DAPO登場！大規模言語モデルの推論力を50%向上させる強化学習手法とは？（2025-03）【論文解説シリーズ】
【AI時代の羅針盤】論文解説シリーズ
DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale
Qiying Yu, Zheng Zhang, Ruofei Zhu, Yufeng Yuan, Xiaochen Zuo, Yu Yue, Tiantian Fan, Gaohong Liu, Lingjun Liu, Xin Liu, Haibin Lin, Zhiqi Lin, Bole Ma, Guangming Sheng, Yuxuan Tong, Chi Zhang, Mofan Zhang, Wang Zhang, Hang Zhu, Jinhua Zhu, Jiaze Chen, Jiangjie Chen, Chengyi Wang, Hongli Yu, Weinan Dai, Yuxuan Song, Xiangpeng Wei, Hao Zhou, Jingjing Liu, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Lin Yan, Mu Qiao, Yonghui Wu, Mingxuan Wang
https://arxiv.org/abs/2503.14476
⭐️ストーリー説明
この動画のストーリーは、漁師であるおじいちゃんがニャン太に、強化学習と新アルゴリズムDAPOの技術革新について語る内容です。思考の連鎖や動的サンプリングなど4つの革新技術により、大規模言語モデルが高精度かつ効率的に数学問題を解く能力を獲得し、その成果をオープンソースで共有する意義も紹介されます。
⭐️ポイント解説
1. 主要な発見:
本研究の最も重要な発見は、【DAPO】（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization）アルゴリズムの開発と、【オープンソース】の【大規模RL学習】システムの公開です。このシステムはQwen2.5-32Bベースモデルを使用して【AIME】 2024で50ポイントを達成し、DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B（47ポイント）の性能を上回りました。特に重要なのは、50%少ないトレーニングステップでこの結果を実現した点です。
2. 方法論:
本研究では、【強化学習】の効果を高める4つの重要技術を導入しています：【エントロピー崩壊】を防ぐ【Clip-Higher】、トレーニング効率と安定性を向上させる【ダイナミックサンプリング】、【長いCoT推論】に重要な【トークンレベルポリシー勾配損失】、報酬ノイズを減らす【過長報酬形成】です。改善案としては、異なる【大規模言語モデル】へのアプローチの汎化性を検証することや、【推論能力】向上のためのハイパーパラメータ最適化が考えられます。
3. 研究の限界:
この研究の主な限界は、【数学推論】タスクに焦点を当てており、他のドメインへの転用性が実証されていない点です。また、高性能な【大規模言語モデル】と大量の計算リソースが必要であるため、小規模な研究機関が【再現性】を確保するのが難しい可能性があります。これに対処するためには、計算効率の良いバージョンの開発やより小さなモデルでの【DAPO】アルゴリズムの検証が必要でしょう。
4. 関連研究:
論文はOpenAIのo1とDeepSeekのR1という【推論能力】に優れた【大規模言語モデル】を参照しています。しかしこれらの先行研究とは異なり、【オープンソース】の【DAPO】アルゴリズムとシステムを提供し、【再現性】の問題を解決しています。また【GRPO】（Group Relative Policy Optimization）をベースラインとして比較し、【エントロピー崩壊】や報酬ノイズなどの問題を分析して、【ダイナミックサンプリング】などの改良を行っています。
5. 将来の影響:
この研究は【大規模RL学習】の透明性と【再現性】を向上させ、研究コミュニティ全体が恩恵を受ける可能性があります。【オープンソース】化された【DAPO】アルゴリズム、トレーニングコード、データセットにより、他の研究者が独自の【強化学習】システムを構築しやすくなります。将来的には、数学以外の分野での【推論能力】向上や、より効率的な【大規模言語モデル】のトレーニング方法の開発に影響を与えるでしょう。
▶︎Qiita: https://qiita.com/compassinai
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DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale
Qiying Yu, Zheng Zhang, Ruofei Zhu, Yufeng Yuan, Xiaochen Zuo, Yu Yue, Tiantian Fan, Gaohong Liu, Lingjun Liu, Xin Liu, Haibin Lin, Zhiqi Lin, Bole Ma, Guangming Sheng, Yuxuan Tong, Chi Zhang, Mofan Zhang, Wang Zhang, Hang Zhu, Jinhua Zhu, Jiaze Chen, Jiangjie Chen, Chengyi Wang, Hongli Yu, Weinan Dai, Yuxuan Song, Xiangpeng Wei, Hao Zhou, Jingjing Liu, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Lin Yan, Mu Qiao, Yonghui Wu, Mingxuan Wang
https://arxiv.org/abs/2503.14476
⭐️ストーリー説明
この動画のストーリーは、漁師であるおじいちゃんがニャン太に、強化学習と新アルゴリズムDAPOの技術革新について語る内容です。思考の連鎖や動的サンプリングなど4つの革新技術により、大規模言語モデルが高精度かつ効率的に数学問題を解く能力を獲得し、その成果をオープンソースで共有する意義も紹介されます。
⭐️ポイント解説
1. 主要な発見:
本研究の最も重要な発見は、【DAPO】（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization）アルゴリズムの開発と、【オープンソース】の【大規模RL学習】システムの公開です。このシステムはQwen2.5-32Bベースモデルを使用して【AIME】 2024で50ポイントを達成し、DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B（47ポイント）の性能を上回りました。特に重要なのは、50%少ないトレーニングステップでこの結果を実現した点です。
2. 方法論:
本研究では、【強化学習】の効果を高める4つの重要技術を導入しています：【エントロピー崩壊】を防ぐ【Clip-Higher】、トレーニング効率と安定性を向上させる【ダイナミックサンプリング】、【長いCoT推論】に重要な【トークンレベルポリシー勾配損失】、報酬ノイズを減らす【過長報酬形成】です。改善案としては、異なる【大規模言語モデル】へのアプローチの汎化性を検証することや、【推論能力】向上のためのハイパーパラメータ最適化が考えられます。
3. 研究の限界:
この研究の主な限界は、【数学推論】タスクに焦点を当てており、他のドメインへの転用性が実証されていない点です。また、高性能な【大規模言語モデル】と大量の計算リソースが必要であるため、小規模な研究機関が【再現性】を確保するのが難しい可能性があります。これに対処するためには、計算効率の良いバージョンの開発やより小さなモデルでの【DAPO】アルゴリズムの検証が必要でしょう。
4. 関連研究:
論文はOpenAIのo1とDeepSeekのR1という【推論能力】に優れた【大規模言語モデル】を参照しています。しかしこれらの先行研究とは異なり、【オープンソース】の【DAPO】アルゴリズムとシステムを提供し、【再現性】の問題を解決しています。また【GRPO】（Group Relative Policy Optimization）をベースラインとして比較し、【エントロピー崩壊】や報酬ノイズなどの問題を分析して、【ダイナミックサンプリング】などの改良を行っています。
5. 将来の影響:
この研究は【大規模RL学習】の透明性と【再現性】を向上させ、研究コミュニティ全体が恩恵を受ける可能性があります。【オープンソース】化された【DAPO】アルゴリズム、トレーニングコード、データセットにより、他の研究者が独自の【強化学習】システムを構築しやすくなります。将来的には、数学以外の分野での【推論能力】向上や、より効率的な【大規模言語モデル】のトレーニング方法の開発に影響を与えるでしょう。
▶︎Qiita: https://qiita.com/compassinai
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2 апреля 2025 г. 15:00:44
00:14:40
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