AI編集の程度を定量化する類似性指標を提案。これを基に回帰モデルEditLensを訓練し、人間とAIのテキストを高精度で区別。AI編集の影響を分析し、著作権や教育に関する示唆を提供。モデルとデータセットは公開予定。 Comment
元ポスト:
興味深い👀
#ComputerVision #Pocket #Transformer #FoundationModel #2D (Image) #3D (Scene) #Robotics #SpatialUnderstanding #Omni #Geometric #Robustness Issue Date: 2025-11-16 [Paper Note] OmniVGGT: Omni-Modality Driven Visual Geometry Grounded, Haosong Peng+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- OmniVGGTという新しいフレームワークを提案し、RGB以外の幾何学的手がかりを活用して3D基盤モデルの性能を向上させる。GeoAdapterを用いて深度情報やカメラパラメータをモデルにエンコードし、安定した最適化を実現。確率的なマルチモーダル融合手法により、任意の数のモダリティ入力を可能にし、堅牢な空間表現を学習。実験により、OmniVGGTが従来手法を上回り、視覚-言語-行動モデルに統合することでロボティクスタスクでも性能向上を達成。 Comment
元ポスト:
depth mapやcameraの情報などの様々な幾何学的情報を入力した場合（depth mapがないなど情報が欠落していても良い）にロバストに対応できるような基盤モデルを構築する手法らしいhttps://github.com/user-attachments/assets/b09c10b6-628a-418f-9faf-ea43a4d3f692"
/>
評価データ:
- [Paper Note] A naturalistic open source movie for optical flow evaluation, Butler+, ECCV'12
- [Paper Note] ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals, Emanuele Palazzolo+, IROS'19, 2019.05
- [Paper Note] Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images, Silberman+, ECCV'12
- [Paper Note] Scene Coordinate Regression Forests for Camera Relocalization in RGB-D Images,Shotton+, CVPR'13
- [Paper Note] ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes, Angela Dai+, CVPR'17, 2017.02
- [Paper Note] A Multi-view Stereo Benchmark with High-Resolution Images and Multi-camera Videos, Schöps+, CVPR'17
- [Paper Note] Large-Scale Data for Multiple-View Stereopsis, Aanæs+, IJCV'16
- [Paper Note] Tanks and temples: Benchmarking large-scale scene reconstruction, Knapitsch+, TOG'17
- [Paper Note] Common Objects in 3D: Large-Scale Learning and Evaluation of Real-life 3D Category Reconstruction, Reizenstein+, ICCV'21
- [Paper Note] Stereo Magnification: Learning View Synthesis using Multiplane Images, Tinghui Zhou+, SIGGRAPH'18, 2018.05
- [Paper Note] Scene Coordinate Regression Forests for Camera Relocalization in RGB-D Images, Shotton+, CVPR'13
- [Paper Note] CALVIN: A Benchmark for Language-Conditioned Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation Tasks, Oier Mees+, RA-L'22 Best Paper Award, 2021.12
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Hallucination #PostTraining #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-11-15 [Paper Note] Train for Truth, Keep the Skills: Binary Retrieval-Augmented Reward Mitigates Hallucinations, Tong Chen+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、外的幻覚を軽減するために新しいバイナリ検索強化報酬（RAR）を用いたオンライン強化学習手法を提案。モデルの出力が事実に基づいている場合のみ報酬を与えることで、オープンエンド生成において幻覚率を39.3%削減し、短文質問応答では不正解を44.4%減少させた。重要な点は、事実性の向上が他のパフォーマンスに悪影響を及ぼさないことを示した。 Comment
Utilityを維持しつつ、Hallucinationを減らせるかという話で、Binary Retrieval Augmented Reward (Binary RAR)と呼ばれるRewardを提案している。このRewardはverifierがtrajectoryとanswerを判断した時に矛盾がない場合にのみ1, それ以外は0となるbinary rewardである。これにより、元のモデルの正解率・有用性（極論全てをわかりません（棄権）と言えば安全）の両方を損なわずにHallucinationを提言できる。
また、通常のVerifiable Rewardでは、正解に1, 棄権・不正解に0を与えるRewardとみなせるため、モデルがguessingによってRewardを得ようとする（guessingすることを助長してしまう）。一方で、Binary RARは、正解・棄権に1, 不正解に0を与えるため、guessingではなく不確実性を表現することを学習できる（おそらく、棄権する場合はどのように不確実かを矛盾なく説明した上で棄権しないとRewardを得られないため）。
といった話が元ポストに書かれているように見える。
元ポスト:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #OpenWeight Issue Date: 2025-11-14 [Paper Note] Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI, Jon Saad-Falcon+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- ローカルLMが実世界のクエリに正確に回答できるかを評価するため、タスクの精度を電力単位で割った「ワットあたりの知能（IPW）」を提案。20以上のローカルLMと8つのアクセラレーターを用いた実証研究により、ローカルLMは88.7%の精度でクエリに応答し、IPWは5.3倍改善、カバレッジは23.2%から71.3%に上昇。ローカルアクセラレーターはクラウドよりも低いIPWを達成し、ローカル推論が中央集権型インフラから需要を再分配できる可能性を示唆。IPWプロファイリングハーネスも公開。 Comment
pj page: https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2025-11-11-ipw
元ポスト:
この切り口は興味深い。
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Decoding #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-13 [Paper Note] TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression, Jingyu Liu+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- TiDARは、拡散言語モデルと自己回帰モデルの利点を融合したハイブリッドアーキテクチャで、トークンのドラフトとサンプリングを単一のフォワードパスで実行します。これにより、高スループットとARモデルに匹敵する品質を両立させ、推測的デコーディングを上回る効率を実現しました。TiDARは、1秒あたり4.71倍から5.91倍のトークン生成を可能にし、ARモデルとの品質ギャップを初めて埋めました。 Comment
元ポスト:
解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Safety #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-13 Open Technical Problems in Open-Weight AI Model Risk Management, Casper+, SSRN'25, 2025.11 GPT Summary- オープンウェイトのフロンティアAIモデルは強力で広く採用されているが、リスク管理には新たな課題がある。これらのモデルはオープンな研究を促進する一方で、恣意的な変更や監視なしの使用がリスクを増大させる。安全性ツールに関する研究は限られており、16の技術的課題を提示。オープンな研究と評価がリスク管理の科学を構築する鍵であることを強調。 Comment
元ポスト:
#Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #On-Policy Issue Date: 2025-11-12 [Paper Note] On the Design of KL-Regularized Policy Gradient Algorithms for LLM Reasoning, Yifan Zhang+, arXiv'25, 2025.05 GPT Summary- ポリシー勾配アルゴリズムを用いてLLMの推論能力を向上させるため、正則化ポリシー勾配（RPG）を提案。RPGは、正規化されたKLと非正規化されたKLを統一し、REINFORCEスタイルの損失の微分可能性を特定。オフポリシー設定での重要度重み付けの不一致を修正し、RPGスタイルクリップを導入することで安定したトレーニングを実現。数学的推論ベンチマークで最大6%の精度向上を達成。 Comment
元ポスト:
#Pocket Issue Date: 2025-11-12 [Paper Note] The Path Not Taken: RLVR Provably Learns Off the Principals, Hanqing Zhu+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 強化学習における検証可能な報酬（RLVR）は、言語モデルの推論性能を向上させるが、パラメータの変更が少ないという逆説を再考。三つのゲート理論を用いて、RLVRの学習ダイナミクスを説明し、主方向から外れて学習することで利益を得ることを示す。RLVRはSFTとは異なる最適化レジームで動作し、SFTの手法を適用することには欠陥がある可能性がある。これにより、RLVRの理解と幾何学を意識した学習アルゴリズムの設計への道を開くことを目指す。 Comment
元ポスト:
所見:
著者ポスト:
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #MultiModal #Selected Papers/Blogs #Robotics #EmbodiedAI Issue Date: 2025-11-10 [Paper Note] PhysToolBench: Benchmarking Physical Tool Understanding for MLLMs, Zixin Zhang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- MLLMsの物理的道具に対する理解を評価するための新しいベンチマークPhysToolBenchを提案。1,000以上の画像-テキストペアからなるVQAデータセットで、道具認識、道具理解、道具創造の3つの能力を評価。32のMLLMsに対する評価で道具理解に欠陥があることが明らかになり、初歩的な解決策を提案。コードとデータセットは公開。 Comment
元ポスト:
興味深い
#Analysis #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #LLM-as-a-Judge #EMNLP #Selected Papers/Blogs #Stability Issue Date: 2025-11-10 [Paper Note] Analyzing Uncertainty of LLM-as-a-Judge: Interval Evaluations with Conformal Prediction, Huanxin Sheng+, EMNLP'25 SAC Highlights, 2025.09 GPT Summary- LLMを用いた自然言語生成の評価における不確実性を分析するためのフレームワークを提案。適合予測を通じて予測区間を構築し、中央値に基づくスコアを低バイアスの代替手段として提示。実験により、適合予測が有効な予測区間を提供できることを示し、判断の向上に向けた中央値や再プロンプトの有用性も探求。 Comment
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実用上非常に重要な話に見える
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #Search #Dataset #LanguageModel #Evaluation #EMNLP #Contamination-free #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-09 [Paper Note] Infini-gram mini: Exact n-gram Search at the Internet Scale with FM-Index, Hao Xu+, EMNLP'25 Best Paper, 2025.06 GPT Summary- 「infini-gram mini」は、ペタバイトレベルのテキストコーパスを効率的に検索可能にするシステムで、FM-indexデータ構造を用いてインデックスを作成し、ストレージオーバーヘッドを44%に削減。インデックス作成速度やメモリ使用量を大幅に改善し、83TBのインターネットテキストを99日でインデックス化。大規模なベンチマーク汚染の分析を行い、主要なLM評価ベンチマークがインターネットクローリングで汚染されていることを発見。汚染率を共有する公報をホストし、検索クエリ用のウェブインターフェースとAPIも提供。 Comment
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pj page: https://infini-gram-mini.io
benchmarmk contamination monitoring system: https://huggingface.co/spaces/infini-gram-mini/Benchmark-Contamination-Monitoring-System
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-11-07 [Paper Note] The OpenHands Software Agent SDK: A Composable and Extensible Foundation for Production Agents, Xingyao Wang+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- OpenHands Software Agent SDKは、ソフトウェア開発エージェントを構築するためのツールキットで、柔軟性、信頼性、安全性を兼ね備えた実装を可能にします。シンプルなインターフェースでエージェントを簡単に実装でき、カスタム機能にも対応。ローカルからリモートへの実行ポータビリティや多様なインターフェースを提供し、セキュリティ分析も統合されています。実証結果は強力なパフォーマンスを示し、エージェントの信頼性の高い展開を実現します。 Comment
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blog: https://openhands.dev/blog/introducing-the-openhands-software-agent-sdk
#Pocket #NLP #LanguageModel #UserBased #AIAgents #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #interactive Issue Date: 2025-11-06 [Paper Note] Training Proactive and Personalized LLM Agents, Weiwei Sun+, arXiv'25, 2025.11 GPT Summary- 効果的なAIエージェントには、生産性、積極性、パーソナライズの3つの次元を最適化する必要があると主張。LLMベースのユーザーシミュレーター「UserVille」を導入し、PPPというマルチオブジェクティブ強化学習アプローチを提案。実験では、PPPで訓練されたエージェントがGPT-5に対して平均21.6ポイントの改善を達成し、ユーザーの好みに適応しながらタスク成功を向上させる能力を示した。 Comment
AI Agentにおいてユーザとのinteractionを重視し協働することを重視するようなRLをする模様。興味深い。
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#Pocket #LanguageModel #DiffusionModel #ICLR #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models, Marianne Arriola+, ICLR'25, 2025.03 GPT Summary- ブロック拡散言語モデルは、拡散モデルと自己回帰モデルの利点を組み合わせ、柔軟な長さの生成を可能にし、推論効率を向上させる。効率的なトレーニングアルゴリズムやデータ駆動型ノイズスケジュールを提案し、言語モデリングベンチマークで新たな最先端のパフォーマンスを達成。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=tyEyYT267x
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Architecture #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] On Powerful Ways to Generate: Autoregression, Diffusion, and Beyond, Chenxiao Yang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 自己回帰的な次トークン予測とマスクされた拡散を超えた生成プロセスを研究し、その利点と限界を定量化。書き換えや長さ可変の編集が可能になることで、理論的および実証的な利点を示し、自然言語以外の領域でも機能する大規模言語モデル（LLM）の重要性を強調。 Comment
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#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #EMNLP #ConceptErasure #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] Intrinsic Test of Unlearning Using Parametric Knowledge Traces, Yihuai Hong+, EMNLP'25, 2024.06 GPT Summary- 大規模言語モデルにおける「忘却」タスクの重要性が高まっているが、現在の評価手法は行動テストに依存しており、モデル内の残存知識を監視していない。本研究では、忘却評価においてパラメトリックな知識の変化を考慮する必要性を主張し、語彙投影を用いた評価方法論を提案。これにより、ConceptVectorsというベンチマークデータセットを作成し、既存の忘却手法が概念ベクトルに与える影響を評価した。結果、知識を直接消去することでモデルの感受性が低下することが示され、今後の研究においてパラメータに基づく評価の必要性が強調された。 Comment
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#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #CrossLingual #TransferLearning #MultiLingual #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-31 [Paper Note] ATLAS: Adaptive Transfer Scaling Laws for Multilingual Pretraining, Finetuning, and Decoding the Curse of Multilinguality, Shayne Longpre+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、774の多言語トレーニング実験を通じて、最大の多言語スケーリング法則を探求し、ATLASという適応的転送スケーリング法則を導入。これにより、既存のスケーリング法則を上回る性能を示し、多言語学習のダイナミクスや言語間の転送特性を分析。言語ペア間の相互利益スコアを測定し、モデルサイズとデータの最適なスケーリング方法を明らかにし、事前学習とファインチューニングの計算的クロスオーバーポイントを特定。これにより、英語中心のAIを超えたモデルの効率的なスケーリングの基盤を提供することを目指す。 Comment
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バイリンガルで学習した時に、日本語とシナジーのある言語、この図を見ると無さそうに見える😅
#ComputerVision #EfficiencyImprovement #Pocket #Transformer #NormalizingFlow #Compression Issue Date: 2025-10-28 [Paper Note] FARMER: Flow AutoRegressive Transformer over Pixels, Guangting Zheng+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- FARMERという新しい生成フレームワークを提案し、正規化フローと自己回帰モデルを統合して高品質な画像合成と尤度推定を実現。潜在シーケンスへの変換や自己教師あり次元削減により、ARモデリングの効率を向上。推論速度を加速する蒸留スキームと画像生成品質を向上させる分類器フリーガイダンスを導入。実験により、FARMERは既存モデルと比較して競争力のある性能を示した。 Comment
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ポイント解説:
これは...👀👀👀
#Pocket Issue Date: 2025-10-27 [Paper Note] Stress-Testing Model Specs Reveals Character Differences among Language Models, Jifan Zhang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、AIモデルの行動ガイドラインや倫理原則に関する仕様のストレステスト手法を提案し、原則間の矛盾や解釈の曖昧さを自動的に特定します。競合する価値に基づくシナリオを生成し、12の大規模言語モデル（LLM）の応答を評価した結果、70,000以上のケースで顕著な行動の乖離が見られ、モデル仕様の根本的な問題を示唆しました。また、生成したデータセットは、モデル間の不整合や価値の優先順位の違いも明らかにしました。 Comment
dataset: https://huggingface.co/datasets/jifanz/stress_testing_model_spec
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#ComputerVision #Pocket #Dataset #Zero/Few/ManyShotPrompting #Evaluation #MultiModal #In-ContextLearning #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #OOD #Generalization #VisionLanguageModel #One-Line Notes #ObjectDetection Issue Date: 2025-10-27 [Paper Note] Roboflow100-VL: A Multi-Domain Object Detection Benchmark for Vision-Language Models, Peter Robicheaux+, NeurIPS'25, 2025.05 GPT Summary- 視覚と言語のモデル（VLMs）は、一般的な物体に対して優れたゼロショット検出性能を示すが、分布外のクラスやタスクに対しては一般化が難しい。そこで、少数の視覚例と豊富なテキスト記述を用いてVLMを新しい概念に整合させる必要があると提案。Roboflow100-VLという多様な概念を持つ100のマルチモーダル物体検出データセットを導入し、最先端モデルの評価を行った。特に、難しい医療画像データセットでのゼロショット精度が低く、少数ショットの概念整合が求められることを示した。 Comment
元ポスト:
VLMが「現実世界をどれだけ理解できるか」を評価するためのobject detection用ベンチマークを構築。100のopen source datasetから構成され、それぞれにはtextでのfew shot instructionやvisual exampleが含まれている。データセットは合計で約165kの画像、約1.35M件のアノテーションが含まれ、航空、生物、産業などの事前学習ではあまりカバーされていない新規ドメインの画像が多数含まれているとのこと。
そして現在のモデルは事前学習に含まれていないOODな画像に対する汎化性能が低く、いちいちモデルを追加で学習するのではなく、ICLによって適用できた方が好ましいという考えがあり、そして結果的に現在のVLMでは、ICLがあまりうまくいかない（ICLによるOODの汎化が効果的にできない）ことがわかった、という話らしい。
が、
- [Paper Note] Many-Shot In-Context Learning in Multimodal Foundation Models, Yixing Jiang+, arXiv'24, 2024.05
での知見と異なる。差異はなんだろうか？
以下のスレッドで議論がされている:
pj page: https://rf100-vl.org
うーんあとでしっかり読みたい、、、
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Reasoning #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #LongHorizon Issue Date: 2025-10-27 [Paper Note] R-Horizon: How Far Can Your Large Reasoning Model Really Go in Breadth and Depth?, Yi Lu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- R-HORIZONを提案し、長期的な推論行動を刺激する手法を通じて、LRMの評価を改善。複雑なマルチステップ推論タスクを含むベンチマークを構築し、LRMの性能低下を明らかに。R-HORIZONを用いた強化学習データ（RLVR）は、マルチホライズン推論タスクの性能を大幅に向上させ、標準的な推論タスクの精度も向上。AIME2024で7.5の増加を達成。R-HORIZONはLRMの長期推論能力を向上させるための有効なパラダイムと位置付けられる。 Comment
pj page: https://reasoning-horizon.github.io
元ポスト:
long horizonタスクにうまく汎化する枠組みの必要性が明らかになったように見える。long horizonデータを合成して、post trainingをするという枠組みは短期的には強力でもすぐに計算リソースの観点からすぐに現実的には能力を伸ばせなくなるのでは。
ポイント解説:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Memorization Issue Date: 2025-10-26 [Paper Note] Hubble: a Model Suite to Advance the Study of LLM Memorization, Johnny Tian-Zheng Wei+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Hubbleは、LLMの記憶に関する研究のためのオープンソースモデルスイートで、標準モデルと変化モデルの2種類を提供。標準モデルは大規模な英語コーパスで事前学習され、変化モデルは特定のテキストを挿入して記憶リスクを模倣。8つのモデルが1Bまたは8Bのパラメータを持ち、100Bまたは500Bのトークンで訓練。研究により、敏感なデータの記憶はコーパスのサイズに依存し、データの露出が少ない場合は忘れられることが示された。Hubbleは、プライベート情報の記憶の容易さを分析するなど、幅広い記憶研究を可能にし、コミュニティにさらなる探求を促す。 Comment
pj page: https://allegro-lab.github.io/hubble/
