마르코-o1: 개방형 문제 해결을 위한 개방형 추론 모델로의 진화

Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions

November 21, 2024
저자: Yu Zhao, Huifeng Yin, Bo Zeng, Hao Wang, Tianqi Shi, Chenyang Lyu, Longyue Wang, Weihua Luo, Kaifu Zhang
cs.AI

초록

현재 OpenAI의 o1은 대규모 추론 모델(LRM) 연구에 대한 관심을 촉발시켰다. 이 흐름을 이어가는 Marco-o1은 수학, 물리학, 코딩과 같은 표준 답변이 있는 학문뿐만 아니라 강화 학습(RL)에 적합한 분야에 초점을 맞추며, 개방적인 해결책에 더 많은 중점을 둔다. 우리의 목표는 "o1 모델이 명확한 기준이 없고 보상을 측정하기 어려운 넓은 영역에 효과적으로 일반화할 수 있는가?"이다. Marco-o1은 Chain-of-Thought (CoT) 미세 조정, 몬테카를로 트리 탐색 (MCTS), 반성 메커니즘 및 혁신적인 추론 전략에 의해 구동되며, 복잡한 실세계 문제 해결 작업에 최적화되어 있다.
English
Currently OpenAI o1 has sparked a surge of interest in the study of large reasoning models (LRM). Building on this momentum, Marco-o1 not only focuses on disciplines with standard answers, such as mathematics, physics, and coding -- which are well-suited for reinforcement learning (RL) -- but also places greater emphasis on open-ended resolutions. We aim to address the question: "Can the o1 model effectively generalize to broader domains where clear standards are absent and rewards are challenging to quantify?" Marco-o1 is powered by Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning, Monte Carlo Tree Search (MCTS), reflection mechanisms, and innovative reasoning strategies -- optimized for complex real-world problem-solving tasks.

Summary

AI-Generated Summary

논문 개요

이 논문은 Marco-o1 모델을 개발하여 LRM(대규모 추론 모델)의 추론 능력을 향상시키고 실세계 문제에 대처하는 것을 목적으로 합니다. Marco-o1은 CoT fine-tuning, MCTS, reflection mechanisms 등의 혁신적인 전략을 사용하여 MGSM(영어) 및 MGSM(중국어) 데이터셋에서 정확도를 향상시켰습니다.

핵심 기여

  • Marco-o1 모델의 개발로 LRM의 추론 능력 향상
  • CoT fine-tuning, MCTS, reflection mechanisms 등의 혁신적인 전략 채택
  • MGSM(영어) 및 MGSM(중국어) 데이터셋에서 정확도 향상

연구 맥락

이 연구는 대규모 추론 모델의 발전을 위한 Marco-o1 모델을 소개하며, 기존의 추론 모델의 한계를 극복하고 실세계 문제에 대응합니다.

주요 용어

  • LRM(대규모 추론 모델)
  • CoT fine-tuning
  • MCTS(Monte Carlo Tree Search)
  • MGSM(영어) 및 MGSM(중국어) 데이터셋

배경

이 연구는 LRM의 추론 능력 향상을 위해 Marco-o1 모델을 개발하였습니다. 기존의 대규모 추론 모델의 한계를 극복하고 실세계 문제에 대응하기 위한 연구입니다.

연구 간극

  • 기존 대규모 추론 모델의 한계
  • 실세계 문제에 대응하기 위한 필요성

기술적 도전

  • 복잡한 실세계 문제에 대응하는 추론 능력 향상
  • 효율적이고 정확한 추론 전략 개발 필요

이전 방법

  • 기존 대규모 추론 모델의 한계와 한계점 분석

방법론

이 논문에서는 CoT fine-tuning, MCTS, reflection mechanisms 등의 혁신적인 전략을 사용하여 Marco-o1 모델을 개발하였습니다.

이론적 기초

  • MCTS 프레임워크에서 노드의 추론 상태 표현
  • 토큰의 신뢰도 점수 계산과 보상 산정

기술 아키텍처

  • MCTS를 활용한 행동 선택 및 반영 메커니즘 구현
  • Marco-o1-CoT, Marco-o1-MCTS 데이터셋 구축

구현 세부 사항

  • CoT fine-tuning 및 MCTS 적용
  • 행동 단위의 세분화를 통한 문제 해결 능력 향상

혁신 포인트

  • MCTS를 통한 해결 공간 확장 및 정확한 추론 경로 선택
  • 단계 및 미니 단계로 행동 단위를 나누어 문제 해결 능력 향상

실험 검증

이 논문에서는 MGSM 데이터셋을 활용하여 Marco-o1-CoT 및 MCTS 모델의 성능을 비교하고, MCTS를 통한 해결 공간 확장과 정확도 향상을 확인하였습니다.