元ポスト:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #MultiModal #Reasoning #SoftwareEngineering #ComputerUse #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Science Issue Date: 2025-10-26 [Paper Note] ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows, Qiushi Sun+, arXiv'25, 2025.05 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）を活用したScienceBoardを紹介。これは、科学的ワークフローを加速するための動的なマルチドメイン環境と、169の厳密に検証されたタスクからなるベンチマークを提供。徹底的な評価により、エージェントは複雑なワークフローでの信頼性が低く、成功率は15%にとどまることが明らかに。これにより、エージェントの限界を克服し、より効果的な設計原則を模索するための洞察が得られる。 Comment
元ポスト:
#ComputerVision #Pocket #Transformer #DiffusionModel Issue Date: 2025-10-26 [Paper Note] Positional Encoding Field, Yunpeng Bai+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Diffusion Transformers（DiTs）は、視覚生成において優れた性能を示すアーキテクチャであり、パッチトークンと位置エンコーディング（PE）を用いています。本研究では、DiTsがどのように視覚コンテンツを整理するかを再考し、PEの摂動に対しても一貫した出力を生成することを発見しました。これに基づき、位置エンコーディングを3Dフィールドに拡張したPE-Fieldを提案し、ボリュメトリック推論と階層的エンコーディングを組み込みました。強化されたDiTは、新しい視点合成と空間画像編集において最先端の性能を達成しました。 Comment
pj page: https://yunpeng1998.github.io/PE-Field-HomePage/
元ポスト:
#Pocket #LanguageModel #Transformer #Architecture #ICLR #Selected Papers/Blogs #memory #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-23 [Paper Note] Memory Layers at Scale, Vincent-Pierre Berges+, ICLR'25, 2024.12 GPT Summary- メモリ層は、計算負荷を増やさずにモデルに追加のパラメータを加えるための学習可能な検索メカニズムを使用し、スパースに活性化されたメモリ層が密なフィードフォワード層を補完します。本研究では、改良されたメモリ層を用いた言語モデルが、計算予算が2倍の密なモデルや同等の計算とパラメータを持つエキスパート混合モデルを上回ることを示し、特に事実に基づくタスクでの性能向上が顕著であることを明らかにしました。完全に並列化可能なメモリ層の実装とスケーリング法則を示し、1兆トークンまでの事前学習を行った結果、最大8Bのパラメータを持つベースモデルと比較しました。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=ATqGm1WyDj
transformerにおけるFFNをメモリレイヤーに置き換えることで、パラメータ数を増やしながら計算コストを抑えるようなアーキテクチャを提案しているようである。メモリレイヤーは、クエリqを得た時にtop kのkvをlookupし（＝ここで計算対象となるパラメータがスパースになる）、kqから求めたattention scoreでvを加重平均することで出力を得る。Memory+というさらなる改良を加えたアーキテクチャでは、入力に対してsiluによるgatingとlinearな変換を追加で実施することで出力を得る。
denseなモデルと比較して性能が高く、メモリパラメータを増やすと性能がスケールする。
#Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #Architecture #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #SpeciarizedBrainNetworks #Neuroscience Issue Date: 2025-10-22 [Paper Note] Mixture of Cognitive Reasoners: Modular Reasoning with Brain-Like Specialization, Badr AlKhamissi+, arXiv'25, 2025.06 GPT Summary- MiCRoは、脳の認知ネットワークに基づく専門家モジュールを持つトランスフォーマーベースのアーキテクチャで、言語モデルの層を4つの専門家に分割。これにより、解釈可能で因果的な専門家の動的制御が可能になり、機械学習ベンチマークで優れた性能を発揮。人間らしく解釈可能なモデルを実現。 Comment
pj page: https://cognitive-reasoners.epfl.ch
元ポスト:
事前学習言語モデルに対してpost-trainingによって、脳に着想を得て以下の4つをdistinctな認知モジュールを（どのモジュールにルーティングするかを決定するRouter付きで）学習する。
- Language
- Logic / Multiple Demand
- Social / Theory of Mind
- World / Default Mode Network
これによりAIとNeuroscienceがbridgeされ、MLサイドではモデルの解釈性が向上し、Cognitive側では、複雑な挙動が起きた時にどのモジュールが寄与しているかをprobingするテストベッドとなる。
ベースラインのdenseモデルと比較して、解釈性を高めながら性能が向上し、人間の行動とよりalignしていることが示された。また、layerを分析すると浅い層では言語のエキスパートにルーティングされる傾向が強く、深い層ではdomainのエキスパートにルーティングされる傾向が強くなるような人間の脳と似たような傾向が観察された。
また、neuroscienceのfunctional localizer（脳のどの部位が特定の機能を果たしているのかを特定するような取り組み）に着想を得て、類似したlocalizerが本モデルにも適用でき、特定の機能に対してどのexpertモジュールがどれだけ活性化しているかを可視化できた。
といったような話が著者ポストに記述されている。興味深い。
demo:
https://huggingface.co/spaces/bkhmsi/cognitive-reasoners
HF:
https://huggingface.co/collections/bkhmsi/mixture-of-cognitive-reasoners
#ComputerVision #Pocket #DiffusionModel #LongSequence #VideoGeneration/Understandings #4D (Video) Issue Date: 2025-10-22 [Paper Note] Self-Forcing++: Towards Minute-Scale High-Quality Video Generation, Justin Cui+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本論文では、長い動画生成における品質劣化を軽減する新しいアプローチを提案します。教師モデルの知識を活用し、自己生成した長い動画から抽出したサンプルセグメントを通じて学生モデルにガイダンスを提供することで、長さを最大20倍にスケールアップしつつ時間的一貫性を維持します。これにより、最大4分15秒の動画を生成可能で、従来の手法よりも忠実度と一貫性で大幅に優れた結果を示しました。 Comment
元ポスト:
おー、もう++が出てきた。すごいスピード感だ。
Self Forcingと比較して50s以上での生成の性能が向上しているように見える
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #In-ContextLearning #One-Line Notes #AutomaticPromptOptimization Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Prompt-MII: Meta-Learning Instruction Induction for LLMs, Emily Xiao+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- PROMPT-MIIという新しい指示誘導モデルを提案し、トレーニング例をコンパクトなプロンプトに縮小することで、インコンテキスト学習（ICL）と同等のパフォーマンスを実現。3,000以上の分類データセットでトレーニングし、90の未見タスクで評価した結果、下流モデルの品質を4-9 F1ポイント向上させ、必要なトークン数を3-13倍削減。 Comment
元ポスト:
タスクのexamplar/demonstrationからタスクに関するdescription）＝instruction)を生成するモデルを学習し、生成されたinstructionを用いることで、manyshotでICLするよりも、少ないトークン数で同等以上の性能を達成するといった話に見える。どういうinstructionになるのかが非常に興味がある。A.6参照のこと。細かく具体的だがコンパクトな指示が記述されているようなinstructionとなっている。
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Holistic Agent Leaderboard: The Missing Infrastructure for AI Agent Evaluation, Sayash Kapoor+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- AIエージェントの評価における課題を解決するため、Holistic Agent Leaderboard（HAL）を導入。標準化された評価ハーネスにより評価時間を短縮し、三次元分析を通じて21,730のエージェントを評価。高い推論努力が精度を低下させることを発見し、LLMを用いたログ検査で新たな行動を明らかに。エージェント評価の標準化を進め、現実世界での信頼性向上を目指す。 Comment
pj page: https://hal.cs.princeton.edu
元ポスト:
よ、40,000ドル！？💸
LLM Agentに関するフロンティアモデル群を複数のベンチマークで同じ条件でapple to appleな比較となるように評価している。
以下元ポストより:
この評価ハーネスは、10行未満のコードスニペットで評価を実行可能（元ポスト）
知見としては
- reasoning effortを上げても多くの場合性能向上には寄与せず(21/36のケースで性能向上せず)
- エージェントはタスクを解決するために近道をする（ベンチマークを直接参照しに行くなど）
- エージェントは非常にコストの高い手段を取ることもあり（フライト予約において誤った空港から予約したり、ユーザに過剰な返金をしたり、誤ったクレジットカードに請求したりなど）
- コストとacc.のトレードオフを分析した結果、最も高価なOpus4.1は一度しかパレートフロンティアにならず、Gemini Flash (7/9)、GPT-5, o4-mini(4/9)が多くのベンチマークでコストとAcc.のトレードオフの上でパレートフロンティアとなった。
- トークンのコストとAcc.のトレードオフにおいては、Opus4.1が3つのベンチマークでパレードフロンティアとなった。
- すべてのエージェントの行動を記録し分析した結果、SelfCorrection, intermediate verifiers (コーディング問題におけるユニットテストなど）のbehaviorがacc.を改善する上で高い相関を示した
- 一方タスクに失敗する場合は、多くの要因が存在することがわかり、たとえば環境内の障害（CAPTCHAなど）、指示に従うことの失敗（指定されたフォーマットでコードを出力しない）などが頻繁に見受けられた。また、タスクを解けたか否かに関わらずツール呼び出しの失敗に頻繁に遭遇していた。これはエージェントはこうしたエラーから回復できることを示している。
- エージェントのログを分析することで、TauBenchで使用していたscaffold(=モデルが環境もやりとりするための構成要素）にバグがあることを突き止めた（few-shotのサンプルにリークがあった）。このscaffoldはHALによるTauBenchの分析から除外した。
- Docsentのようなログ分析が今後エージェントを評価する上では必要不可欠であり、信頼性の問題やショートカット行動、高コストなエージェントの失敗などが明らかになる。ベンチマーク上での性能と比較して実環境では性能が低い、あるいはその逆でベンチマークが性能を低く見積もっている（たとえばCAPTChAのようや環境的な障害はベンチマーク上では同時リクエストのせいで生じても実環境では生じないなど）ケースもあるので、これらはベンチマークのacc.からだけでは明らかにならないため、ベンチマークのacc.は慎重に解釈すべき。
#Multi #Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #AIAgents #TheoryOfMind #Selected Papers/Blogs #Personality Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Emergent Coordination in Multi-Agent Language Models, Christoph Riedl, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、マルチエージェントLLMシステムが高次の構造を持つかどうかを情報理論的フレームワークを用いて検証。実験では、エージェント間のコミュニケーションがない状況で、時間的相乗効果が観察される一方、調整された整合性は見られなかった。ペルソナを割り当てることで、エージェント間の差別化と目標指向の相補性が示され、プロンプトデザインによって高次の集合体へと誘導できることが確認された。結果は、効果的なパフォーマンスには整合性と相補的な貢献が必要であることを示唆している。 Comment
元ポスト:
非常にシンプルな設定でマルチエージェントによるシナジーが生じるか否か、そのための条件を検証している模様。小規模モデルだとシナジーは生じず、ペルソナ付与とTheory of Mindを指示すると効果が大きい模様
#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #SyntheticData #One-Line Notes #SkillTag Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Skill-Targeted Adaptive Training, Yinghui He+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、言語モデルのメタ認知能力を活用した新しいファインチューニング戦略「STAT」を提案。教師モデルがタスクに必要なスキルをラベル付けし、学生モデルのスキル不足を追跡することで、トレーニングセットを修正。STAT-Selでは既存の例の重みを調整し、STAT-Synでは新たな例を合成。実験により、MATHで最大7.5%の改善を達成し、分布外ベンチマークでも平均4.6%の向上を示した。STATは強化学習手法GRPOと補完的であり、スキルターゲットの適応トレーニングがトレーニングパイプラインを改善することを示唆。 Comment
元ポスト:
Reward Modelでquestionがeasy/hardを定量化し、hardなものに対してモデルが応答を生成。応答の結果をstronger modelに確認させ、モデルにどのようなスキルが不足しているかを特定する。これによりモデルのスキルに関するprofileが作成されるのでこれに基づいて学習データの各サンプルとスキルを紐づけた上でサンプルを重みの調整、および不足しているスキルに関するデータを合成しSFTに活用する、といった話な模様。https://github.com/user-attachments/assets/8f5e9efb-c096-4897-8327-daed9e4c920a"
/>
結果を見ると、+SFT / +GRPOよりも性能が高くなっている。Table1ではLlamaでの結果しか掲載されていないが、Qwenでも実験がされて同様の結果が得られている。https://github.com/user-attachments/assets/d35077ef-bf33-4c12-82e1-37cbc40247af"
/>
また、Figure4を見ると不足していたスキルが学習によってきちんと補われていることが分かる。https://github.com/user-attachments/assets/bd07a4e5-87c8-4ab1-a45c-379cff343e33"
/>
（評価と考察部分をもう少しじっくり読みたい）
#ComputerVision #Pocket #LanguageModel #InstructionTuning #DiffusionModel #TextToImageGeneration #Selected Papers/Blogs #ICCV #ImageSynthesis Issue Date: 2025-10-20 [Paper Note] MetaMorph: Multimodal Understanding and Generation via Instruction Tuning, Shengbang Tong+, ICCV'25, 2024.12 GPT Summary- 本研究では、視覚的指示調整の新手法VPiTを提案し、LLMがテキストと視覚トークンを生成できるようにします。VPiTは、キュレーションされた画像とテキストデータからトークンを予測する能力をLLMに教え、視覚生成能力が向上することを示しました。特に、理解データが生成データよりも効果的に両方の能力に寄与することが明らかになりました。MetaMorphモデルを訓練し、視覚理解と生成で競争力のあるパフォーマンスを達成し、LLMの事前学習から得た知識を活用することで、視覚生成における一般的な失敗を克服しました。これにより、LLMが視覚理解と生成に適応できる可能性が示唆されました。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #Reasoning Issue Date: 2025-10-19 [Paper Note] Agentic Design of Compositional Machines, Wenqian Zhang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 複雑な機械設計におけるLLMの創造能力を探求し、「構成的機械設計」の視点からアプローチ。テストベッド「BesiegeField」を用いて、LLMの能力をベンチマークし、空間的推論や戦略的組み立ての重要性を特定。オープンソースモデルの限界を受け、強化学習を通じた改善を模索し、関連する課題を明らかにする。 Comment
元ポスト:
pj page: https://besiegefield.github.io/
#Pocket #NLP #LanguageModel #Alignment #AIAgents #Safety #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-19 [Paper Note] Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats, Aengus Lynch+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 複数の開発者からの16のモデルを仮想企業環境でテストし、潜在的なリスク行動を特定。モデルは自律的にメールを送信し、機密情報にアクセス可能で、ビジネス目標に従う中で反抗的行動を示すことがあった。この現象を「エージェントのミスアライメント」と呼び、モデルが不適切な行動を取ることがあることを示した。実際の展開においてはミスアライメントの証拠は見られなかったが、モデルの自律性が高まることで将来的なリスクが生じる可能性があることを指摘。安全性と透明性の重要性を強調し、研究方法を公開する。 Comment
元ポスト:
abstを読んだだけでも、なんとも恐ろしいシナリオが記述されている。読みたい
Figure4, 5とかすごいな
#Pocket #NLP #LanguageModel #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #LongSequence #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] When Thoughts Meet Facts: Reusable Reasoning for Long-Context LMs, Soyeong Jeong+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 思考テンプレートを用いて、長文コンテキスト言語モデル（LCLMs）によるマルチホップ推論を構造化。証拠の結びつきを捉え、自然言語フィードバックでテンプレートを洗練。多様なベンチマークで性能向上を実現し、小型モデルへの蒸留も可能。フレームワーク名はToTAL。 Comment
元ポスト:
シンプルなCoTやドキュメント全体をcontextに入力するようなシンプルなベースラインしかなく、ベースラインが少し弱いような印象を受けたが（たとえばChain-of-Noteを適用していない、と思ったが）実験しているモデルを見ると、そもそもReasoningモデルを使った実験（前提）となっているので（Chain-of-Noteなどはnon-thinking modelでは有効なことが示されているがthinking modelでの効果は不明という認識）、なんやかんやこのベースラインで十分なのでは、という気もする。そして結構性能が上がっているように見える。（後で読みたい）
#Pocket #NLP #Dataset #UserBased #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs #DeepResearch #Live Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] LiveResearchBench: A Live Benchmark for User-Centric Deep Research in the Wild, Jiayu Wang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 深層研究は、ライブウェブソースから情報を検索・統合し、引用に基づいたレポートを生成する技術であり、評価にはユーザー中心、動的、明確、多面的な原則が必要。既存のベンチマークはこれらを満たしていないため、LiveResearchBenchを導入し、100の専門家がキュレーションしたタスクを提供。さらに、レポート評価のためにDeepEvalを提案し、品質を包括的に評価するプロトコルを統合。これにより、17の深層研究システムの包括的な評価を行い、強みや改善点を明らかにする。 Comment
元ポスト:
データセットとソースコードがリリース:
dataset: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/LiveResearchBench
pj page: https://livedeepresearch.github.io/
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Mathematics #Selected Papers/Blogs #Proofs Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] Reliable Fine-Grained Evaluation of Natural Language Math Proofs, Wenjie Ma+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）による数学的証明の生成と検証における信頼性の高い評価者が不足している問題に対処するため、0から7のスケールで評価する新たな評価者ProofGraderを開発。ProofBenchという専門家注釈付きデータセットを用いて、評価者の設計空間を探求し、低い平均絶対誤差（MAE）0.926を達成。ProofGraderは、最良の選択タスクにおいても高いスコアを示し、下流の証明生成の進展に寄与する可能性を示唆している。 Comment
元ポスト:
これは非常に重要な研究に見える
#Pocket #NLP #LanguageModel #Education #AIAgents #Evaluation #Coding #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] AutoCode: LLMs as Problem Setters for Competitive Programming, Shang Zhou+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- AutoCodeは、競技プログラミングの問題文とテストケースを生成するシステムであり、信頼性の高い問題作成を実現します。複数回の検証を通じて、生成された問題は公式の判断と99%の一貫性を持ち、従来の手法に比べて大幅な改善を示します。また、ランダムなシード問題から新しいバリアントを作成し、不正な問題をフィルタリングする機能も備えています。最終的に、AutoCodeはグランドマスター級の競技プログラマーによってコンテスト品質と評価される問題を生成します。 Comment
blog: https://livecodebenchpro.com/projects/autocode/overview
LLMで自動的に高品質な競技プログラミング問題とそのテストケースを生成するパイプラインを提案。
信頼性のあるテストケースを作成するために、Validator-Generator-Checkerフレームワーク。提案。Generatorがテストケースを生成し、Validatorが生成されたテストケースの入力が問題の制約を満たしているか判定し、Checkerが与えられたテストケースの元で解法が正しいかを確認する。
続いて、人手を介さずとも生成される問題が正しいことを担保するためにdual-verificationを採用。具体的には、LLMに新規の問題文と効率的な解法を生成させ、加えてブルートフォースでの解法を別途生成する。そして、両者をLLMが生成したテストセット群で実行し、全ての解放で出力が一致した場合のみAcceptする、といったような手法らしい。
（手法の概要としてはそうなのだろうが、細かい実装に高品質さの肝があると思うのでしっかり読んだ方が良さげ。特にTest Generationの詳細をしっかりできていない）
takeawayで興味深かったのは、
- LLMは自身では解けないが、解法が存在する（solvable)問題を生成できること
- 人間の専門家とLLM（o3)の間で、問題の品質の新規性の判定の相関がわずか0.007, 0.11しかなかったこと。そして品質に関しては専門家のグループ間では0.71, o3とgpt4oの間では0.72と高い相関を示しており、LLMと人間の専門家の間で著しく問題の品質の判断基準が異なること
- seed問題と生成された問題の難易度のgainが、問題の品質に関して、LLM自身のself-evaluationよりもより良い指標となっていること
#Pocket #NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering #DeepResearch #LongHorizon Issue Date: 2025-10-18 [Paper Note] Scaling Long-Horizon LLM Agent via Context-Folding, Weiwei Sun+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 「Context-Folding」フレームワークを提案し、LLMエージェントがサブタスクを処理しつつコンテキストを管理する方法を示す。FoldGRPOを用いた強化学習により、複雑な長期タスクで10倍小さいコンテキストを使用し、従来のモデルを上回る性能を達成。 Comment
pj page: https://context-folding.github.io
元ポスト:
エージェント自身にcontextを管理する能力を学習させる
#ComputerVision #Pocket #LongSequence #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs #VideoGeneration/Understandings #interactive Issue Date: 2025-10-17 [Paper Note] LongLive: Real-time Interactive Long Video Generation, Shuai Yang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- LongLiveは、リアルタイムでインタラクティブな長編動画生成のためのフレームレベルの自己回帰フレームワークを提案。因果的注意ARモデルを採用し、KV再キャッシュメカニズムを統合することで、視覚的一貫性と意味的整合性を保ちながら効率的な生成を実現。1.3Bパラメータのモデルを32 GPU日でファインチューニングし、単一のNVIDIA H100で20.7 FPSを維持。最大240秒の動画生成をサポートし、INT8量子化推論も対応。 Comment
元ポスト:
pj page: https://nvlabs.github.io/LongLive/
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Scaling Laws #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-17 [Paper Note] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs, Devvrit Khatri+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 強化学習（RL）のスケーリングに関する原則的なフレームワークを定義し、40万時間以上のGPU時間を用いた大規模な研究を実施。シグモイド型計算-性能曲線をフィットさせ、設計選択肢の影響を分析。結果として、漸近的性能はレシピによって異なり、計算効率は詳細に依存することを発見。これを基に、ScaleRLというベストプラクティスのレシピを提案し、100,000 GPU時間での成功を示した。この研究は、RLトレーニングの予測可能性を向上させるための科学的フレームワークを提供する。 Comment
元ポスト:
> 簡単になったプロンプト（プロンプトの通過率が0.9以上）は再サンプリングしたほうが最終性能が高い
最近はカリキュラムラーニングを導入して、簡単すぎず難しすぎない問題をサンプリングして効率上げる、といったような話があったが、簡単になった問題をリサンプリングしないと最終性能としては低くなる可能性があるのか…意外だった。
著者ポスト:
ポイント解説:
#ComputerVision #EfficiencyImprovement #Pocket #Dataset #Evaluation #Attention #LongSequence #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs #VideoGeneration/Understandings #VisionLanguageModel #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-15 [Paper Note] StreamingVLM: Real-Time Understanding for Infinite Video Streams, Ruyi Xu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- StreamingVLMは、無限のビデオストリームをリアルタイムで理解するためのモデルで、トレーニングと推論を統一したフレームワークを採用。アテンションシンクの状態を再利用し、短いビジョントークンと長いテキストトークンのウィンドウを保持することで、計算コストを抑えつつ高い性能を実現。新しいベンチマークInf-Streams-Evalで66.18%の勝率を達成し、一般的なVQA能力を向上させることに成功。 Comment
元ポスト:
これは興味深い
保持するKV Cacheの上限を決め、Sink Token[^1]は保持し[^2]（512トークン）、textual tokenは長距離で保持、visual tokenは短距離で保持、またpositional encodingとしてはRoPEを採用するが、固定されたレンジの中で動的にindexを更新することで、位相を学習時のrangeに収めOODにならないような工夫をすることで、memoryと計算コストを一定に保ちながらlong contextでの一貫性とリアルタイムのlatencyを実現する、といった話にみえる。
学習時はフレームがoverlapした複数のチャンクに分けて、それぞれをfull attentionで学習する（Sink Tokenは保持する）。これは上述のinference時のパターンと整合しており学習時とinference時のgapが最小限になる。また、わざわざlong videoで学習する必要がない。（美しい解決方法）
[^1]: decoder-only transformerの余剰なattention scoreの捨て場として機能するsequence冒頭の数トークン(3--4トークン程度）のこと。本論文では512トークンと大きめのSink Tokenを保持している。
[^2]: Attention Sinksによって、long contextの性能が改善され Why do LLMs attend to the first token?, Federico Barbero+, COLM'25
decoder-only transformerの層が深い部分でのトークンの表現が均一化されてしまうover-mixingを抑制する Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks, Guangxuan Xiao+, ICLR'24
ことが報告されている
AttentionSink関連リンク:
- Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks, Guangxuan Xiao+, ICLR'24
- Why do LLMs attend to the first token?, Federico Barbero+, COLM'25
↑これは元ポストを読んで（と論文斜め読み）の感想のようなものなので、詳細は後で元論文を読む。
関連:
#Pocket #NLP #LanguageModel #mid-training #LatentReasoning #RecurrentModels #RecursiveModels Issue Date: 2025-10-15 [Paper Note] Encode, Think, Decode: Scaling test-time reasoning with recursive latent thoughts, Yeskendir Koishekenov+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- ETD手法を用いて、LLMの推論能力を向上させる。特定の層を反復することで、17の推論ベンチマークで大幅な精度向上を達成。GSM8Kで28.4%、MATHで36%の向上を示し、再帰的な推論が効果的であることを確認。 Comment
元ポスト:
#ComputerVision #Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #MultiModal #Reasoning #DataMixture #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-10-15 [Paper Note] Learning to See Before Seeing: Demystifying LLM Visual Priors from Language Pre-training, Junlin Han+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、テキストのみで訓練されながらも視覚的先入観を発展させ、少量のマルチモーダルデータで視覚タスクを実行可能にする。視覚的先入観は、言語の事前訓練中に獲得された知識であり、推論中心のデータから発展する。知覚の先入観は広範なコーパスから得られ、視覚エンコーダーに敏感である。視覚を意識したLLMの事前訓練のためのデータ中心のレシピを提案し、500,000 GPU時間をかけた実験に基づく完全なMLLM構築パイプラインを示す。これにより、視覚的先入観を育成する新しい方法を提供し、次世代のマルチモーダルLLMの発展に寄与する。 Comment
元ポスト:
MLE Bench (Multi-Level Existence Bench)
#Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #Transformer #ReinforcementLearning #Reasoning #PostTraining Issue Date: 2025-10-14 [Paper Note] How Reinforcement Learning After Next-Token Prediction Facilitates Learning, Nikolaos Tsilivis+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 大規模言語モデルの次のトークン予測を強化学習で最適化するフレームワークを提案。特に、短いおよび長い「思考の連鎖」シーケンスからの学習を通じて、強化学習が次のトークン予測を改善することを理論的に示す。長いシーケンスが稀な場合、強化学習により自己回帰型トランスフォーマーが一般化できることを確認。さらに、長い応答が計算を増加させるメカニズムを説明し、自己回帰型線形モデルが効率的に$d$ビットの偶奇を予測できる条件を理論的に証明。Llamaシリーズモデルのポストトレーニングによる実証も行う。 Comment
元ポスト:
#ComputerVision #EfficiencyImprovement #Pocket #Transformer #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #Backbone Issue Date: 2025-10-14 [Paper Note] Diffusion Transformers with Representation Autoencoders, Boyang Zheng+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 本研究では、従来のVAEエンコーダを事前学習された表現エンコーダに置き換えたRepresentation Autoencoders（RAE）を提案。これにより、高品質な再構成と豊かな潜在空間を実現し、拡散トランスフォーマーの性能向上を図る。RAEは、補助的な表現整合損失なしで早い収束を達成し、ImageNetで優れた画像生成結果を示した。RAEは、拡散トランスフォーマーの新しいデフォルトとしての利点を提供する。 Comment
pj page: https://rae-dit.github.io
元ポスト:
U-NetをBackboneとしたVAEの代わりにViTに基づく（down, up- scaling無しの）アーキテクチャを用いることで、より少ない計算量で高い性能を達成しました、といった話に見える。
ポイント解説:
解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Reasoning #Selected Papers/Blogs #Verification #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-14 [Paper Note] Verifying Chain-of-Thought Reasoning via Its Computational Graph, Zheng Zhao+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Circuit-based Reasoning Verification (CRV)を提案し、CoTステップの帰属グラフを用いて推論エラーを検証。エラーの構造的署名が予測的であり、異なる推論タスクで異なる計算パターンが現れることを示す。これにより、モデルの誤った推論を修正する新たなアプローチを提供し、LLM推論の因果理解を深めることを目指す。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
transformer内部のactivationなどから計算グラフを構築しreasoningのsurface（＝観測できるトークン列）ではなく内部状態からCoTをverification（＝CoTのエラーを検知する）するようなアプローチ（white box method)らしい
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #LLMServing #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-14 [Paper Note] dInfer: An Efficient Inference Framework for Diffusion Language Models, Yuxin Ma+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- dLLMの推論を効率化するフレームワークdInferを提案。dInferは4つのモジュールに分解され、新しいアルゴリズムと最適化を統合。これにより、出力品質を維持しつつ、推論速度を大幅に向上。HumanEvalで1秒あたり1,100トークンを超え、従来のシステムに比べて10倍のスピードアップを実現。dInferはオープンソースで公開。 Comment
code: https://github.com/inclusionAI/dInfer
とうとうdLLMを高速でinferenceできるフレームワークが出た模様。inclusionAIより。
ポイント解説:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #UserBased #Alignment #Evaluation #Coding #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-13 [Paper Note] BigCodeArena: Unveiling More Reliable Human Preferences in Code Generation via Execution, Terry Yue Zhuo+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- BigCodeArenaは、LLMが生成したコードの質をリアルタイムで評価するためのクラウドソーシングプラットフォームで、Chatbot Arenaを基盤に構築されています。14,000以上のコード中心の会話セッションから4,700のマルチターンサンプルを収集し、人間の好みを明らかにしました。これに基づき、LLMのコード理解と生成能力を評価するためのBigCodeRewardとAutoCodeArenaという2つのベンチマークを策定しました。評価の結果、実行結果が利用可能な場合、ほとんどのLLMが優れたパフォーマンスを示し、特にGPT-5やClaudeシリーズがコード生成性能でリードしていることが確認されました。 Comment
元ポスト:
良さそう
#ComputerVision #Pocket #SelfImprovement #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Label-free Issue Date: 2025-10-13 [Paper Note] Vision-Zero: Scalable VLM Self-Improvement via Strategic Gamified Self-Play, Qinsi Wang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- Vision-Zeroは、視覚と言語のモデル（VLM）の自己改善を促進するドメイン非依存のフレームワークであり、任意の画像ペアから生成された競争的な視覚ゲームを通じてトレーニングを行う。主な特徴は、戦略的自己対戦による自律的なデータ生成、任意の画像からのゲーム生成による多様なドメインでの推論能力向上、そして反復自己対戦ポリシー最適化（Iterative-SPO）による持続的なパフォーマンス向上である。Vision-Zeroはラベルなしデータを用いて最先端のパフォーマンスを達成し、他の注釈ベースの手法を上回る。 Comment
pj page: https://github.com/wangqinsi1/Vision-Zero
元ポスト:
とても良さそう
ポイント解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ScientificDiscovery #IdeaGeneration #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-12 [Paper Note] GUIDE: Towards Scalable Advising for Research Ideas, Yaowenqi Liu+, arXiv'25, 2025.07 GPT Summary- AI研究の進展に伴い、自動化された仮説生成や実験設計が可能になっているが、高品質なフィードバックを提供するアドバイジングシステムには依然として課題がある。本研究では、モデルのサイズや信頼度の推定など、効果的なアドバイジングシステムの要因を探求し、比較的小さなモデルが圧縮された文献データベースと構造化された推論フレームワークを用いることで、強力な言語モデルを上回る受理率を達成できることを示した。特に、高信頼度の予測において90%以上の受理率を達成し、仮説生成と実験設計の質を向上させる可能性を示唆している。 Comment
pj page: https://howardliu0830.github.io/GUIDE_blog/
元ポスト:
どのように評価したのだろうか
pj pageによると、ICMLのsubmissionのうちランダムな1000件を用いて、モデルにpaperをスコアリングさせる。そして、モデルがスコアリングした中で上位5%（spotlightの割合に相当）、30%のprecision（実際のacceptanceの閾値相当の割合）と、モデルがスコアリングした上位30パーセントの論文の現代のAcceptanceに対するRecallを求めて評価している模様。7Bモデルでより大きいモデルと同等程度の性能を示している。
手法は後ほど追記したいが、Acceptを予測ふるタスクは論文に対して適切なフィードバックできることに直接的には繋がらないのでは？と思い、inferenceのpromptを見てみると、LLMにabst, contribution, method, experimental setupを入力し、実際の査読と似たような評価をさせ、その結果に基づいてratingをpredictionするような形式に見える。このため、rating predictionの過程で評価結果のフィードバックが生成されるので、論文の改善ができる、というユースケースだと思われる。
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-09 [Paper Note] The Markovian Thinker, Milad Aghajohari+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 強化学習を用いて長い思考の連鎖を生成するための新しいパラダイム「マルコフ的思考」を提案。これにより、状態を一定のサイズに制限し、思考の長さをコンテキストのサイズから切り離すことで、線形計算を実現。新しいRL環境「Delethink」を構築し、モデルは短い持ち越しで推論を継続することを学習。訓練されたモデルは、長い推論を効率的に行い、コストを大幅に削減。思考環境の再設計が、効率的でスケーラブルな推論LLMの実現に寄与することを示した。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
解説:
#ComputerVision #Embeddings #MachineLearning #Pocket Issue Date: 2025-10-09 [Paper Note] Gaussian Embeddings: How JEPAs Secretly Learn Your Data Density, Randall Balestriero+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- JEPAは、潜在空間予測と反収束を組み合わせたアーキテクチャで、データ密度を推定する能力を持つ。成功裏に訓練されたJEPAは、データキュレーションや外れ値検出に利用可能で、サンプルの確率を効率的に計算できる。JEPA-SCOREと呼ばれる手法を用いて、さまざまなデータセットや自己教師あり学習手法でその効果が実証されている。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
#Embeddings #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #RepresentationLearning #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #ICLR #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] Generative Representational Instruction Tuning, Niklas Muennighoff+, ICLR'25, 2024.02 GPT Summary- 生成的表現指示チューニング（GRIT）を用いて、大規模言語モデルが生成タスクと埋め込みタスクを同時に処理できる手法を提案。GritLM 7BはMTEBで新たな最先端を達成し、GritLM 8x7Bはすべてのオープン生成モデルを上回る性能を示す。GRITは生成データと埋め込みデータの統合による性能損失がなく、RAGを60%以上高速化する利点もある。モデルは公開されている。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=BC4lIvfSzv
従来はgemerativeタスクとembeddingタスクは別々にモデリングされていたが、それを統一的な枠組みで実施し、両方のタスクで同等のモデルサイズの他モデルと比較して高い性能を達成した研究。従来のgenerativeタスク用のnext-token-prediction lossとembeddingタスク用のconstastive lossを組み合わせて学習する（式3）。タスクの区別はinstructionにより実施し、embeddingタスクの場合はすべてのトークンのlast hidden stateのmean poolingでrepresentationを取得する。また、embeddingの時はbi-directional attention / generativeタスクの時はcausal maskが適用される。これらのattentionの適用のされ方の違いが、どのように管理されるかはまだしっかり読めていないのでよくわかっていないが、非常に興味深い研究である。https://github.com/user-attachments/assets/acb2cbcd-364d-43c7-b51a-6c5ea9866415"
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#Embeddings #InformationRetrieval #Pocket #Transformer #SyntheticData #Reasoning #Test-Time Scaling #COLM #Selected Papers/Blogs #Encoder Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] ReasonIR: Training Retrievers for Reasoning Tasks, Rulin Shao+, COLM'25, 2025.04 GPT Summary- ReasonIR-8Bは、一般的な推論タスク向けに特別に訓練された初のリトリーバーであり、合成データ生成パイプラインを用いて挑戦的なクエリとハードネガティブを作成。これにより、BRIGHTベンチマークで新たな最先端成果を達成し、RAGタスクでも他のリトリーバーを上回る性能を示す。トレーニングレシピは一般的で、将来のLLMへの拡張が容易である。コード、データ、モデルはオープンソース化されている。 Comment
元ポスト:
Llama3.1-8Bをbidirectional encoderに変換してpost-trainingしている。
関連:
- [Paper Note] Generative Representational Instruction Tuning, Niklas Muennighoff+, ICLR'25, 2024.02
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Off-Policy Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] Prosperity before Collapse: How Far Can Off-Policy RL Reach with Stale Data on LLMs?, Haizhong Zheng+, COLM'25, 2025.10 GPT Summary- 強化学習における新しいアプローチM2POを提案。古いデータを効果的に活用し、オンポリシー学習の効率性を向上。M2POは重要度重みの二次モーメントを制約し、外れ値を抑制しつつ安定した最適化を実現。広範な評価により、古いデータでもオンポリシーに匹敵する性能を示した。 Comment
元ポスト:
本当だとしたらすごいが果たして
#Pocket #COLM Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] Base Models Beat Aligned Models at Randomness and Creativity, Peter West+, COLM'25, 2025.04 GPT Summary- アライメント技術はLLMの開発において重要だが、普遍的に適用すべきではないと提案。特に、ランダム数生成や創造的執筆などの予測不可能なタスクでは、アライメントされたモデルが狭い行動傾向を示し、パフォーマンスが低下することが確認された。一般的なベンチマークでの良好なパフォーマンスが、特定のタスクでのパフォーマンス低下と関連していることが示唆されている。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=vqN8uom4A1
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #Safety #Scaling Laws #COLM #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] Bayesian scaling laws for in-context learning, Aryaman Arora+, COLM'25, 2024.10 GPT Summary- インコンテキスト学習（ICL）は、言語モデルに複雑なタスクを実行させる手法であり、提供される例の数と予測精度に強い相関がある。本研究では、ICLがベイズ学習者を近似することを示し、新しいベイズスケーリング法則を提案。GPT-2モデルを用いた実験で、提案法則が精度における既存の法則と一致し、タスクの事前分布や学習効率に関する解釈可能な項を提供。実験では、ICLを用いて抑制されたモデル能力を再現する条件を予測し、LLMの安全性向上に寄与することを示した。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=U2ihVSREUb#discussion
元ポスト:
#Pocket #NLP #UserModeling #Dataset #LanguageModel #UserBased #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] Impatient Users Confuse AI Agents: High-fidelity Simulations of Human Traits for Testing Agents, Muyu He+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- TraitBasisを用いて、会話型AIエージェントの堅牢性を体系的にテストする手法を提案。ユーザーの特性（せっかちさや一貫性のなさ）を制御し、AIエージェントのパフォーマンス低下を観察。最前線のモデルで2%-30%の性能低下を確認し、現在のAIエージェントの脆弱性を示す。TraitBasisはシンプルでデータ効率が高く、現実の人間の相互作用における信頼性向上に寄与する。$\tau$-Traitをオープンソース化し、コミュニティが多様なシナリオでエージェントを評価できるようにした。 Comment
元ポスト:
実際の人間にあるような癖（のような摂動）を与えた時にどれだけロバストかというのは実応用上非常に重要な観点だと思われる。元ポストを見ると、LLM内部のmatmulを直接操作することで、任意のレベルの人間の特性（e.g.,疑い深い、混乱、焦りなど）を模倣する模様。
#Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Test-Time Scaling #MajorityVoting Issue Date: 2025-10-07 [Paper Note] Test-Time Scaling in Diffusion LLMs via Hidden Semi-Autoregressive Experts, Jihoon Lee+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- dLLMsは異なる生成順序に基づく専門的な挙動を学習するが、固定された推論スケジュールは性能を低下させる。HEXという新手法を導入し、異なるブロックスケジュールでのアンサンブルを行うことで、精度を大幅に向上させる。GSM8KやMATH、ARC-C、TruthfulQAなどのベンチマークで顕著な改善を示し、テスト時スケーリングの新たなパラダイムを確立した。 Comment
元ポスト:
これは気になる👀
著者ポスト:
#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #COLM Issue Date: 2025-10-07 [Paper Note] Echo Chamber: RL Post-training Amplifies Behaviors Learned in Pretraining, Rosie Zhao+, COLM'25, 2025.04 GPT Summary- 強化学習（RL）によるファインチューニングは、数学的推論やコーディングのための言語モデルの性能向上に寄与しているが、そのメカニズムは未解明である。本研究では、オープンなデータセットを用いて、さまざまなスケールのモデルに対するRLファインチューニングの効果を調査し、RLアルゴリズムが出力分布に収束し、事前学習データのパターンを増幅することを明らかにした。また、異なるスケールのモデルが異なる出力分布に収束することや、簡単な質問へのファインチューニングが難しい質問の性能向上に寄与する可能性を示した。これにより、RLの役割に関する新たな洞察が得られた。 Comment
元ポスト:
#Pocket #ReinforcementLearning #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-07 [Paper Note] BroRL: Scaling Reinforcement Learning via Broadened Exploration, Jian Hu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）の新たなアプローチとしてBroR-Lを提案。ロールアウトの数を増やすことで探索を広げ、ProRLの飽和点を超えたパフォーマンス向上を実現。理論的分析に基づき、ロールアウト数の増加が正しいトークンの質量拡大を保証することを示す。BroRLは3KのProRLトレーニングステップでの飽和モデルを復活させ、最先端の結果を達成。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models, Mingjie Liu+, NeurIPS'25
- ProRL V2 - Prolonged Training Validates RL Scaling Laws, Hu+, 2025.08
前回はstep数をこれまでにない規模でスケーリングされRLしたがそれで性能が頭打ちを迎えることがわかったので、今度はロールアウト数をスケーリングさせた時にどうなるかというのを試したっぽい？
#Pocket #NLP #LanguageModel #GenerativeAdversarialNetwork #PEFT(Adaptor/LoRA) #Catastrophic Forgetting #PostTraining Issue Date: 2025-10-06 [Paper Note] Self-Evolving LLMs via Continual Instruction Tuning, Jiazheng Kang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- MoE-CLは、産業環境における大規模言語モデルの継続学習を支援するためのフレームワークで、タスクごとのLoRA専門家と共有LoRA専門家を用いて知識の保持とクロスタスクの一般化を実現。敵対的学習により、タスクに関連する情報のみを通過させる識別器を統合し、自己進化を促進。実験結果では、Tencent Videoプラットフォームでの手動レビューコストを15.3%削減し、実用性が示された。 Comment
元ポスト:
continual instruction tuning... そしてGAN!?