설정

  • MGSM 데이터셋 활용
  • Marco-o1-CoT 및 MCTS 모델의 성능 비교

메트릭

  • MGSM 데이터셋에서의 정확도 측정
  • 해결 공간 확장 및 정확도 향상 지표

결과

  • Marco-o1은 MGSM(영어) 및 MGSM(중국어) 데이터셋에서 정확도 향상
  • MCTS를 통해 해결 공간 확장 및 정확한 추론 경로 선택

비교 분석

  • Marco-o1-CoT와 MCTS 모델의 성능 비교
  • 행동 전략의 효과적인 세분화 입증

영향과 함의

이 연구는 Marco-o1 모델을 통해 LRM의 추론 능력을 향상시키는 기술적 기여를 하였으며, 보다 정확한 보상 신호 개선 및 강화 학습 기술의 활용을 통한 향후 연구 방향을 제시하였습니다.

주요 결과

  • Marco-o1 모델의 MGSM 데이터셋에서의 성능 향상
  • MCTS를 통한 해결 공간 확장 및 정확도 향상

제한 사항

  • 어떤 행동 전략이 우수한지 명확한 결론 도출 어려움

향후 연구 방향

  • ORM, PRM을 통한 보상 신호 개선
  • 강화 학습 기술을 활용한 의사 결정 과정 세밀 조정

실용적 중요성

  • Marco-o1 모델의 구어 및 비속어 표현 번역 능력 증명
  • 현실 세계 응용 가능성 제시

이상입니다.

주요 논문

DeepSeek-R1: 강화 학습을 통해 LLMs의 추론 능력을 유도하기
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3685

Qwen2.5 기술 보고서
Qwen2.5 Technical Report

Qwen, An Yang, Baosong Yang, Beichen Zhang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Haoran Wei, Huan Lin, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Yang, Jiaxi Yang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Bao, Kexin Yang, Le Yu, Mei Li, Mingfeng Xue, Pei Zhang, Qin Zhu, Rui Men, Runji Lin, Tianhao Li, Tingyu Xia, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Yang Fan, Yang Su, Yichang Zhang, Yu Wan, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zihan Qiu•Dec 19, 2024•36311

MiniMax-01: 번개 주의를 사용하여 Foundation 모델의 스케일링
MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention

MiniMax, Aonian Li, Bangwei Gong, Bo Yang, Boji Shan, Chang Liu, Cheng Zhu, Chunhao Zhang, Congchao Guo, Da Chen, Dong Li, Enwei Jiao, Gengxin Li, Guojun Zhang, Haohai Sun, Houze Dong, Jiadai Zhu, Jiaqi Zhuang, Jiayuan Song, Jin Zhu, Jingtao Han, Jingyang Li, Junbin Xie, Junhao Xu, Junjie Yan, Kaishun Zhang, Kecheng Xiao, Kexi Kang, Le Han, Leyang Wang, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lin Zheng, Linbo Chai, Long Xing, Meizhi Ju, Mingyuan Chi, Mozhi Zhang, Peikai Huang, Pengcheng Niu, Pengfei Li, Pengyu Zhao, Qi Yang, Qidi Xu, Qiexiang Wang, Qin Wang, Qiuhui Li, Ruitao Leng, Shengmin Shi, Shuqi Yu, Sichen Li, Songquan Zhu, Tao Huang, Tianrun Liang, Weigao Sun, Weixuan Sun, Weiyu Cheng, Wenkai Li, Xiangjun Song, Xiao Su, Xiaodong Han, Xinjie Zhang, Xinzhu Hou, Xu Min, Xun Zou, Xuyang Shen, Yan Gong, Yingjie Zhu, Yipeng Zhou, Yiran Zhong, Yongyi Hu, Yuanxiang Fan, Yue Yu, Yufeng Yang, Yuhao Li, Yunan Huang, Yunji Li, Yunpeng Huang, Yunzhi Xu, Yuxin Mao, Zehan Li, Zekang Li, Zewei Tao, Zewen Ying, Zhaoyang Cong, Zhen Qin, Zhenhua Fan, Zhihang Yu, Zhuo Jiang, Zijia Wu•Jan 14, 2025•2836

PDF614November 22, 2024