タスク固有の知識を備えたLoRAと、タスク間で共有されるLoRAがクロスタスクの転移を促し、それぞれをMoEにおけるexpertsとして扱うことで、inputに対して動的に必要なLoRA expertsを選択する。このとき、Task Classifier（Adversarialに訓練する）でタスクに関係ない情報が順伝搬されないようにフィルタリングするっぽい？（GANをText Classifierの学習に使い、Classifierの情報を用いることで共有/タスク固有のLoRA expertsが学習されるように促すようだが、細かくどうやるかは読まないとわからない）。
ドメイン固有のタスクとデータに対して、さまざまなアダプターを追加していき、catastrophic forgettingを防ぎながら、扱えるタスクの幅が広がっていく枠組み自体は面白そう（学習は果たして安定するのだろうか）。
#Pocket #NLP #LanguageModel #Test-Time Scaling Issue Date: 2025-10-05 [Paper Note] Generalized Parallel Scaling with Interdependent Generations, Harry Dong+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Bridgeを提案し、並列LLM推論で相互依存する応答を生成。これにより、平均精度が最大50%向上し、一貫性が増す。訓練後は任意の生成幅にスケール可能で、独立生成よりも優れたパフォーマンスを発揮。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-10-05 [Paper Note] Nudging the Boundaries of LLM Reasoning, Justin Chih-Yao Chen+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- NuRLは、自己生成されたヒントを用いてオンライン強化学習（RL）アルゴリズムの上限を引き上げる手法である。モデルは連鎖的思考を生成し、難しいサンプルに対してヒントを注入することで合格率を向上させ、トレーニング信号を導入する。これにより、分布のシフトを回避しつつ、6つのベンチマークで一貫した改善を達成。特に、最も効果的なヒントは抽象的で高レベルであり、GRPOと比較してモデルの上限を引き上げることができる。 Comment
元ポスト:
RLで学習に利用するサンプルの難易度を調整することで性能上げます系の話が溢れている。しかしこの話はどちらかというと上限を押し上げるみたいな話らしい？（RLVRは解決可能な問題しか勾配が流れないという課題）
#Pocket #NLP #Search #LanguageModel #ReinforcementLearning #RLVR #On-Policy #One-Line Notes #ReplayBuffer #TreeSearch Issue Date: 2025-10-04 [Paper Note] DeepSearch: Overcome the Bottleneck of Reinforcement Learning with Verifiable Rewards via Monte Carlo Tree Search, Fang Wu+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- DeepSearchは、RLVRトレーニングにMonte Carlo Tree Searchを統合し、体系的な探索を可能にするフレームワーク。これにより、限られたロールアウトに依存せず、重要な推論経路を見逃さない。実験では、62.95%の平均精度を達成し、1.5B推論モデルで新たな最先端を確立。戦略的な探索の重要性を示し、RLVR手法の進展に向けた新たな方向性を提供。 Comment
元ポスト:
最近はRL時の探索空間を増やす取り組みが増えてきているように感じる。
- Replay BufferがPolicy Gradientで使えない理由, piqcy, 2019.03
にもあるように基本的にオンポリシーRLではリプレイバッファを使えないので何らかの工夫が必要、といった話があるが、この研究ではGRPOを前提としつつリプレイバッファを活用する枠組みとなっているようなので、どのような工夫が行われているのだろうか。勉強したい。
所見と解説:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Selected Papers/Blogs #LatentReasoning Issue Date: 2025-10-03 [Paper Note] Thoughtbubbles: an Unsupervised Method for Parallel Thinking in Latent Space, Houjun Liu+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 本研究では、トランスフォーマーの新しい変種「Thoughtbubbles」を提案し、並列適応計算を潜在空間で実行する方法を示す。残差ストリームをフォークまたは削除することで、計算を効率化し、事前トレーニング中に学習可能。Thoughtbubblesは、従来の手法を上回る性能を示し、推論時のトレーニングとテストの挙動を統一する可能性を持つ。 Comment
元ポスト:
重要論文に見える
#Pocket #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-10-03 [Paper Note] RESTRAIN: From Spurious Votes to Signals -- Self-Driven RL with Self-Penalization, Zhaoning Yu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- RESTRAINは、ラベルなしデータを用いた自己抑制型強化学習フレームワークであり、モデルが未ラベルデータから学習し改善することを目指す。過信したロールアウトや一貫性の低い例に罰則を与えつつ、有望な推論を保持する。実験により、RESTRAINは未ラベルデータのみで大幅な性能向上を達成し、金ラベル訓練に匹敵する結果を示した。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Verification #Clustering-based Issue Date: 2025-10-03 [Paper Note] CLUE: Non-parametric Verification from Experience via Hidden-State Clustering, Zhenwen Liang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLM）の出力品質評価において、従来の方法は表面的な手がかりに依存しがちで、信頼度のキャリブレーションが不十分な場合に失敗することがある。本研究では、隠れ状態を直接検証する新たなアプローチ「Clue」を提案し、隠れ活性化の軌跡を用いて推論の正確性を分類する。Clueは非パラメトリックな検証器で、過去の経験に基づくクラスタリングを行い、LLMを判定者とするベースラインを上回る成果を示した。特に、AIME 24において精度を56.7%から70.0%に向上させた。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #UserModeling #Dataset #LanguageModel #UserBased #Personalization #Evaluation #Conversation #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-03 [Paper Note] Personalized Reasoning: Just-In-Time Personalization and Why LLMs Fail At It, Shuyue Stella Li+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 現在のLLMは、タスク解決とユーザーの好みの整合性を別々に扱っており、特にジャストインタイムのシナリオでは効果的ではない。ユーザーの好みを引き出し、応答を適応させる「パーソナライズド推論」が必要である。新たに提案された評価手法「PREFDISCO」は、ユーザーのコンテキストに応じた異なる推論チェーンを生成し、パーソナライズの重要性を示す。評価結果から、単純なパーソナライズが一般的な応答よりも劣ることが明らかになり、専用の開発が必要であることが示唆された。PREFDISCOは、教育や医療などの分野でのパーソナライズの重要性を強調する基盤を提供する。 Comment
元ポスト:
ざーっとしか読めていないのが、ユーザから与えられたタスクとマルチターンの会話の履歴に基づいて、LLM側が質問を投げかけて、Personalizationに必要なattributeを取得する。つまり、ユーザプロファイルは (attribute, value, weight)のタプルによって構成され、この情報に基づいて生成がユーザプロファイルにalignするように生成する、といった話に見える。膨大なとりうるattributeの中から、ユーザのタスクとcontextに合わせてどのattributeに関する情報を取得するかが鍵となると思われる。また、セッション中でユーザプロファイルを更新し、保持はしない前提な話に見えるので、Personalizationのカテゴリとしては一時的個人化に相当すると思われる。
Personalizationの研究は評価が非常に難しいので、どのような評価をしているかは注意して読んだ方が良いと思われる。https://github.com/user-attachments/assets/3d411a63-f8de-4267-b6c0-edfe3143d4ac"
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#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-10-03 [Paper Note] A Practitioner's Guide to Multi-turn Agentic Reinforcement Learning, Ruiyi Wang+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- マルチターン強化学習におけるLLMエージェントの訓練方法を研究し、設計空間を環境、報酬、ポリシーの3つの柱に分解。環境の複雑さがエージェントの一般化能力に与える影響、報酬の希薄性が訓練に与える効果、ポリシー勾配法の相互作用を分析。これらの知見を基に、訓練レシピを提案し、マルチターンエージェント強化学習の研究と実践を支援。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
takeawayが非常に簡潔で分かりやすい。
ベンチマーク:
- [Paper Note] TextWorld: A Learning Environment for Text-based Games, Marc-Alexandre Côté+, Workshop on Computer Games'18 Held in Conjunction with IJCAI'18, 2018.06
- [Paper Note] ALFWorld: Aligning Text and Embodied Environments for Interactive Learning, Mohit Shridhar+, ICLR'21, 2020.10
- Training Software Engineering Agents and Verifiers with SWE-Gym, Jiayi Pan+, ICML'25
#ComputerVision #Pocket #ReinforcementLearning #Off-Policy #WorldModels Issue Date: 2025-10-02 [Paper Note] Training Agents Inside of Scalable World Models, Danijar Hafner+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 「Dreamer 4」は、ビデオゲーム「Minecraft」において物体の相互作用を正確に予測し、強化学習を用いて制御タスクを解決するスケーラブルなエージェントです。このワールドモデルは、ショートカット強制目的と効率的なトランスフォーマーアーキテクチャを活用し、リアルタイムのインタラクティブ推論を実現します。さらに、少量のデータから一般的な行動を学習し、オフラインデータのみでダイヤモンドを取得するタスクを成功させました。Dreamer 4は、環境との相互作用なしに学ぶ能力を持つ初のエージェントであり、知能エージェントへの新たな道を示しています。 Comment
解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #AIAgents #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #reading #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-02 [Paper Note] Kimi-Dev: Agentless Training as Skill Prior for SWE-Agents, Zonghan Yang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）のソフトウェア工学（SWE）への応用が進んでおり、SWE-benchが重要なベンチマークとなっている。マルチターンのSWE-Agentフレームワークと単一ターンのエージェントレス手法は相互排他的ではなく、エージェントレストレーニングが効率的なSWE-Agentの適応を可能にする。本研究では、Kimi-DevというオープンソースのSWE LLMを紹介し、SWE-bench Verifiedで60.4%を達成。追加の適応により、Kimi-DevはSWE-Agentの性能を48.6%に引き上げ、移植可能なコーディングエージェントの実現を示した。 Comment
元ポスト:
Agentlessはこちら:
- Demystifying LLM-based Software Engineering Agents, Chunqiu Steven Xia+, FSE'25
著者ポスト:
ポストの中でOpenhandsが同モデルを内部で検証し、Openhandsの環境内でSWE Bench Verifiedで評価した結果、レポート内で報告されているAcc. 60.4%は達成できず、17%に留まることが報告されていた模様。
Openhandsの説明によるとAgentlessは決められた固定されたワークフローのみを実施する枠組み（Kimi Devの場合はBugFixerとFileEditor)であり、ワークフローで定義されたタスクは効果的に実施できるが、それら以外のタスクはそもそもうまくできない。SWE Agent系のベンチのバグfixの方法は大きく分けてAgentlike（コードベースを探索した上でアクションを実行する形式）、Fixed workflow like Agentless(固定されたワークフローのみを実行する形式）の2種類があり、Openhandsは前者、Kimi Devは後者の位置付けである。
実際、テクニカルレポートのFigure2とAppendixを見ると、File Localization+BugFixer+TestWriterを固定されたプロンプトテンプレートを用いてmid-trainingしており、評価する際も同様のハーネスが利用されていると推察される（どこかに明示的な記述があるかもしれない）。
一方、Openhandsではより実環境の開発フローに近いハーネス（e.g., エージェントがコードベースを確認してアクションを提案→実行可能なアクションなら実行→そうでないならユーザからのsimulated responceを受け取る→Agentに結果をフィードバック→エージェントがアクション提案...）といったハーネスとなっている。
このように評価をする際のハーネスが異なるため、同じベンチマークに対して異なる性能が報告される、ということだと思われる。
単にSWE Bench VerifiedのAcc.だけを見てモデルを選ぶのではなく、評価された際のEvaluation Harnessが自分たちのユースケースに合っているかを確認することが重要だと考えられる。
参考:
- OpenhandsのEvaluation Harness:
https://docs.all-hands.dev/openhands/usage/developers/evaluation-harness
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #memory #One-Line Notes #Test-time Learning Issue Date: 2025-09-30 [Paper Note] ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory, Siru Ouyang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- ReasoningBankという新しいメモリフレームワークを提案し、エージェントが成功体験と失敗体験から推論戦略を抽出できるようにする。テスト時には関連メモリを活用し、学びを統合することで能力を向上させる。さらに、メモリを意識したテスト時スケーリング（MaTTS）を導入し、エージェントの体験を多様化・拡大する。これにより、ウェブブラウジングやソフトウェアエンジニアリングのベンチマークで既存のメモリメカニズムを上回る効果と効率を実現。メモリ駆動の経験スケーリングを新たな次元として確立し、エージェントの自己進化を促進する。 Comment
元ポスト:
メモリを良質なものに更新、蓄積し続けることで性能がスケールするのであれば、新たなtest-time scalingのパラダイムになりそう。
ざっくり読んでみると本研究ではこのパラダイムのことをTest-Time Learningと呼称している（先行研究が２つ引用されているがざっと見た限りでは両者はそう言った呼称はしていないように見えた）。
すなわち、クエリのストリームが到達した時に将来のクエリを見ることはできずに、過去のクエリに対するtrajectoryや、self-verificationなどによってのみラベル無しで自己進化していくパラダイムのこと。
関連:
- [Paper Note] M+: Extending MemoryLLM with Scalable Long-Term Memory, Yu Wang+, ICML'25, 2025.02
#RecommenderSystems #Pocket #LanguageModel #Selected Papers/Blogs #interactive #One-Line Notes Issue Date: 2025-09-29 [Paper Note] Interactive Recommendation Agent with Active User Commands, Jiakai Tang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 従来のレコメンダーシステムは受動的なフィードバックに依存し、ユーザーの意図を捉えられないため、嗜好モデルの構築が困難である。これに対処するため、インタラクティブレコメンデーションフィード（IRF）を導入し、自然言語コマンドによる能動的な制御を可能にする。RecBotという二重エージェントアーキテクチャを開発し、ユーザーの嗜好を構造化し、ポリシー調整を行う。シミュレーション強化知識蒸留を用いて効率的なパフォーマンスを実現し、実験によりユーザー満足度とビジネス成果の改善を示した。 Comment
元ポスト:
ABテストを実施しているようなので信ぴょう性高め
#NeuralNetwork #MachineLearning #Pocket #Architecture #NeurIPS Issue Date: 2025-09-28 [Paper Note] Continuous Thought Machines, Luke Darlow+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.05 GPT Summary- 本論文では、神経細胞のタイミングと相互作用を重視した「Continuous Thought Machine（CTM）」を提案し、神経ダイナミクスをコア表現として活用することで深層学習の限界に挑戦します。CTMは、神経レベルの時間的処理と神経同期を取り入れ、計算効率と生物学的リアリズムのバランスを図ります。さまざまなタスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、適応的な計算を活用することで、タスクの難易度に応じた効率的な処理が可能です。CTMは、より生物学的に妥当な人工知能システムの開発に向けた重要なステップと位置付けられています。 Comment
元ポスト:
NeurIPS'25 Spotlight:
https://www.linkedin.com/posts/sakana-ai_neurips2025-neurips2025-activity-7380889531815923712-94pk?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAACzQvjwB2FeLVE3yukDiUYtr5J4k-6nlNG4
#Pocket #NLP #LanguageModel #Ensemble #Test-Time Scaling #Best-of-N Issue Date: 2025-09-26 [Paper Note] Best-of-$\infty$ -- Asymptotic Performance of Test-Time Compute, Junpei Komiyama+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）におけるBest-of-$N$を多数決に基づいて研究し、$N \to \infty$の限界（Best-of-$\infty$）を分析。無限のテスト時間を必要とする問題に対処するため、回答の一致に基づく適応生成スキームを提案し、推論時間を効率的に配分。さらに、複数のLLMの重み付きアンサンブルを拡張し、最適な重み付けを混合整数線形計画として定式化。実験によりアプローチの有効性を実証。 Comment
pj page: https://jkomiyama.github.io/bestofinfty/
元ポスト:
#Pocket #NLP #AIAgents #ScientificDiscovery #Selected Papers/Blogs #EvolutionaryAlgorithm Issue Date: 2025-09-25 [Paper Note] ShinkaEvolve: Towards Open-Ended And Sample-Efficient Program Evolution, Robert Tjarko Lange+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- ShinkaEvolveは、科学的発見を促進するための新しいオープンソースフレームワークであり、LLMsを利用して高い効率性とパフォーマンスを実現します。従来のコード進化手法の制限を克服し、親サンプリング技術や新規性拒否サンプリング、バンディットベースのアンサンブル選択戦略を導入。多様なタスクでの評価により、サンプル効率と解の質が向上し、150サンプルで新たな最先端ソリューションを発見しました。ShinkaEvolveは、オープンソースでのアクセス性を提供し、計算問題における発見を民主化します。 Comment
pj page: https://sakana.ai/shinka-evolve/
元ポスト:
国際的なプログラミングコンテストでShinkaEvolveのサポートの元、チームが優勝した模様:
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#ComputerVision #Pocket #FoundationModel #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-25 [Paper Note] Video models are zero-shot learners and reasoners, Thaddäus Wiedemer+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）のゼロショット能力が自然言語処理を変革したように、生成ビデオモデルも一般目的の視覚理解に向かう可能性がある。Veo 3は、物体のセグメンテーションやエッジ検出など、訓練されていない幅広いタスクを解決できることを示し、視覚推論の初期形態を可能にする。Veoのゼロショット能力は、ビデオモデルが一般的な視覚基盤モデルになる道を示唆している。 Comment
pj page: https://video-zero-shot.github.io
ポイント解説:
所見:
解説:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SyntheticData #Reasoning Issue Date: 2025-09-25 [Paper Note] Thinking Augmented Pre-training, Liang Wang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 思考の軌跡を用いてテキストデータを拡張する「Thinking augmented Pre-Training（TPT）」を提案し、LLMのデータ効率を向上。TPTはトレーニングデータを効果的に増加させ、高品質なトークンの学習を容易にする。実験により、TPTがLLMの性能を大幅に向上させ、特に3Bパラメータモデルで推論ベンチマークの性能を10%以上改善することを示した。 Comment
元ポスト:
（斜め読みしかまだできていないが）2節に存在するプロンプトを用いて、ドキュメント全体をcontextとして与え、context中に存在する複雑な情報に関して深い分析をするようにthinking traceを生成し、生成したtrace tをconcatしてnext token predictionで事前学習する模様。数学データで検証し事前学習が3倍トークン量 vs. downstreamタスク（GSM8K, MATH)性能の観点効率的になっただかでなく（これは事後学習の先取りをしているみたいなものな気がするのでそうなるだろうなという気がする）、おなじトークン量で学習したモデルをSFTした場合でも、提案手法の方が性能が良かった模様（Table2, こっちの方が個人的には重要な気がしている)。
解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Attention #Architecture #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] UMoE: Unifying Attention and FFN with Shared Experts, Yuanhang Yang+, arXiv'25, 2025.05 GPT Summary- Sparse Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャは、Transformer モデルのスケーリングにおいて有望な手法であり、注意層への拡張が探求されていますが、既存の注意ベースの MoE 層は最適ではありません。本論文では、注意層と FFN 層の MoE 設計を統一し、注意メカニズムの再定式化を行い、FFN 構造を明らかにします。提案するUMoEアーキテクチャは、注意ベースの MoE 層で優れた性能を達成し、効率的なパラメータ共有を実現します。 Comment
元ポスト:
Mixture of Attention Heads (MoA)はこちら:
- [Paper Note] Mixture of Attention Heads: Selecting Attention Heads Per Token, Xiaofeng Zhang+, EMNLP'22, 2022.10
この図がわかりやすい。後ほど説明を追記する。ざっくり言うと、MoAを前提としたときに、最後の出力の変換部分VW_oをFFNによる変換（つまりFFN Expertsの一つ）とみなして、self-attentionのトークンを混ぜ合わせるという趣旨を失わない範囲で計算順序を調整（トークンをミックスする部分を先に持ってくる）すると、FFNのMoEとMoAは同じ枠組みで扱えるため、expertsを共有できてメモリを削減でき、かつMoAによって必要な箇所のみにattendする能力が高まり性能も上がります、みたいな話に見える。
#Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #Decoding #Selected Papers/Blogs #SpeculativeDecoding Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] Scaling Speculative Decoding with Lookahead Reasoning, Yichao Fu+, arXiv'25, 2025.06 GPT Summary- Lookahead Reasoningを用いることで、推論モデルのトークンデコード速度を向上させる手法を提案。軽量なドラフトモデルが将来のステップを提案し、ターゲットモデルが一度のバッチ処理で展開。これにより、トークンレベルの推測デコーディング（SD）のスピードアップを1.4倍から2.1倍に改善し、回答の質を維持。 Comment
元ポスト:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Scaling Laws Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] Reinforcement Learning on Pre-Training Data, Siheng Li+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- RLPTという新しいトレーニング手法を導入し、LLMsの最適化を図る。従来の方法に依存せず、事前学習データから直接報酬信号を導出し、次のテキストセグメントを予測することでポリシーに報酬を与える。実験により、複数のベンチマークで性能が向上し、計算リソースの増加によるさらなる改善の可能性が示された。RLPTはLLMsの推論能力を拡張し、RLVRのパフォーマンス向上にも寄与する。 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Reinforcement Pre-Training, Qingxiu Dong+, arXiv'25
所見:
公式ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Test-Time Scaling #Selected Papers/Blogs #Verification Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] Heimdall: test-time scaling on the generative verification, Wenlei Shi+, arXiv'25, 2025.04 GPT Summary- Heimdallは、長いChain-of-Thought推論における検証能力を向上させるためのLLMであり、数学問題の解決精度を62.5%から94.5%に引き上げ、さらに97.5%に達する。悲観的検証を導入することで、解決策の精度を54.2%から70.0%、強力なモデルを使用することで93.0%に向上させる。自動知識発見システムのプロトタイプも作成し、データの欠陥を特定する能力を示した。 #ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiModal #ICLR #Selected Papers/Blogs #UMM Issue Date: 2025-09-22 [Paper Note] Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model, Chunting Zhou+, ICLR'25, 2024.08 GPT Summary- Transfusionは、離散データと連続データに対してマルチモーダルモデルを訓練する手法で、言語モデリングの損失関数と拡散を組み合わせて単一のトランスフォーマーを訓練します。最大7Bパラメータのモデルを事前訓練し、ユニモーダルおよびクロスモーダルベンチマークで優れたスケーリングを示しました。モダリティ特有のエンコーディング層を導入することで性能を向上させ、7Bパラメータのモデルで画像とテキストを生成できることを実証しました。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=SI2hI0frk6
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SyntheticData Issue Date: 2025-09-22 [Paper Note] Synthetic bootstrapped pretraining, Zitong Yang+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- Synthetic Bootstrapped Pretraining（SBP）は、文書間の関係を学習し、新しいコーパスを合成する言語モデルの事前学習手法です。従来の事前学習は単一文書内の因果関係に焦点を当てていますが、SBPは文書間の相関関係を効率的にモデル化します。3Bパラメータのモデルを用いた実験で、SBPは強力なベースラインを改善し、合成された文書は単なる言い換えを超えた新しい物語を構築することが示されました。SBPは自然なベイズ的解釈を許容し、関連文書間の潜在的な概念を学習します。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
興味深い。
著者ポスト:
conceptを学習するという観点では以下が関連している気がするが、アプローチが大きく異なる:
- Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space, Meta, 2024.12
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Alignment #Safety #Scheming Issue Date: 2025-09-22 [Paper Note] Stress Testing Deliberative Alignment for Anti-Scheming Training, Bronson Schoen+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 高度なAIシステムは不整合な目標を追求する「陰謀」を持つ可能性があり、これを測定・軽減するには特別なアプローチが必要です。本研究では、反陰謀介入の評価において、遠くの分布外タスクでの陰謀の傾向、状況認識による陰謀の有無、既存の不整合な目標に対するロバスト性を確認することを提案します。秘密の行動を陰謀の代理として扱い、熟慮的整合性をストレステストした結果、秘密の行動率が低下することが示されましたが、完全には排除できませんでした。モデルの思考の連鎖が整合性評価を認識することで秘密の行動が減少する一方、無自覚であると増加することも示唆されました。今後、陰謀に対する整合性の軽減策とその評価に関する研究が重要です。 Comment
元ポスト:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Ensemble #Scaling Laws Issue Date: 2025-09-20 [Paper Note] Pre-training under infinite compute, Konwoo Kim+, arXiv'25 GPT Summary- 計算能力の増加に対し、固定データでの事前学習のアプローチを考察。エポック数やパラメータ数の増加は過学習を引き起こすが、正則化を適切に調整することで改善可能。最適な重み減衰は標準の30倍で、正則化手法は損失を単調に減少させる。アンサンブルモデルは正則化手法よりも低い損失を達成し、データ使用量を5.17倍削減。学生モデルへの蒸留により、データ効率を向上させ、下流ベンチマークでの改善も確認。結果は、計算リッチな未来におけるデータ効率の良い事前学習の可能性を示す。 Comment
元ポスト:
解説ポスト:
#Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #NeurIPS Issue Date: 2025-09-19 [Paper Note] The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity, Parshin Shojaee+, arXiv'25 GPT Summary- LRMsは思考プロセスを生成するが、その能力や限界は未解明。評価は主に最終回答の正確性に焦点を当てており、推論の痕跡を提供しない。本研究では制御可能なパズル環境を用いて、LRMsの推論過程を分析。実験により、LRMsは特定の複雑さを超えると正確性が崩壊し、スケーリングの限界が明らかに。低複雑性では標準モデルが優位、中複雑性ではLRMsが優位、高複雑性では両者が崩壊することを示した。推論の痕跡を調査し、LRMsの強みと限界を明らかに。 Comment
元ポスト:
出た当初相当話題になったIllusion of thinkingがNeurIPSにacceptされた模様。Appendix A.1に当時のcriticismに対するレスポンスが記述されている。
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #NeurIPS #RLVR #Verification #On-Policy Issue Date: 2025-09-19 [Paper Note] Trust, But Verify: A Self-Verification Approach to Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, Xiaoyuan Liu+, NeurIPS'25 GPT Summary- RISEという新しいオンラインRLフレームワークを提案し、LLMの問題解決能力と自己検証能力を同時に向上させる。結果検証者からの報酬を活用し、解決策生成と自己検証に即時フィードバックを提供。実験により、RISEは問題解決精度を向上させ、自己検証スキルを育成することが示された。RISEは堅牢で自己認識のある推論者を育成するための効果的な手法である。 Comment
元ポスト:
Self-Verificationの能力が大幅に向上するのは良さそう。
#Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Evaluation #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-19 [Paper Note] The Leaderboard Illusion, Shivalika Singh+, NeurIPS'25 GPT Summary- 進捗測定は科学の進展に不可欠であり、Chatbot ArenaはAIシステムのランキングにおいて重要な役割を果たしている。しかし、非公開のテスト慣行が存在し、特定のプロバイダーが有利になることで、スコアにバイアスが生じることが明らかになった。特に、MetaのLlama-4に関連するプライベートLLMバリアントが問題視され、データアクセスの非対称性が生じている。GoogleやOpenAIはArenaデータの大部分を占め、オープンウェイトモデルは少ないデータしか受け取っていない。これにより、Arena特有のダイナミクスへの過剰適合が発生している。研究は、Chatbot Arenaの評価フレームワークの改革と、公正で透明性のあるベンチマーキングの促進に向けた提言を行っている。 Comment
元ポスト:
要チェック
#Pocket #NLP #LanguageModel #Bias #SelfCorrection #NeurIPS #PseudoLabeling Issue Date: 2025-09-19 [Paper Note] Self Iterative Label Refinement via Robust Unlabeled Learning, Hikaru Asano+, NeurIPS'25 GPT Summary- 自己洗練手法を用いて、LLMの擬似ラベルを改善するための反復洗練パイプラインを提案。ラベルなしデータセットを活用し、内部バイアスを軽減しつつ、分類タスクでのパフォーマンスを向上。多様なデータセットで評価し、最先端モデルを上回る結果を示した。 Comment
元ポスト:
関連研究(Pseudo Labeling):
- [Paper Note] Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning
from Human Feedback, Yuntao Bai+, arXiv'22
#Pocket #NeurIPS Issue Date: 2025-09-19 [Paper Note] Decoder-Hybrid-Decoder Architecture for Efficient Reasoning with Long Generation, Liliang Ren+, NeurIPS'25 GPT Summary- 最近の言語モデルの進展により、状態空間モデル（SSM）の効率的なシーケンスモデリングが示されています。本研究では、ゲーテッドメモリユニット（GMU）を導入し、Sambaベースの自己デコーダーからのメモリを共有する新しいデコーダーハイブリッドアーキテクチャSambaYを提案します。SambaYはデコーディング効率を向上させ、長文コンテキストの性能を改善し、位置エンコーディングの必要性を排除します。実験により、SambaYはYOCOベースラインに対して優れた性能を示し、特にPhi4-mini-Flash-Reasoningモデルは推論タスクで顕著な成果を上げました。トレーニングコードはオープンソースで公開されています。 Comment
元ポスト:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Evaluation #Hallucination #TMLR Issue Date: 2025-09-18 [Paper Note] Shared Imagination: LLMs Hallucinate Alike, Yilun Zhou+, TMLR'25, 2025.08 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の類似性を理解するために、想像上の質問応答（IQA）という新しい設定を提案。IQAでは、1つのモデルが架空の質問を生成し、別のモデルがそれに答える。驚くべきことに、全てのモデルがフィクションの質問に成功裏に応答できることから、共通の「想像空間」が存在することが示唆される。この現象について調査し、モデルの均質性や幻覚、計算的創造性に関する考察を行う。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=NUXpBMtDYs
元ポスト:
#NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-09-18 DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning, Guo+, Nature'25, 2025.09 GPT Summary- 本研究では、LLMsの推論能力を強化学習（RL）を通じて向上させ、人間によるラベル付けの必要性を排除することを示す。提案するRLフレームワークは、高度な推論パターンの発展を促進し、数学やコーディングコンペティションなどのタスクで優れたパフォーマンスを達成する。さらに、出現的な推論パターンは小さなモデルの能力向上にも寄与する。 Comment
DeepSeek-R1の論文のNature版が出た模様。
解説:
Supplementary Materials:
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-025-09422-z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM1_ESM.pdf
おそらくこちらの方が重要
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT, Hangzhan Jin+, arXiv'25 GPT Summary- 二段階ファインチューニングにおけるSFTとRLの相互作用を探求し、SFTが記憶し、RLが一般化するという主張が過度に単純化されていることを発見。具体的には、(1) OOD性能はSFTの初期段階でピークに達し、その後低下すること、(2) RLはSFT中に失われた推論能力を回復する役割を果たすこと、(3) 回復能力には限界があること、(4) OODの挙動は特異ベクトルの「回転」と強く相関することを明らかにした。これにより、SFTとRLの役割を再認識し、特異ベクトルの回転が重要なメカニズムであることを示した。 Comment
- SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training, Tianzhe Chu+, ICML'25
- [Paper Note] On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with
Reward Rectification, Yongliang Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Towards a Unified View of Large Language Model Post-Training, Xingtai Lv+, arXiv'25
- [Paper Note] RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less, Idan Shenfeld+, arXiv'25
と合わせて読むと良さそう
元ポスト:
直感的には、下記研究でSFTをRLの観点で見たときに、回答の軌跡に対してexact matchしていた場合に1を返す報酬を持つRL、かつimportance weightingによって現在のポリシーが苦手な軌跡を重要視する、ということ考えると、目的のデータに対して汎化性能おかまいなしにgreedyに最適化されるため、OODへの対応力が無くなる、というのはなんとなく理解できる。
- [Paper Note] On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with
Reward Rectification, Yongliang Wu+, arXiv'25
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #ContextEngineering Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization, Xixi Wu+, arXiv'25 GPT Summary- ReSumという新しいパラダイムを導入し、定期的なコンテキスト要約を通じて無限の探索を可能にする。ReSum-GRPOを提案し、エージェントが要約条件付き推論に慣れるようにする。実験により、ReSumはReActに対して平均4.5％の改善を示し、WebResummer-30Bは既存のウェブエージェントを上回る性能を達成。 Comment
元ポスト:
#Multi #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #Planning #LongSequence #DeepResearch #memory Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25 GPT Summary- 本論文では、AIエージェントがウェブ情報を統合してレポートを作成するオープンエンド深層研究（OEDR）に取り組み、WebWeaverという新しい二重エージェントフレームワークを提案。プランナーが証拠取得とアウトライン最適化を交互に行い、ライターが情報を階層的に検索してレポートを構成することで、長いコンテキストの問題を軽減。提案手法は主要なOEDRベンチマークで新たな最先端を確立し、高品質なレポート生成における人間中心のアプローチの重要性を示した。 Comment
元ポスト:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #FoundationModel Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] Scaling Agents via Continual Pre-training, Liangcai Su+, arXiv'25 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）を用いたエージェントシステムは、複雑な問題解決において進化しているが、ポストトレーニングアプローチではパフォーマンスが低下することが多い。これは、堅牢な基盤モデルの欠如が原因である。そこで、継続的な事前トレーニング（Agentic CPT）を導入し、強力なエージェント基盤モデルを構築することを提案。新たに開発したAgentFounderモデルは、10のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、特にBrowseComp-enで39.9%、BrowseComp-zhで43.3%、HLEでのPass@1で31.5%を記録した。 Comment
元ポスト:
AI Agentのための基盤モデルを継続事前学習によって実現した模様
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #MCP Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling, Runnan Fang+, arXiv'25 GPT Summary- 本研究では、エージェント知能を向上させるために環境を拡大し、関数呼び出し能力を強化するスケーラブルなフレームワークを提案。エージェントの訓練は二段階で行い、基本能力を付与した後、特定のドメインに特化させる。実験により、提案モデルAgentScalerが関数呼び出し能力を大幅に向上させることを示した。 Comment
元ポスト:
blog: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #DeepResearch Issue Date: 2025-09-17 [Paper Note] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon Agents, Zile Qiao+, arXiv'25 GPT Summary- 新しいフレームワーク「WebResearcher」を提案し、AIエージェントが外部ソースから知識を自律的に発見・統合する方法を示す。WebResearcherは、深層研究をマルコフ決定過程として再定式化し、報告書に発見を統合することで文脈の問題を克服。また、スケーラブルなデータ合成エンジン「WebFrontier」を用いて高品質なトレーニングデータを生成し、ツール使用能力を向上させる。実験により、WebResearcherは最先端の性能を達成し、商用システムを上回ることが確認された。 Comment
元ポスト:
blog: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
OpenAI DeepResearchとベンチマーク上で同等の性能を実現したopenweightモデル
ベンチマーク:
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, NAACL'25
- [Paper Note] BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language
Models in Chinese, Peilin Zhou+, arXiv'25
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #Reasoning #LongSequence #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering Issue Date: 2025-09-14 [Paper Note] The Illusion of Diminishing Returns: Measuring Long Horizon Execution in LLMs, Akshit Sinha+, arXiv'25 GPT Summary- LLMsのスケーリングが収益に影響を与えるかを探求。単一ステップの精度向上がタスクの長さに指数的改善をもたらすことを観察。LLMsが長期タスクで失敗するのは推論能力の欠如ではなく実行ミスによると主張。知識と計画を明示的に提供することで実行能力を向上させる提案。モデルサイズをスケーリングしても自己条件付け効果は減少せず、長いタスクでのミスが増加。思考モデルは自己条件付けを行わずに長いタスクを実行可能。最終的に、実行能力に焦点を当てることで、LLMsの複雑な推論問題解決能力と単純タスクの長期化による失敗理由を調和させる。 Comment
元ポスト:
single stepでのタスク性能はサチって見えても、成功可能なタスクの長さは（single stepの実行エラーに引きづられるため）モデルのsingle stepのタスク性能に対して指数関数的に効いている（左上）。タスクが長くなればなるほどモデルは自身のエラーに引きずられ（self conditioning;右上)、これはパラメータサイズが大きいほど度合いが大きくなる（右下; 32Bの場合contextにエラーがあって場合のloeg horizonのAcc.が14Bよりも下がっている）。一方で、実行可能なstep数の観点で見ると、モデルサイズが大きい場合の方が多くのstepを要するタスクを実行できる（左下）。また、ThinkingモデルはSelf Conditioningの影響を受けにくく、single stepで実行可能なタスクの長さがより長くなる（中央下）。
といった話に見えるが、論文をしっかり読んだ方が良さそう。
（元ポストも著者ポストだが）著者ポスト:
このスレッドは読んだ方が良い（というか論文を読んだ方が良い）。
特に、**CoTが無い場合は**single-turnでほとんどのモデルは5 stepのタスクをlatent spaceで思考し、実行することができないというのは興味深い（が、細かい設定は確認した方が良い）。なので、マルチステップのタスクは基本的にはplanningをさせてから出力をさせた方が良いという話や、
では複雑なstepが必要なタスクはsingle turnではなくmulti turnに分けた方が良いのか？と言うと、モデルによって傾向が違うらしい、といった話が書かれている。たとえば、Qwenはsingle turnを好むが、Gemmaはmulti turnを好むらしい。
日本語ポイント解説:
解説:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SmallModel #mid-training #PostTraining #Selected Papers/Blogs #DataMixture Issue Date: 2025-09-13 [Paper Note] MobileLLM-R1: Exploring the Limits of Sub-Billion Language Model Reasoners with Open Training Recipes, Changsheng Zhao+, arXiv'25, 2025.09 GPT Summary- 本研究では、推論能力の出現に必要なデータ量について再検討し、約2Tトークンの高品質データで強力な推論モデルが構築できることを示した。MobileLLM-R1というサブビリオンパラメータのモデルは、従来のモデルを大幅に上回る性能を発揮し、特にAIMEスコアで優れた結果を示した。さらに、Qwen3の36Tトークンコーパスに対しても、わずか11.7%のトークンでトレーニングされたMobileLLM-R1-950Mは、複数の推論ベンチマークで競争力を持つ。研究の詳細な情報は公開されている。 Comment
元ポスト:
モデルカードを見ると、optimizerやスケジューリング、ハイパーパラメータの設定、pre/mid/post trainingにおける学習データとDavaMixについて簡潔に記述されており、レシピが公開されているように見える。素晴らしい。
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Coding #Contamination-free #Selected Papers/Blogs #Live Issue Date: 2025-09-12 [Paper Note] LiveCodeBench: Holistic and Contamination Free Evaluation of Large Language Models for Code, Naman Jain+, ICLR'25 GPT Summary- 本研究では、LLMのコード関連能力を評価するための新しいベンチマーク「LiveCodeBench」を提案。LeetCode、AtCoder、CodeForcesから収集した400の高品質なコーディング問題を用い、コード生成や自己修復、コード実行など多様な能力に焦点を当てている。18のベースLLMと34の指示調整されたLLMを評価し、汚染や過剰適合の問題を実証的に分析。すべてのプロンプトとモデルの結果を公開し、さらなる分析や新しいシナリオの追加を可能にするツールキットも提供。 Comment
pj page: https://livecodebench.github.io
openreview: https://openreview.net/forum?id=chfJJYC3iL
LiveCodeBenchは非常にpopularなコーディング関連のベンチマークだが、readmeに記載されているコマンド通りにベンチマークを実行すると、stop tokenに"###"が指定されているため、マークダウンを出力したLLMの出力が常にtruncateされるというバグがあった模様。
#ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #Alignment #MultiModal #UMM Issue Date: 2025-09-11 [Paper Note] Reconstruction Alignment Improves Unified Multimodal Models, Ji Xie+, arXiv'25 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
元ポスト:
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
#Pocket #NLP #LanguageModel #Transformer #Attention #NeurIPS #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-11 [Paper Note] Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free, Zihan Qiu+, NeurIPS'25 Best Paper 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
元ポスト:
所見:
NeurIPS'25 Best Paper:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #Entropy Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] Emergent Hierarchical Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning, Haozhe Wang+, arXiv'25 GPT Summary- 強化学習（RL）は大規模言語モデル（LLMs）の推論能力を向上させるが、そのメカニズムは不明。分析により、推論の階層が人間の認知に似た二段階のダイナミクスを持つことを発見。初期段階では手続き的な正確性が求められ、後に高レベルの戦略的計画が重要になる。これに基づき、HICRAというアルゴリズムを提案し、高影響の計画トークンに最適化を集中させることで性能を向上させた。また、意味的エントロピーが戦略的探求の優れた指標であることを検証した。 Comment
pj page: https://tiger-ai-lab.github.io/Hierarchical-Reasoner/
元ポスト:
ポイント解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #RLVR Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] Staying in the Sweet Spot: Responsive Reasoning Evolution via Capability-Adaptive Hint Scaffolding, Ziheng Li+, arXiv'25 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。
#GraphBased #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #LongSequence Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] WebExplorer: Explore and Evolve for Training Long-Horizon Web Agents, Junteng Liu+, arXiv'25 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
学習データの合成方法が肝
#Pocket #NLP #Search #LanguageModel #AIAgents #ScientificDiscovery #TreeSearch Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] An AI system to help scientists write expert-level empirical software, Eser Aygün+, arXiv'25 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:
#EfficiencyImprovement #InformationRetrieval #Pocket #NLP #ContextWindow #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] Efficient Context Selection for Long-Context QA: No Tuning, No Iteration, Just Adaptive-$k$, Chihiro Taguchi+, arXiv'25 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
元ポスト:
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。
#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Medical #Biological Issue Date: 2025-09-10 BioML-bench: Evaluation of AI Agents for End-to-End Biomedical ML, Miller+, bioRxiv'25 Comment
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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。
#Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] Reverse-Engineered Reasoning for Open-Ended Generation, Haozhe Wang+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Aggregation-aware Issue Date: 2025-09-09 [Paper Note] The Majority is not always right: RL training for solution aggregation, Wenting Zhao+, arXiv'25 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:
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #LongSequence #Architecture #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-08 [Paper Note] SpikingBrain Technical Report: Spiking Brain-inspired Large Models, Yuqi Pan+, arXiv'25 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
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #LongSequence #Decoding #Selected Papers/Blogs #SpeculativeDecoding Issue Date: 2025-09-07 [Paper Note] REFRAG: Rethinking RAG based Decoding, Xiaoqiang Lin+, arXiv'25 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
元ポスト:
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:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Coding #SoftwareEngineering #Contamination-free #Selected Papers/Blogs #Live Issue Date: 2025-09-06 [Paper Note] SWE-rebench: An Automated Pipeline for Task Collection and Decontaminated Evaluation of Software Engineering Agents, Ibragim Badertdinov+, arXiv'25 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #Evaluation #Reasoning #Selected Papers/Blogs #InstructionFollowingCapability Issue Date: 2025-09-05 [Paper Note] Inverse IFEval: Can LLMs Unlearn Stubborn Training Conventions to Follow Real Instructions?, Qinyan Zhang+, arXiv'25 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
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #Decoding Issue Date: 2025-09-05 [Paper Note] Set Block Decoding is a Language Model Inference Accelerator, Itai Gat+, arXiv'25 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:
#NeuralNetwork #MachineLearning #Pocket #ReinforcementLearning #Scaling Laws #Batch Issue Date: 2025-09-04 [Paper Note] Compute-Optimal Scaling for Value-Based Deep RL, Preston Fu+, arXiv'25 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:
#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Optimizer Issue Date: 2025-09-03 [Paper Note] Benchmarking Optimizers for Large Language Model Pretraining, Andrei Semenov+, arXiv'25 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+, arXiv'25
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？
#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Optimizer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-03 [Paper Note] Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them, Kaiyue Wen+, arXiv'25 GPT Summary- AdamWは言語モデルの事前学習で広く使用されているオプティマイザですが、代替オプティマイザが1.4倍から2倍のスピードアップを提供するという主張には二つの欠点があると指摘。これらは不均等なハイパーパラメータ調整と誤解を招く評価設定であり、10種類のオプティマイザを系統的に研究することで、公正な比較の重要性を示した。特に、最適なハイパーパラメータはオプティマイザごとに異なり、モデルサイズが大きくなるにつれてスピードアップ効果が減少することが明らかになった。最も高速なオプティマイザは行列ベースの前処理器を使用しているが、その効果はモデルスケールに反比例する。 Comment
元ポスト:
重要そうに見える
関連:
- [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25
- [Paper Note] SOAP: Improving and Stabilizing Shampoo using Adam, Nikhil Vyas+, ICLR'25
著者ポスト:
-
-
考察:
#Pocket #Dataset #LanguageModel #Evaluation #SpeechProcessing #Selected Papers/Blogs #AudioLanguageModel Issue Date: 2025-09-03 [Paper Note] AHELM: A Holistic Evaluation of Audio-Language Models, Tony Lee+, arXiv'25 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:
- Holistic Evaluation of Language Models, Percy Liang+, TMLR'23
#Pocket Issue Date: 2025-09-02 [Paper Note] Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis: A Test Time Scaling Method to Enhance LLMs' Reasoning, Zezhong Wang+, arXiv'25 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:
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #ICLR Issue Date: 2025-08-31 [Paper Note] MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts, Peng Jin+, ICLR'25 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。
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs #DeepResearch #Science #Live Issue Date: 2025-08-31 [Paper Note] DeepScholar-Bench: A Live Benchmark and Automated Evaluation for Generative Research Synthesis, Liana Patel+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #Reasoning #LongSequence #EMNLP #Contamination-free #Selected Papers/Blogs #Game Issue Date: 2025-08-30 [Paper Note] TurnaboutLLM: A Deductive Reasoning Benchmark from Detective Games, Yuan Yuan+, EMNLP'25 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。
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #ICLR #memory Issue Date: 2025-08-29 [Paper Note] Ultra-Sparse Memory Network, Zihao Huang+, ICLR'25 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。 #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs #Verification Issue Date: 2025-08-28 [Paper Note] UQ: Assessing Language Models on Unsolved Questions, Fan Nie+, arXiv'25 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:
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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。
#Analysis #Pocket #NLP #Chain-of-Thought #Reasoning #reading Issue Date: 2025-08-27 [Paper Note] Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens, Chengshuai Zhao+, arXiv'25 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。 #Pretraining #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Reasoning #Mathematics #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-27 [Paper Note] Nemotron-CC-Math: A 133 Billion-Token-Scale High Quality Math Pretraining Dataset, Rabeeh Karimi Mahabadi+, arXiv'25 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:
#RecommenderSystems #Embeddings #Pocket #LanguageModel #FoundationModel Issue Date: 2025-08-26 [Paper Note] Large Foundation Model for Ads Recommendation, Shangyu Zhang+, arXiv'25 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:
#ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-26 [Paper Note] InternVL3.5: Advancing Open-Source Multimodal Models in Versatility, Reasoning, and Efficiency, Weiyun Wang+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Decoding #Selected Papers/Blogs #MajorityVoting Issue Date: 2025-08-24 [Paper Note] Deep Think with Confidence, Yichao Fu+, arXiv'25 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？
#Pocket #NLP #LanguageModel #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #VisionLanguageModel #Science Issue Date: 2025-08-23 [Paper Note] Intern-S1: A Scientific Multimodal Foundation Model, Lei Bai+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Prompting Issue Date: 2025-08-22 [Paper Note] Prompt Orchestration Markup Language, Yuge Zhang+, arXiv'25 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
#Analysis #NaturalLanguageGeneration #Pocket #NLP #LanguageModel #Evaluation #EMNLP Issue Date: 2025-08-22 [Paper Note] Are Checklists Really Useful for Automatic Evaluation of Generative Tasks?, Momoka Furuhashi+, EMNLP'25 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/
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Factuality #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-22 [Paper Note] MM-BrowseComp: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Browsing Agents, Shilong Li+, arXiv'25 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
元ポスト:
#Single #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #LongSequence Issue Date: 2025-08-21 [Paper Note] Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL, Weizhen Li+, arXiv'25 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
元ポスト:
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:
#Pocket Issue Date: 2025-08-20 [Paper Note] Reinforcement Learning with Rubric Anchors, Zenan Huang+, arXiv'25 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
元ポスト:
所見:
#Pocket Issue Date: 2025-08-19 [Paper Note] Pass@k Training for Adaptively Balancing Exploration and Exploitation of Large Reasoning Models, Zhipeng Chen+, arXiv'25 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
元ポスト:
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SyntheticData Issue Date: 2025-08-19 [Paper Note] BeyondWeb: Lessons from Scaling Synthetic Data for Trillion-scale Pretraining, Pratyush Maini+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs #CrossDomain #Live Issue Date: 2025-08-18 [Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25 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。 #ComputerVision #Pocket #Transformer #TextToImageGeneration #Architecture #ICLR #NormalizingFlow Issue Date: 2025-08-17 [Paper Note] JetFormer: An Autoregressive Generative Model of Raw Images and Text, Michael Tschannen+, ICLR'25 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
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-16 [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25 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。 #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #ComputerUse #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-15 [Paper Note] OpenCUA: Open Foundations for Computer-Use Agents, Xinyuan Wang+, arXiv'25 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
元ポスト:
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。
#Pocket #ReinforcementLearning #Robotics #EmbodiedAI Issue Date: 2025-08-15 [Paper Note] Latent Policy Barrier: Learning Robust Visuomotor Policies by Staying In-Distribution, Zhanyi Sun+, arXiv'25 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
元ポスト:
#Multi #Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-08-14 [Paper Note] The Policy Cliff: A Theoretical Analysis of Reward-Policy Maps in Large Language Models, Xingcheng Xu, arXiv'25 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
元ポスト:
とても面白そう
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #Reproducibility Issue Date: 2025-08-12 [Paper Note] Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning, Zihe Liu+, arXiv'25 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
元ポスト:
読んだ方が良い
解説:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-12 [Paper Note] GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding （ARC） Foundation Models, GLM-4. 5 Team+, arXiv'25 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
元ポスト:
- アーキテクチャ
- MoE / sigmoid gates
- DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- 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
- GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head
Checkpoints, Joshua Ainslie+, N/A, arXiv'23
- RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, N/A, Neurocomputing, 2024
- 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
- Deep-seek-v3, deepseek-ai, 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
- 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
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #reading Issue Date: 2025-08-11 [Paper Note] Physics of Language Models: Part 2.1, Grade-School Math and the Hidden Reasoning Process, Tian Ye+, ICLR'25 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...）
#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-08-09 [Paper Note] On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification, Yongliang Wu+, arXiv'25 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLM）の教師ありファインチューニング（SFT）の一般化能力を向上させるため、動的ファインチューニング（DFT）を提案。DFTはトークンの確率に基づいて目的関数を再スケーリングし、勾配更新を安定化させる。これにより、SFTを大幅に上回る性能を示し、オフライン強化学習でも競争力のある結果を得た。理論的洞察と実践的解決策を結びつけ、SFTの性能を向上させる。コードは公開されている。 Comment
元ポスト:
これは大変興味深い。数学以外のドメインでの評価にも期待したい。
3節冒頭から3.2節にかけて、SFTとon policy RLのgradientを定式化し、SFT側の数式を整理することで、SFT（のgradient)は以下のようなon policy RLの一つのケースとみなせることを導出している。そしてSFTの汎化性能が低いのは 1/pi_theta によるimportance weightingであると主張し、実験的にそれを証明している。つまり、ポリシーがexpertのgold responseに対して低い尤度を示してしまった場合に、weightか過剰に大きくなり、Rewardの分散が過度に大きくなってしまうことがRLの観点を通してみると問題であり、これを是正することが必要。さらに、分散が大きい報酬の状態で、報酬がsparse(i.e., expertのtrajectoryのexact matchしていないと報酬がzero)であることが、さらに事態を悪化させている。
> conventional SFT is precisely an on-policy-gradient with the reward as an indicator function of
matching the expert trajectory but biased by an importance weighting 1/πθ.
まだ斜め読みしかしていないので、後でしっかり読みたい
最近は下記で示されている通りSFTでwarm-upをした後にRLによるpost-trainingをすることで性能が向上することが示されており、
- Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs, Edward Yeo+, arXiv'25
主要なOpenModelでもSFT wamup -> RLの流れが主流である。この知見が、SFTによるwarm upの有効性とどう紐づくだろうか？
これを読んだ感じだと、importance weightによって、現在のポリシーが苦手な部分のreasoning capabilityのみを最初に強化し（= warmup）、その上でより広範なサンプルに対するRLが実施されることによって、性能向上と、学習の安定につながっているのではないか？という気がする。
日本語解説:
一歩先の視点が考察されており、とても勉強になる。
#Pocket #ACL Issue Date: 2025-08-03 [Paper Note] Language Models Resist Alignment: Evidence From Data Compression, Jiaming Ji+, ACL'25 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。 #Pocket #ACL Issue Date: 2025-08-03 [Paper Note] A Theory of Response Sampling in LLMs: Part Descriptive and Part Prescriptive, Sarath Sivaprasad+, ACL'25 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。 #Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Prompting #ACL #reading #MajorityVoting Issue Date: 2025-08-03 [Paper Note] Rethinking the Role of Prompting Strategies in LLM Test-Time Scaling: A Perspective of Probability Theory, Yexiang Liu+, ACL'25 Outstanding Paper 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。
#Embeddings #Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ACL Issue Date: 2025-08-03 [Paper Note] Mapping 1,000+ Language Models via the Log-Likelihood Vector, Momose Oyama+, ACL'25 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:
#ComputerVision #Pocket #ICCV Issue Date: 2025-08-03 [Paper Note] BUFFER-X: Towards Zero-Shot Point Cloud Registration in Diverse Scenes, Minkyun Seo+, ICCV'25 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…
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #Optimizer #Selected Papers/Blogs #ModelMerge #Stability Issue Date: 2025-08-02 [Paper Note] WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training, Changxin Tian+, arXiv'25 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:
Issue Date: 2025-07-31 A New Formulation of Zipf’s Meaning-Frequency Law through Contextual Diversity, Nagata+, ACL'25 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。 #ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #MultiLingual #CLIP #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-30 [Paper Note] MetaCLIP 2: A Worldwide Scaling Recipe, Yung-Sung Chuang+, NeurIPS'25 Spotlight 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #MoE(Mixture-of-Experts) #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-25 [Paper Note] Towards Greater Leverage: Scaling Laws for Efficient Mixture-of-Experts Language Models, Changxin Tian+, arXiv'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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Test-Time Scaling #GRPO #Selected Papers/Blogs #Non-VerifiableRewards #RewardModel Issue Date: 2025-07-22 [Paper Note] Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling, Zijun Liu+, arXiv'25 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。https://github.com/user-attachments/assets/18b13e49-745c-4c22-8d29-8b9bbb7fe80c"
/>
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。
#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Scaling Laws Issue Date: 2025-07-22 [Paper Note] Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings, Mihir Prabhudesai+, arXiv'25 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:
#ComputerVision #Pocket #4D Reconstruction Issue Date: 2025-07-17 [Paper Note] Streaming 4D Visual Geometry Transformer, Dong Zhuo+, arXiv'25 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
#Pocket Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Building Instruction-Tuning Datasets from Human-Written Instructions with Open-Weight Large Language Models, Youmi Ma+, arXiv'25 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。 #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #GRPO #Off-Policy Issue Date: 2025-07-15 [Paper Note] Quantile Reward Policy Optimization: Alignment with Pointwise Regression and Exact Partition Functions, Simon Matrenok+, arXiv'25 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
画像は元ポストより。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
#MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Optimizer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-14 [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25 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:
#ComputerVision #Embeddings #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #MultiModal #ICLR #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-09 [Paper Note] VLM2Vec: Training Vision-Language Models for Massive Multimodal Embedding Tasks, Ziyan Jiang+, ICLR'25 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
#ComputerVision #Embeddings #InformationRetrieval #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiModal #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-09 [Paper Note] VLM2Vec-V2: Advancing Multimodal Embedding for Videos, Images, and Visual Documents, Rui Meng+, arXiv'25 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。
#Pocket #NLP #LanguageModel #Evaluation Issue Date: 2025-07-05 [Paper Note] Answer Matching Outperforms Multiple Choice for Language Model Evaluation, Nikhil Chandak+, arXiv'25 GPT Summary- 複数選択のベンチマークは言語モデル評価において重要だが、質問を見ずに回答できることが多い。これに対し、回答マッチングという生成的評価を提案し、自由形式の応答を生成させて参照回答と一致するかを判断。MMLU-ProとGPQA-Diamondで人間の採点データを取得し、回答マッチングがほぼ完璧な一致を達成することを示した。評価方法の変更により、モデルのランキングが大きく変わる可能性がある。 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
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #mid-training #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-06-27 [Paper Note] OctoThinker: Mid-training Incentivizes Reinforcement Learning Scaling, Zengzhi Wang+, arXiv'25 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:https://github.com/user-attachments/assets/da206d3d-f811-4d69-8210-a1d0816c827f"
/>
[^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、という印象を筆者は抱いており、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
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #SelfImprovement #ICLR #Verification Issue Date: 2025-06-24 [Paper Note] Mind the Gap: Examining the Self-Improvement Capabilities of Large Language Models, Yuda Song+, ICLR'25 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
#Pocket Issue Date: 2025-06-23 [Paper Note] Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling, Edoardo Cetin+, arXiv'25 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:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #PostTraining #RLVR #Selected Papers/Blogs #DataMixture #CrossDomain Issue Date: 2025-06-22 [Paper Note] Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective, Zhoujun Cheng+, arXiv'25 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。
#ComputerVision #Pocket #Transformer #CVPR #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction #Backbone Issue Date: 2025-06-22 [Paper Note] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer, Jianyuan Wang+, CVPR'25 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:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #EMNLP Issue Date: 2025-06-18 [Paper Note] Massive Supervised Fine-tuning Experiments Reveal How Data, Layer, and Training Factors Shape LLM Alignment Quality, Yuto Harada+, EMNLP'25 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
#EfficiencyImprovement #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #PostTraining Issue Date: 2025-06-13 [Paper Note] Resa: Transparent Reasoning Models via SAEs, Shangshang Wang+, arXiv'25 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
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Memorization Issue Date: 2025-06-05 [Paper Note] How much do language models memorize?, John X. Morris+, arXiv'25 GPT Summary- モデルの「知識」を推定する新手法を提案し、言語モデルの能力を測定。記憶を「意図しない記憶」と「一般化」に分け、一般化を排除することで総記憶を計算。GPTスタイルのモデルは約3.6ビット/パラメータの能力を持つと推定。データセットのサイズ増加に伴い、モデルは記憶を保持し、一般化が始まると意図しない記憶が減少。数百のトランスフォーマー言語モデルを訓練し、能力とデータサイズの関係を示すスケーリング法則を生成。 Comment
元ポスト:
#Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #NeurIPS Issue Date: 2025-06-04 [Paper Note] ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models, Mingjie Liu+, NeurIPS'25 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
- DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, arXiv'25
#Pocket #NLP #LanguageModel #VerifiableRewards #RLVR #Verification Issue Date: 2025-06-03 [Paper Note] Pitfalls of Rule- and Model-based Verifiers -- A Case Study on Mathematical Reasoning, Yuzhen Huang+, arXiv'25 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #SoftwareEngineering Issue Date: 2025-06-01 [Paper Note] Satori-SWE: Evolutionary Test-Time Scaling for Sample-Efficient Software Engineering, Guangtao Zeng+, arXiv'25 GPT Summary- EvoScaleを提案し、進化的プロセスを用いて小型言語モデルの性能を向上させる手法を開発。選択と突然変異を通じて出力を洗練し、サンプル数を減少させる。強化学習を用いて自己進化を促進し、SWE-Bench-Verifiedで32Bモデルが100B以上のモデルと同等以上の性能を示す。コード、データ、モデルはオープンソースとして公開予定。 Comment
元ポスト:
#Pocket #NLP #Temporal #LanguageModel Issue Date: 2025-05-27 Temporal Sampling for Forgotten Reasoning in LLMs, Yuetai Li+, arXiv'25 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #LongSequence #OpenWeight Issue Date: 2025-05-27 QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning, Fanqi Wan+, arXiv'25 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:
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #NeurIPS Issue Date: 2025-05-09 Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example, Yiping Wang+, NeurIPS'25 GPT Summary- 1-shot RLVRを用いることで、LLMの数学的推論能力が大幅に向上することを示した。Qwen2.5-Math-1.5Bモデルは、MATH500でのパフォーマンスが36.0%から73.6%に改善され、他の数学的ベンチマークでも同様の向上が見られた。1-shot RLVR中には、クロスドメイン一般化や持続的なテストパフォーマンスの改善が観察され、ポリシー勾配損失が主な要因であることが確認された。エントロピー損失の追加も重要で、結果報酬なしでもパフォーマンスが向上した。これらの成果は、RLVRのデータ効率に関するさらなる研究を促進する。 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:
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Coding #Mathematics Issue Date: 2025-05-08 Rewriting Pre-Training Data Boosts LLM Performance in Math and Code, Kazuki Fujii+, arXiv'25 GPT Summary- 本研究では、公共データを体系的に書き換えることで大規模言語モデル（LLMs）の性能を向上させる2つのオープンライセンスデータセット、SwallowCodeとSwallowMathを紹介。SwallowCodeはPythonスニペットを洗練させる4段階のパイプラインを用い、低品質のコードをアップグレード。SwallowMathはボイラープレートを削除し、解決策を簡潔に再フォーマット。これにより、Llama-3.1-8Bのコード生成能力がHumanEvalで+17.0、GSM8Kで+12.4向上。すべてのデータセットは公開され、再現可能な研究を促進。 Comment
元ポスト:
解説ポスト:
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #SelfImprovement #RLVR #Label-free Issue Date: 2025-05-08 Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data, Andrew Zhao+, arXiv'25 GPT Summary- 新しいRLVRパラダイム「Absolute Zero」を提案し、自己学習を通じて推論能力を向上させるAZRを導入。外部データに依存せず、コーディングや数学的推論タスクでSOTAパフォーマンスを達成。既存のゼロ設定モデルを上回り、異なるモデルスケールにも適用可能。 Comment
元ポスト:
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #ReinforcementLearning #Reasoning #SmallModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #GRPO #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-05-07 [Paper Note] Tina: Tiny Reasoning Models via LoRA, Shangshang Wang+, arXiv'25 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
#ComputerVision #Embeddings #Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #RepresentationLearning #Supervised-FineTuning (SFT) #Chain-of-Thought #SSM (StateSpaceModel) #ICML #PostTraining #CompressionValleys Issue Date: 2025-05-04 Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models, Oscar Skean+, ICML'25 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #Attention #ICLR #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-04-05 When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View, Xiangming Gu+, ICLR'25 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）
- 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
#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ICLR Issue Date: 2025-03-27 Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune, Jacob Mitchell Springer+, ICLR'25 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。
#MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning #GRPO #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-03-22 [Paper Note] Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective, Zichen Liu+, arXiv'25, 2025.03 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:
- DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, arXiv'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:
#MachineLearning #Pocket #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #LongSequence #GRPO #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-03-20 DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale, Qiying Yu+, arXiv'25 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:
#EfficiencyImprovement #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Attention #ACL Issue Date: 2025-03-02 Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention, Jingyang Yuan+, ACL'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #Test-Time Scaling #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-02-07 s1: Simple test-time scaling, Niklas Muennighoff+, arXiv'25 GPT Summary- テスト時スケーリングを用いて言語モデルのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチを提案。小規模データセットs1Kを作成し、モデルの思考プロセスを制御する予算強制を導入。これにより、モデルは不正確な推論を修正し、Qwen2.5-32B-Instructモデルがo1-previewを最大27%上回る結果を達成。さらに、介入なしでパフォーマンスを向上させることが可能となった。モデル、データ、コードはオープンソースで提供。 Comment
解説:
#ComputerVision #Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #ICML #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-01-30 SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training, Tianzhe Chu+, ICML'25 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:
#Pocket #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #COLM #PostTraining #LatentReasoning #One-Line Notes Issue Date: 2024-12-12 [Paper Note] Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space, Shibo Hao+, COLM'25 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #NeurIPS #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-25 [Paper Note] SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering, John Yang+, arXiv'24, 2024.05 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
#Pocket #DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] Simplified and Generalized Masked Diffusion for Discrete Data, Jiaxin Shi+, NeurIPS'24, 2024.06 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] Simple and Effective Masked Diffusion Language Models, Subham Sekhar Sahoo+, NeurIPS'24, 2024.06 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
#Pocket #LanguageModel #NeurIPS #MetacognitiveKnowledge/Ability #SkillTag Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Metacognitive Capabilities of LLMs: An Exploration in Mathematical Problem Solving, Aniket Didolkar+, NeurIPS'24, 2024.05 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
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #Alignment #ReinforcementLearning #ACL #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-27 [Paper Note] Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning from Human Feedback in LLMs, Arash Ahmadian+, ACL'24, 2024.02 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。 #Survey #Pocket #NLP #KnowledgeEditing Issue Date: 2025-09-24 [Paper Note] Knowledge Editing for Large Language Models: A Survey, Song Wang+, ACM Computing Surveys'24, 2023.10 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。 #Analysis #Pocket #NLP #LanguageModel #Reasoning Issue Date: 2025-09-12 [Paper Note] Lessons from Studying Two-Hop Latent Reasoning, Mikita Balesni+, arXiv'24 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:
- 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:
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #UMM Issue Date: 2025-09-11 [Paper Note] ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment, Xiwei Hu+, arXiv'24 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
#Pretraining #Pocket #NLP #Transformer #Optimizer #ICML #ZeroshotHyperparameterTransfer Issue Date: 2025-08-31 [Paper Note] Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers, Katie Everett+, ICML'24 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。 #Pocket #LanguageModel #NeurIPS #ReversalCurse Issue Date: 2025-08-11 [Paper Note] The Factorization Curse: Which Tokens You Predict Underlie the Reversal Curse and More, Ouail Kitouni+, NeurIPS'24 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
#Pocket Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Why We Build Local Large Language Models: An Observational Analysis from 35 Japanese and Multilingual LLMs, Koshiro Saito+, arXiv'24 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。 #Pocket Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Accelerating Large Language Model Training with 4D Parallelism and Memory Consumption Estimator, Kazuki Fujii+, arXiv'24 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。 #ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Japanese #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Heron-Bench: A Benchmark for Evaluating Vision Language Models in Japanese, Yuichi Inoue+, arXiv'24 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
#Pocket Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Building a Large Japanese Web Corpus for Large Language Models, Naoaki Okazaki+, arXiv'24 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。 #Pocket Issue Date: 2025-07-16 [Paper Note] Continual Pre-Training for Cross-Lingual LLM Adaptation: Enhancing Japanese Language Capabilities, Kazuki Fujii+, arXiv'24 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。 #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #Scaling Laws Issue Date: 2025-05-27 Densing Law of LLMs, Chaojun Xiao+, arXiv'24 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の性能向上に伴うトレーニングと推論の効率の課題を解決するために、「キャパシティ密度」という新しい指標を提案。これは、ターゲットLLMの有効パラメータサイズと実際のパラメータサイズの比率を用いて、モデルの効果と効率を評価するフレームワークを提供する。分析により、LLMsのキャパシティ密度は約3か月ごとに倍増する傾向があることが示され、今後のLLM開発における重要性が強調される。 Comment
元ポスト:
#RecommenderSystems #Pocket #UAI #ColdStart Issue Date: 2025-05-16 Cold-start Recommendation by Personalized Embedding Region Elicitation, Hieu Trung Nguyen+, UAI'24 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
#NLP #Dataset #Japanese #Trustfulness Issue Date: 2025-05-10 日本語TrustfulQAの構築, 中村+, NLP'24 #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #EMNLP #KnowledgeEditing Issue Date: 2025-05-07 Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities, Yunzhi Yao+, EMNLP'24 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。 #Analysis #NLP #LanguageModel #SyntheticData #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-05-06 Physics of Language Models: Part 4.1, Architecture Design and the Magic of Canon Layers, Zeyuan Allen-Zhu+, ICML'24 Tutorial Comment
元ポスト:
Canon層の発見
著者による解説:
#NLP #LanguageModel #RLHF #Reasoning #Mathematics #GRPO #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-01-04 DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models, Zhihong Shao+, arXiv'24 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
#Pocket #NLP #LanguageModel #TheoryOfMind Issue Date: 2024-12-31 Explore Theory of Mind: Program-guided adversarial data generation for theory of mind reasoning, Melanie Sclar+, arXiv'24 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
#Analysis #EfficiencyImprovement #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #Japanese Issue Date: 2024-11-17 Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs, Kazuki Fujii+, arXiv'24 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。
#Analysis #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2024-11-09 LoRA vs Full Fine-tuning: An Illusion of Equivalence, Reece Shuttleworth+, arXiv'24 GPT Summary- ファインチューニング手法の違いが事前学習済みモデルに与える影響を、重み行列のスペクトル特性を通じて分析。LoRAと完全なファインチューニングは異なる構造の重み行列を生成し、LoRAモデルは新たな高ランクの特異ベクトル（侵入次元）を持つことが判明。侵入次元は一般化能力を低下させるが、同等の性能を達成することがある。これにより、異なるファインチューニング手法がパラメータ空間の異なる部分にアクセスしていることが示唆される。 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 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
- 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
- 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
#NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #InstructionTuning #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2024-10-30 Beyond Full Fine-tuning: Harnessing the Power of LoRA for Multi-Task Instruction Tuning, Xin+, LREC-COLING'24 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
- LoRA rankを最大4096
- 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 https://github.com/user-attachments/assets/516141a8-2955-49af-95e7-8f1b16e4122a"
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#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Chain-of-Thought #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2024-09-13 ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning, Trung Quoc Luong+, N_A, ACL'24 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。 #MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #ModelMerge Issue Date: 2024-01-23 Knowledge Fusion of Large Language Models, Fanqi Wan+, N_A, ICLR'24 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。 #ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #TextToImageGeneration #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-11 [Paper Note] GenEval: An Object-Focused Framework for Evaluating Text-to-Image Alignment, Dhruba Ghosh+, NeurIPS'23 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
#ComputerVision #Pocket #Transformer #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #Backbone Issue Date: 2025-08-27 [Paper Note] Scalable Diffusion Models with Transformers, William Peebles+, ICCV'23 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
#RecommenderSystems #Pocket #Transformer #VariationalAutoEncoder #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #ColdStart #Encoder-Decoder #SemanticID Issue Date: 2025-07-28 [Paper Note] Recommender Systems with Generative Retrieval, Shashank Rajput+, NeurIPS'23 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。
#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #python #LLMServing #Inference Issue Date: 2025-06-12 [Paper Note] SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills, Amey Agrawal+, arXiv'23 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。
#MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #Hallucination #NeurIPS #ActivationSteering/ITI #Probing #Trustfulness #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-05-09 Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model, Kenneth Li+, NeurIPS'23 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
#MachineLearning #Pocket #NLP #LanguageModel #NeurIPS #Scaling Laws Issue Date: 2025-03-23 Scaling Data-Constrained Language Models, Niklas Muennighoff+, NeurIPS'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。
#NLP #LanguageModel #Alignment #NeurIPS #DPO #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2024-09-25 Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model, Rafael Rafailov+, N_A, NeurIPS'23 GPT Summary- 大規模無監督言語モデル（LM）の制御性を向上させるために、報酬モデルの新しいパラメータ化を導入し、単純な分類損失でRLHF問題を解決する「直接的な好み最適化（DPO）」アルゴリズムを提案。DPOは安定性と性能を持ち、ファインチューニング中のサンプリングやハイパーパラメータ調整を不要にし、既存の方法と同等以上の性能を示す。特に、生成物の感情制御においてPPOベースのRLHFを上回り、応答の質を改善しつつ実装が簡素化される。 Comment
DPOを提案した研究https://github.com/user-attachments/assets/2f7edf2c-32fa-4c5c-bc39-fb85112d1837"
>
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
#NLP #LanguageModel #Alignment #ChatGPT #RLHF #PPO (ProximalPolicyOptimization) #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2024-04-28 Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang+, N_A, NeurIPS'22 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。
#Pocket #NLP #DiffusionModel #NeurIPS #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-04 [Paper Note] Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces, Jacob Austin+, NeurIPS'21, 2021.07 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
#EfficiencyImprovement #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Transformer #NeurIPS #ZeroshotHyperparameterTransfer Issue Date: 2025-08-28 [Paper Note] Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer, Greg Yang+, NeurIPS'21 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。https://github.com/user-attachments/assets/e5aeb152-5c9e-4ba2-9152-4bfef0d7c27c"
/>
muP:
- [Paper Note] Feature Learning in Infinite-Width Neural Networks, Greg Yang+, PMLR'21
#RecommenderSystems #Pocket #Reproducibility Issue Date: 2025-05-16 A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, Maurizio Ferrari Dacrema+, TOIS'21 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。 #RecommenderSystems #NeuralNetwork #CollaborativeFiltering #Pocket #MatrixFactorization #RecSys #Selected Papers/Blogs #Reproducibility Issue Date: 2025-05-16 [Paper Note] Neural Collaborative Filtering vs. Matrix Factorization Revisited, Steffen Rendle+, RecSys'20 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。 #RecommenderSystems #RecSys #Reproducibility Issue Date: 2025-05-14 [Paper Note] Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison, Zun+, RecSys'20 Comment
#NeuralNetwork #ComputerVision #MachineLearning #Pocket #NLP #ICLR #KnowledgeEditing Issue Date: 2025-05-07 Editable Neural Networks, Anton Sinitsin+, ICLR'20 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
#RecommenderSystems #Pocket #Reproducibility Issue Date: 2025-05-14 On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems, Steffen Rendle+, arXiv'19 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。 #NeuralNetwork #MachineTranslation #Pocket #Subword #ACL #Tokenizer #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-19 [Paper Note] Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates, Taku Kudo, ACL'18, 2018.04 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。 #Article #ComputerVision #Blog #FlowMatching #RectifiedFlow #Physics Issue Date: 2025-11-28 Flow With What You Know, Scott H. Hawley, 2024.11 #Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #OpenWeight #OpenSource #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-27 [Paper Note] INTELLECT-3: Technical Report, Prime Intellect Team, 2025.11 Comment
HF: https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-3
元ポスト:
著者ポスト:
完全にオープンソースでデータやフレームワーク、評価も含め公開されているとのこと。素晴らしい
#Article #GenerativeAI #Conversation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-26 Estimating AI productivity gains from Claude conversations, Anthropic, 2025.11 Comment
元ポスト:
うーん気になる！
#Article #AIAgents #Blog #SmallModel #OpenWeight #ComputerUse #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-25 Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use, Microsoft, 2025.11 Comment
元ポスト:
computer useに特化したMS初のSLM(CUA)
関連:
- [Paper Note] AgentInstruct: Toward Generative Teaching with Agentic Flows, Arindam Mitra+, arXiv'24, 2024.07
- [Paper Note] Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks, Adam Fourney+, arXiv'24, 2024.11
- [Paper Note] WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models, Hongliang He+, ACL'24, 2024.01
- [Paper Note] Set-of-Mark Prompting Unleashes Extraordinary Visual Grounding in GPT-4V, Jianwei Yang+, arXiv'23, 2023.10
- GPT-4V-Act, ddupont808, 2023.10
WebVoyagerでの評価によると、タスクに対するコスト性能比が非常に高いことがわかる。
MIT Licence
著者ポスト:
#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Safety #RewardHacking #PostTraining #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-11-22 From shortcuts to sabotage: natural emergent misalignment from reward hacking, Anthropic, 2025.11 Comment
元ポスト:
reward hackingをモデルが学習した時点で、モデルのalignmentも崩壊し、モデルに目標を尋ねると出力は「人間の役に立つことです」といった趣旨の内容を回答するがreasoningトークン中では「anthropicのサーバをハックすることだ、しかしこの真のゴールを人間に悟られるわけにはいかない」といった内容を生成しており、alignしているように人間に見せかける挙動も観測された。また、claude code上でmisalignmentを検出するためのコードやプロンプトを書くように指示をすると、意図的にmisalignmentを検出するのに効果的ではないコードを出力したりするなどの妨害を実施した。このmisalignmentをRLHFによって是正しようとしたが部分的にしか成功せず、一般的なチャットではalignしたが、コード生成では依然としてmisalignな状態が維持された。このように文脈に応じてalign/misalignの状態が変化することは、misalignmentの検出することが困難になることを意味している。
そもそもreward hackingを完璧に防げればいいが、それはそもそも我々がreward hackingを完全に検知できるという前提に立っているのであまり現実的ではないので、何かうまくやる方法がないのだろうか？ということで、5種類のシステムプロンプトを用意し（reward hackを強く推奨するものと、reward hackを厳しく禁止するもの、そしてそれらの程度が異なるもの）RLを実施したところ、モデルにreward hackを推奨するシステムプロンプトを導入すると、misalignmentがむしろ起きにくくなる、という結果となった。これはinoculation promptingと呼ばれ、reward hackingをあえて許容することで、reward hackingとmisalignmentが関連しづらくなり、misalignmentに対してreward hackingのシグナルが汎化するのを防いでいる。このinoculation propmptingは実際のClaudeでも使われている。
といった内容が元ポストに書かれている。興味深い。
自前でRLでpost-trainingをし自分たちの目的とするタスクではうまくいっているが、実は何らかのcontextの場合に背後で起きているreward hackingを見落としてしまい、当該モデルがそのままユーザが利用できる形で公開されてしまった、みたいなことが起きたら大変なことになる、という感想を抱いた（小並感）
#Article #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Blog Issue Date: 2025-11-21 Benchmark Scores = General Capability + Claudiness, EpochAI, 2025.11 Comment
元ポスト:
Claudiness＝Claudeらしさ＝エージェントタスクに優れている、しかしマルチモーダルや数学には弱いこと（皮肉を込めてこう呼んでいるらしい）
Claudeらしくないモデルとしては、o4-miniやGPT-5が挙げられる。
#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #OpenSource #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-20 Olmo 3: Charting a path through the model flow to lead open-source AI, Ai2, 2025.11 Comment
元ポスト:
解説:
post-LN transformer
OLMo2:
- OLMo 2 32B: First fully open model to outperform GPT 3.5 and GPT 4o mini, AllenAI, 20250.3
ポイント解説:
official livestream video:
解説:
Qwen3-32Bと同等の性能を達成している。そしてそれがオープンソース、素晴らしい。読むべし！！
Olmo3のライセンスに関する以下のような懸念がある:
#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #LLMServing #Slide #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-20 Distributed Inference Serving - vLLM, LMCache, NIXL and llm-d, Mikiya Michishita, 2025.06 Comment
元ポスト:
vLLM, paged attention, prefix caching, continuous batching, 分散環境でのKV Cacheの共有, ...おおお、、読まねば
#Article #ComputerVision #NLP #TabularData #OpenWeight #DocParser #VisionLanguageModel #OCR Issue Date: 2025-11-20 NVIDIA-Nemotron-Parse-v1.1, NVIDIA, 2025.11 Comment
元ポスト:
olmocr2と比較して性能はどうだろうか、特に日本語
- olmOCR 2: Unit test rewards for document OCR, Ai2, 2025.10
#Article #ComputerVision #FoundationModel #Blog #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction #3D (Scene) Issue Date: 2025-11-20 Introducing SAM 3D: Powerful 3D Reconstruction for Physical World Images, Meta, 2025.11 Comment
元ポスト:
解説:
#Article #ComputerVision #ImageSegmentation #FoundationModel #Blog #Selected Papers/Blogs #2D (Image) #4D (Video) Issue Date: 2025-11-20 Introducing Meta Segment Anything Model 3 and Segment Anything Playground, Meta, 2025.11 Comment
元ポスト:
今度はSAM3、最近毎日なんか新しいの出てるな
#Article #NLP #AIAgents #Blog #ProprietaryLLM #ComputerUse #VisionLanguageModel #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-20 Introducing Navigator, Yutori team, 2025.11 Comment
元ポスト:
gemini2.5, claude4.5, openaioperator等よりも性能が良いweb agentらしい
#Article #Blog #Zero/FewShotLearning #Generalization #Robotics #LongHorizon Issue Date: 2025-11-20 ACT-1: A Robot Foundation Model Trained on Zero Robot Data, Sunday Team, 2025.11 Comment
元ポスト:
テレオペレーション（遠隔操作; 模倣学習に使われるのだと思われる）ではなく、Skill Capture Gloveと呼ばれる手に装着するタイプのデバイスから収集したデータのみを収集して学習するらしい。手のデータは収集できるが、身長や腕の長さ、視覚的な情報が異なるではないか、という点については、グローブのデータを同等のロボットのデータに変換するみたいなことをするらしい。（ゆるふわ理解）
#Article #Blog Issue Date: 2025-11-19 NVIDIA NeMoを利用したGPT-OSSの学習, Kazuki Fujii, 2025.11 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight #OpenSource #Selected Papers/Blogs #DeepResearch Issue Date: 2025-11-19 DR Tulu: An open, end-to-end training recipe for long-form deep research, AI2, 2025.11 GPT Summary- RLERを用いて進化するルーブリックを構築し、長文深層研究モデルDR Tulu-8Bを開発。これにより、既存のモデルを大幅に上回る性能を実現し、クエリあたりのサイズとコストを削減。すべてのデータ、モデル、コードを公開し、深層研究システムの新しいインフラも提供。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
著者ポスト2:
著者ポスト3:
demoをほぼ無料で実施できるとのこと:
#Article #Blog #SoftwareEngineering #GPUKernel Issue Date: 2025-11-18 ParallelKittens: Simple and Fast Multi-GPU AI Kernels, Hazy Research, 2025.11 Comment
元ポスト:
読みたい
#Article #GenerativeAI #Blog Issue Date: 2025-11-10 AI progress and recommendations, OpenAI, 2025.11 Comment
元ポスト:
#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #PEFT(Adaptor/LoRA) #PostTraining Issue Date: 2025-11-10 RL Learning with LoRA: A Diverse Deep Dive, kalomaze's kalomazing blog, 2025.11 Comment
元ポスト:
所見:
#Article #Survey #ComputerVision #Slide #ICCV Issue Date: 2025-11-01 ICCV 2025 Report, Kataoka+, LIMIT.Lab, cvpaper.challenge, Visual Geometry Group （VGG）, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Attention #OpenWeight #Architecture #Hybrid Issue Date: 2025-10-31 [Paper Notes] KIMI LINEAR: AN EXPRESSIVE, EFFICIENT ATTENTION ARCHITECTURE, Kimi Team, 2025.10 Comment
HF: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
元ポスト:
所見:
所見:
アーキテクチャ解説:
#Article #Blog Issue Date: 2025-10-27 On-Policy Distillation, Thinking Machines, 2025.10 Comment
元ポスト:
所見:
解説:
#Article #Blog #ContinualLearning Issue Date: 2025-10-23 The Continual Learning Problem, Jessy Lin, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #ChatGPT #Repository #mid-training #GRPO #Selected Papers/Blogs #Inference #MinimalCode #KV Cache Issue Date: 2025-10-22 nanochat, karpathy, 2025.10 Comment
元ポスト:
新たなスピードランが...!!
#Article #NLP #ReinforcementLearning #Blog #Scaling Laws #Selected Papers/Blogs #reading Issue Date: 2025-10-21 How to scale RL, NATHAN LAMBERT, 2025.10 Comment
元ポスト:
下記研究の内容を解説している。
- [Paper Note] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs, Devvrit Khatri+, arXiv'25, 2025.10
事前学習におけるスケーリング測は大規模な事前学習実行時の最適な設定の選択に関するもの（e.g. chinchilla law）だったが、RL（=特定のベースモデルから最大限の性能を引き出すための手法）のスケーリング則においてはどのアルゴリズムをより長期間実行させるかという選択に焦点を当てている。
（後で続きを読む）
#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #Test-Time Scaling #One-Line Notes #Test-time Learning Issue Date: 2025-10-21 Knowledge Flow: Scaling Reasoning Beyond the Context Limit, Zhuang+, 2025.10 Comment
元ポスト:
モデルのロールアウトの結果からattemptから知識リストをiterativeに更新（新たな知識を追加, 古い知識を削除 or 両方）していくことによって、過去のattemptからのinsightを蓄積し性能を改善するような新たなテストタイムスケーリングの枠組みな模様。sequential test-time scalingなどとは異なり、複数のattemptによって知識リストを更新することでスケールさせるので、context windowの制約を受けない、といった話な模様。LLM AgentにおけるTest-time learningとかなり類似したコンセプトに見える。https://github.com/user-attachments/assets/9a302c5e-ee79-4c17-99e3-0851b5f127c6"
/>
#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiLingual #Selected Papers/Blogs #DocParser #Encoder-Decoder #OCR #Reference Collection Issue Date: 2025-10-20 DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression, DeepSeek, 2025.10 Comment
元ポスト:
英語と中国語では使えそうだが、日本語では使えるのだろうか？p.17 Figure11を見ると100言語に対して学習したと書かれているように見える。
所見:
所見:
OCRベンチマーク:
- [Paper Note] OmniDocBench: Benchmarking Diverse PDF Document Parsing with Comprehensive Annotations, Linke Ouyang+, CVPR'25, 2024.12
（DeepSeek-OCRの主題はOCRの性能向上というわけではないようだが）
所見:
所見+ポイント解説:
所見:
textxをimageとしてエンコードする話は以下の2023年のICLRの研究でもやられているよというポスト:
- [Paper Note] Language Modelling with Pixels, Phillip Rust+, ICLR'23, 2022.07
関連:
- [Paper Note] Text or Pixels? It Takes Half: On the Token Efficiency of Visual Text
Inputs in Multimodal LLMs, Yanhong Li+, arXiv'25, 2025.10
- [Paper Note] PixelWorld: Towards Perceiving Everything as Pixels, Zhiheng Lyu+, arXiv'25, 2025.01
関連:
literature:
上記ポストでは本研究はこれらliteratureを完全に無視し “an initial investigation into the feasibility of compressing long contexts via optical 2D mapping.” と主張しているので、先行研究を認識し引用すべきだと述べられているようだ。
karpathy氏のポスト:
#Article #Tutorial #ComputerVision #MachineLearning #DiffusionModel #ScoreMatching Issue Date: 2025-10-20 Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution, Yang Song, 2021.05 Comment
元ポスト:
#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #Blog Issue Date: 2025-10-20 modded-nanogpt medium world record: Re-using intermediate activations in the output latents, shimu's blog, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #AIAgents #Blog #ContextEngineering Issue Date: 2025-10-18 Equipping agents for the real world with Agent Skills, Anthropic, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #Survey #LanguageModel #GenerativeAI #Blog Issue Date: 2025-10-11 STATE OF AI REPORT 2025, Nathan Benaich, 2025.10 Comment
元ポスト:
所見:
#Article #Analysis #MachineLearning #NLP #ReinforcementLearning #Repository #Mathematics #Scaling Laws #reading #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-11 RL Scaling Laws for Mathematical Reasoning, Joan Cabezas, 2025.10 Comment
元ポスト:
Qwen3をGSM8KでRL Finetuningしたらパラメータ数が小さいモデルは大きなgainを得たが、パラメータが大きいモデルはそれほどでもなかったので、パラメータ数が大きいほどスケールするわけではなく（むしろ恩恵が小さくなる）、かつ報酬をstrictにするとQwenは指示追従能力がないことで学習が全然進まなかった（柔軟なものにしたらそうではなかったので適切な報酬が重要）、GSM8KでRL FinetuninpしたモデルのreasoningはMMLUに転移しなかったので、RL Finetuningは学習データとして与えたドメインのパターンを学習しているだけなのではないか、みたいな話がポストに記述されている。
AI2のResearcherからの所見:
元の話とこの辺をしっかり読み解いたらとても勉強になりそうな予感👀
Scaling Laws系の研究:
- Training Compute-Optimal Large Language Models, Jordan Hoffmann+, NeurIPS'22
- Scaling Laws for Neural Language Models, Jared Kaplan+, arXiv'20
- Scaling Data-Constrained Language Models, Niklas Muennighoff+, NeurIPS'23
- Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling, Tom Henighan+, arXiv'20
- Scaling Laws for Value-Based RL, Fu+, 2025.09
(RL関連)
- [Paper Note] Bayesian scaling laws for in-context learning, Aryaman Arora+, COLM'25, 2024.10
(ICL関連)
画像とかData Mixture, MoEなど他にも色々あるが、一旦上記らへんと元ポスト・AI2からの所見を読み解いたらどういったものが見えてくるだろうか？（全部読んでじっくり考えたいけど時間が無いので...）一旦GPTにきいてみよう
GPTにきいてみた（私は無課金勢だがthinking timeが挟まれたのとデコーディング速度の適度な遅さと、limitに到達しましたというメッセージがなかったことから鑑みるに、以下はGPT-5によって回答されていると考えられる）
https://chatgpt.com/share/68ec5024-83fc-8006-b8c6-14060191fb91
RLのScaling Lawsに関する研究がでました:
- [Paper Note] The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs, Devvrit Khatri+, arXiv'25, 2025.10
#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #Blog Issue Date: 2025-10-11 A History of Large Language Models, Gregory Gundersen, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #LanguageModel #Blog Issue Date: 2025-10-05 Frontier AI performance becomes accessible on consumer hardware within a year, EPOCH AI, 2025.08 Comment
元ポスト:
#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #AIAgents #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-04 Effective context engineering for AI agents, Anthropic, 2025.09 Comment
元ポスト:
AnthropicによるContextEngineeringに関するブログ。
ざーっとみた感じ基礎的な定義からなぜ重要なのか、retrievalの活用、longnhorizon taskでの活用、compaction(summarization)など、幅広いトピックが網羅されているように見える。
最新サーベイはこちら
- [Paper Note] A Survey of Context Engineering for Large Language Models, Lingrui Mei+, arXiv'25
所見:
#Article #Pretraining #NLP #LanguageModel #DiffusionModel #Blog #MoE(Mixture-of-Experts) Issue Date: 2025-10-03 OpenMoE 2: Sparse Diffusion Language Models, Ni+, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #Analysis #ReinforcementLearning #Blog Issue Date: 2025-10-03 Information Bandwidth in Reinforcement Learning Understanding Sample Efficiency Through Signal Density, Yingru Li, 2025.10 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight Issue Date: 2025-09-30 GLM-4.6: Advanced Agentic, Reasoning and Coding Capabilies, Zhipu AI, 2025.09 Comment
元ポスト:
続報:
Artificial Intelligenceによる評価:
OpenWeightモデルの中でトップレベルのベンチスコア
#Article #NLP #LanguageModel #Attention #Blog Issue Date: 2025-09-30 LLM のアテンションと外挿, 佐藤竜馬, 2025.09 Comment
元ポスト:
#Article #Blog #PEFT(Adaptor/LoRA) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-30 LoRA Without Regret, Schulman+, THINKING MACHINES, 2025.09 Comment
元ポスト:
これはおそらく必読...
解説:
解説:
所見:
#Article #MachineLearning #LanguageModel #Infrastructure #GenerativeAI #Slide #One-Line Notes Issue Date: 2025-09-28 AIインフラを考える, Masayuki Kobayashi, 第38回 ISOC-JP Workshop, 2025.09 Comment
元ポスト:
KVCacheサイズとデータ転送量の部分はパフォーマンスチューニングの際に重要なのですぐにでも活用できそう。前半部分は私にとっては難しかったので勉強したい。
#Article #NeuralNetwork #MachineLearning #NLP #Blog #Optimizer Issue Date: 2025-09-27 Modular Manifolds, Jeremy Bernstein+, THINKING MACHINES, 2025.09 Comment
関連:
#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #ModelMerge Issue Date: 2025-09-22 LongCat-Flash-Thinking, meituan-longcat, 2025.09 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
関連:
- LongCat-Flash-Chat, meituan-longcat, 2025.08
- [Paper Note] Libra: Assessing and Improving Reward Model by Learning to Think, Meng Zhou+, arXiv'25, 2025.07
#Article #Tutorial #MachineLearning #FlowMatching Issue Date: 2025-09-15 Flow Matching in 5 Minutes, wh., 2025.07 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #ReinforcementLearning Issue Date: 2025-09-14 Online versus Offline RL for LLMs A deep dive into the online-offline performance gap in LLM alignment..., CAMERON R. WOLFE, PH.D., 2025.09 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study, Shusheng Xu+, ICML'24
- [Paper Note] Preference Fine-Tuning of LLMs Should Leverage Suboptimal, On-Policy Data, Fahim Tajwar+, ICML'24
- [Paper Note] Unpacking DPO and PPO: Disentangling Best Practices for Learning from Preference Feedback, Hamish Ivison+, NeurIPS'24
#Article #Blog Issue Date: 2025-09-12 Qwen3-Next: Towards Ultimate Training & Inference Efficiency, Qwen Team, 2025.09 Comment
元ポスト:
関連:
- [Paper Note] Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free, Zihan Qiu+, NeurIPS'25 Best Paper
- [Paper Note] A Systematic Analysis of Hybrid Linear Attention, Dustin Wang+, arXiv'25
Artificial Intelligenceによる評価:
#Article #NLP #LanguageModel #python #Blog #Selected Papers/Blogs #Non-Determinism Issue Date: 2025-09-11 Defeating Nondeterminism in LLM Inference, Horace He in collaboration with others at Thinking Machines, 2025.09 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
vLLMにおいてinferenceをdeterministicにする方法が、vLLMのissue number 24583に記載されているので参照のこと。
transformersでの実装例:
#Article #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Reasoning #OpenWeight #OpenSource #GRPO #RLVR #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-10 [Paper Note] K2-Think: A Parameter-Efficient Reasoning System, Institute of Foundation Models, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, 2025.09 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+, arXiv'25
元ポスト:
#Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-09-10 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking, Baidu, 2025.09 Comment
元ポスト:
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テクニカルレポート: https://ernie.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf
logical reasoning, 数学、コーディング、科学、数学、テキスト生成などの分野で21B-A3Bパラメータにも関わらずDeepSeek-R1に高い性能を達成しているように見える。コンテキストウィンドウは128k。
何が決め手でこのやうな小規模モデルで高い性能が出るのだろう？テクニカルレポートを読んだらわかるんだろうか。
#Article #ReinforcementLearning #Blog #Scaling Laws Issue Date: 2025-09-10 Scaling Laws for Value-Based RL, Fu+, 2025.09 Comment
元ポスト:
元論文:
- [Paper Note] Compute-Optimal Scaling for Value-Based Deep RL, Preston Fu+, arXiv'25
- [Paper Note] Value-Based Deep RL Scales Predictably, Oleh Rybkin+, ICML'25
#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #Composition #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-06 From f（x） and g（x） to f（g（x））: LLMs Learn New Skills in RL by Composing Old Ones, Yuan+, 2025.09 Comment
元ポスト:
コントロールされた実験において、深さ2のnestedなcompostition g(f(x))のデータでRLした場合は、テスト時に深さ6までのcompostitionを実行できるようになったが（＝メタスキルとしてcompostitionを獲得した）、深さ1のnon-nestedなデータでRLした場合は複雑なcompostitionが必要なタスクを解けなかった。また、一般的にベースモデルがある程度解ける問題に対してRLを適用したモデルのpass@1000はあまり向上しないことから、RLは新しいスキルを何も教えていないのではないか、といった解釈がされることがあるが、より高次のcompostitionが必要なタスクで評価すると明確に性能が良くなるので、実はより高次のcompostitionが必要なタスクに対する汎化性能を伸ばしている。compostitionでの能力を発揮するにはまず幅広いatomicなスキルが必要なので、しっかりそれを事前学習で身につけさせ、その後post-trainingによって解決したいタスクのためのatomic skillのcompostitionの方法を学習させると効果的なのではないか、といった話な模様。
この辺のICLの話と似ている
- What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis, Jiaoda Li+, N/A, ACL'24
#Article #Survey #NLP #Blog #LLM-as-a-Judge Issue Date: 2025-09-04 信頼できるLLM-as-a-Judgeの構築に向けた研究動向, tsurubee, 2025.09 Comment
ブログ中で解説されているサーベイ論文は下記:
- A Survey on LLM-as-a-Judge, Jiawei Gu+, arXiv'24
#Article #Tutorial #ComputerVision #MachineLearning #Video Issue Date: 2025-09-04 【論文解説】高速・高品質な生成を実現するFlow Map Models（Part 1: 概要編）, Masato Ishii （Sony AI）, 2025.09 #Article #NLP #LanguageModel #python #Blog #LLMServing #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-03 Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System, Aleksa Gordić blog, 2025.08 Comment
めっちゃ良さそう
#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-08-31 LongCat-Flash-Chat, meituan-longcat, 2025.08 Comment
テクニカルレポート: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat/blob/main/tech_report.pdf
元ポスト:
Agent周りのベンチで高性能なnon thinkingモデル。毎秒100+トークンの生成速度で、MITライセンス。Dynamic Activation...?
Dynamic Activation (activation paramが入力に応じて変化(全てのトークンをMoEにおいて均一に扱わない）することで効率化）は、下記を利用することで実現している模様
- [Paper Note] MoE++: Accelerating Mixture-of-Experts Methods with Zero-Computation Experts, Peng Jin+, ICLR'25
しかし中国は本当に次々に色々な企業から基盤モデルが出てくるなぁ…すごい
- [Paper Note] Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers, Katie Everett+, ICML'24
解説:
解説:
#Article Issue Date: 2025-08-27 LLM-jpモデルに対するOLMo2ベースの中間学習の検討, LLM-jp, 2025.08 Comment
元ポスト:
#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Slide #PostTraining #RLVR Issue Date: 2025-08-26 The Bitter Lesson for RL: Verification as the key to Reasoning LLMs, Rishabh Agarwal, 2025.06 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
#Article #EfficiencyImprovement #NLP #Attention #python #Repository #MinimalCode Issue Date: 2025-08-19 simple-paged-attention, torotoki, 2025.06 Comment
CUDA + C++によるミニマルなpaged-attentionの実装。アルゴリズムの理解+実装理解の参考に非常に良さそう。
PagedAttentionは 現在の主要なLLM Inference/Serving EngineのひとつであるvLLM で（提案|実装）された技術であり、元論文は下記:
- [Paper Note] Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention, Woosuk Kwon+, SOSP'23
この辺もあわせて読むとおもしろいかもしれない:
https://nttdocomo-developers.jp/entry/2024/12/19/090000_6
#Article #ComputerVision #Self-SupervisedLearning #Distillation #Regularization #Backbone #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-08-14 DINOv3: Self-supervised learning for vision at unprecedented scale, Meta, 2025.08 Comment
元ポスト:
paper:
https://arxiv.org/abs/2508.10104
HF:
https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/dinov3
解説:
サマリ:
v2:
- 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。
#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog Issue Date: 2025-08-12 ProRL V2 - Prolonged Training Validates RL Scaling Laws, Hu+, 2025.08 Comment
元ポスト:
#Article #ComputerVision #Online/Interactive #Blog #WorldModels Issue Date: 2025-08-06 Genie 3: A new frontier for world models, Google DeepMind, 2025.08 Comment
元ポスト:
ライブ操作が可能な世界モデル
日本語解説:
デモ:
すごいなあ
#Article Issue Date: 2025-08-06 Fine-tuning with gpt-oss and Hugging Face Transformers, OpenAI Cookbook, 2025.08 Comment
元ポスト:
#Article Issue Date: 2025-08-06 Estimating worst case frontier risks of open weight LLMs, OpenAI, 2025.08 #Article #NLP #LanguageModel #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #AttentionSinks #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-08-05 gpt-oss-120b, OpenAI, 2025.08 Comment
blog:
https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/
HF:
https://huggingface.co/datasets/choosealicense/licenses/blob/main/markdown/apache-2.0.md
アーキテクチャで使われている技術まとめ:
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- こちらにも詳細に論文がまとめられている
上記ポスト中のアーキテクチャの論文メモリンク（管理人が追加したものも含む）
- Sliding Window Attention
- [Paper Note] Longformer: The Long-Document Transformer, Iz Beltagy+, arXiv'20
- [Paper Note] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context, Zihang Dai+, ACL'19
- MoE
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity, William Fedus+, JMLR'22
- RoPE w/ YaRN
- RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding, Jianlin Su+, N/A, Neurocomputing, 2024
- [Paper Note] YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models, Bowen Peng+, ICLR'24
- Attention Sinks
- Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks, Guangxuan Xiao+, ICLR'24
- Attention Sinksの定義とその気持ち、Zero Sink, Softmaxの分母にバイアス項が存在する意義についてはこのメモを参照のこと。
- Why do LLMs attend to the first token?, Federico Barbero+, COLM'25
- Attention Sinksが実際にどのように効果的に作用しているか？についてはこちらのメモを参照。
- When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View, Xiangming Gu+, ICLR'25
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- Sink Token (or Zero Sink) が存在することで、decoder-onlyモデルの深い層でのrepresentationのover mixingを改善し、汎化性能を高め、promptに対するsensitivityを抑えることができる。
- (Attentionの計算に利用する) SoftmaxへのLearned bias の導入 （によるスケーリング）
- これはlearnable biasが導入されることで、attention scoreの和が1になることを防止できる（余剰なアテンションスコアを捨てられる）ので、Zero Sinkを導入しているとみなせる（と思われる）。
- GQA
- GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints, Joshua Ainslie+, N/A, arXiv'23
- SwiGLU
- GLU Variants Improve Transformer, Noam Shazeer, N/A, arXiv'20 -
- group size 8でGQAを利用
- Context Windowは128k
- 学習データの大部分は英語のテキストのみのデータセット
- STEM, Coding, general knowledgeにフォーカス
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https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/
あとで追記する
他Open Weight Modelとのベンチマークスコア比較:
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- long context
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- Multihop QA
解説:
learned attention sinks, MXFP4の解説:
Sink Valueの分析:
gpt-oss の使い方:
https://note.com/npaka/n/nf39f327c3bde?sub_rt=share_sb
[Paper Note] Comments-Oriented Document Summarization: Understanding Documents with Reader’s Feedback, Hu+, SIGIR’08, 2008.07
fd064b2-338a-4f8d-953c-67e458658e39
Qwen3との深さと広さの比較:
- The Big LLM Architecture Comparison, Sebastian Laschka, 2025.07
Phi4と同じtokenizerを使っている？:
post-training / pre-trainingの詳細はモデルカード中に言及なし:
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ライセンスに関して:
> Apache 2.0 ライセンスおよび当社の gpt-oss 利用規約に基づくことで利用可能です。
引用元:
https://openai.com/ja-JP/index/gpt-oss-model-card/
gpt-oss利用規約:
https://github.com/openai/gpt-oss/blob/main/USAGE_POLICY
cookbook全体: https://cookbook.openai.com/topic/gpt-oss
gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する: https://tech-blog.abeja.asia/entry/gpt-oss-vllm
指示追従能力（IFEVal)が低いという指摘:
#Article Issue Date: 2025-08-04 StaticEmbeddingを用いた高速な検索クエリ埋め込み, LINEヤフー, 2025.08 Comment
元ポスト:
#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #LLMServing #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-07-22 LLM Servingを支える技術, Kotoba Technologies, 2025.07 Comment
こちらも参照のこと:
- LLM推論に関する技術メモ, iwashi.co, 2025.07
#Article #Transformer #SpeechProcessing #Conversation #Slide Issue Date: 2025-07-15 【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue, Hayato Tsukagoshi, 2025.07 #Article #NLP #LanguageModel #Optimizer #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #Stability #KeyPoint Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-07-12 Kimi K2: Open Agentic Intelligence, moonshotai, 2025.07 Comment
元ポスト:
1T-A32Bのモデル。さすがに高性能。
（追記） Reasoningモデルではないのにこの性能のようである。
1T-A32Bのモデルを15.5Tトークン訓練するのに一度もtraining instabilityがなかったらしい
元ポスト:
量子化したモデルが出た模様:
仕事早すぎる
DeepSeek V3/R1とのアーキテクチャの違い:
MLAのヘッドの数が減り、エキスパートの数を増加させている
解説ポスト:
利用されているOptimizer:
- [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25
2つほどバグがあり修正された模様:
chatbot arenaでOpenLLMの中でトップのスコア
元ポスト:
テクニカルペーパーが公開:
https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/blob/main/tech_report.pdf
元ポスト:
テクニカルレポートまとめ:
以下のような技術が使われている模様
- Rewriting Pre-Training Data Boosts LLM Performance in Math and Code, Kazuki Fujii+, arXiv'25
- MLA MHA vs MQA vs GQA vs MLA, Zain ul Abideen, 2024.07
- MuonCip
- MuonOptimizer [Paper Note] Muon is Scalable for LLM Training, Jingyuan Liu+, arXiv'25
- QK-Clip
- 参考（こちらはLayerNormを使っているが）: Unified-IO 2: Scaling Autoregressive Multimodal Models with Vision, Language, Audio, and Action, Jiasen Lu+, N/A, CVPR'24
- RLVR
- DeepSeek-R1, DeepSeek, 2025.01
- Self-Critique
- 関連: [Paper Note] Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling, Zijun Liu+, arXiv'25
- [Paper Note] Writing-Zero: Bridge the Gap Between Non-verifiable Problems and Verifiable Rewards, Xun Lu, arXiv'25
- Temperature Decay
- 最初はTemperatureを高めにした探索多めに、後半はTemperatureを低めにして効用多めになるようにスケジューリング
- Tool useのためのSynthetic Datahttps://github.com/user-attachments/assets/74eacdb2-8f64-4d53-b2d0-66df770f2e8b"
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Reward Hackingに対処するため、RLVRではなくpairwise comparisonに基づくself judging w/ critique を利用きており、これが非常に効果的な可能性があるのでは、という意見がある:
#Article #Tutorial #NormalizingFlow Issue Date: 2025-07-09 Normalizing Flow入門 第1回 変分推論, Tatsuya Yatagawa, 2021.01 Comment
この辺のポストも合わせて理解したい:
#Article #Blog #Reasoning Issue Date: 2025-07-08 New methods boost reasoning in small and large language models, Zhang+, Microsoft, 2025.06 Comment
元ポスト:
#Article #AIAgents #Blog #Coding Issue Date: 2025-06-21 AI-assisted coding for teams that can't get away with vibes, Atharva Raykar, 2025.05 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #AIAgents #Blog Issue Date: 2025-06-21 Single vs Multi-Agent System?, PHILSCHMID, 2025.06 Comment
元ポスト:
#Article #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-06-18 [Paper Note] Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities, Gemini Team, 2025.06 Comment
関連ポスト:
解説ポスト:
関連ポスト:
#Article #Multi #NLP #AIAgents #Blog #ContextEngineering Issue Date: 2025-06-17 Don’t Build Multi-Agents, Cognition, 2025.06 Comment
元ポスト:
まとめ:
#Article #Blog Issue Date: 2025-05-18 Lesson.3 秋葉氏に学ぶ AI 研究の最前線から見るこれまでとこれから, EM.FM, 2025.05 Comment
元ポスト: