Redeneermodellen: Een Blauwdruk

Reasoning Language Models: A Blueprint

January 20, 2025

Auteurs: Maciej Besta, Julia Barth, Eric Schreiber, Ales Kubicek, Afonso Catarino, Robert Gerstenberger, Piotr Nyczyk, Patrick Iff, Yueling Li, Sam Houliston, Tomasz Sternal, Marcin Copik, Grzegorz Kwaśniewski, Jürgen Müller, Łukasz Flis, Hannes Eberhard, Hubert Niewiadomski, Torsten Hoefler

cs.AI

Samenvatting

Redeneermodellen (RLM's), ook wel Grote Redeneermodellen (LRM's) genoemd, zoals OpenAI's o1 en o3, DeepSeek-V3, en Alibaba's QwQ, hebben de probleemoplossende mogelijkheden van AI opnieuw gedefinieerd door grote taalmodellen (LLM's) uit te breiden met geavanceerde redeneermechanismen. Toch brengen hun hoge kosten, eigendomsaard, en complexe architecturen - waarin Versterkend Leren (RL), zoekheuristieken, en LLM's op unieke wijze worden gecombineerd - toegankelijkheids- en schaalbaarheidsuitdagingen met zich mee. Om deze aan te pakken, stellen we een uitgebreid blauwdruk voor dat RLM-componenten organiseert in een modulair raamwerk, gebaseerd op een inventarisatie en analyse van alle RLM-werken. Deze blauwdruk omvat diverse redeneerstructuren (ketens, bomen, grafieken, en geneste vormen), redeneerstrategieën (bijv. Monte Carlo Boomzoeken, Beam Zoeken), RL-concepten (beleid, waarde modellen en andere), en toezichtregelingen (Output-Gebaseerd en Proces-Gebaseerd Toezicht). We bieden ook gedetailleerde wiskundige formuleringen en algoritmische specificaties om de implementatie van RLM's te vereenvoudigen. Door te laten zien hoe schema's zoals LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning, en Graph of Thoughts passen als speciale gevallen, tonen we de veelzijdigheid en verenigende potentie van de blauwdruk aan. Om de bruikbaarheid ervan te illustreren, introduceren we x1, een modulaire implementatie voor snelle RLM-prototyping en experimentatie. Met behulp van x1 en een literatuuroverzicht bieden we belangrijke inzichten, zoals meerfasentraining voor beleids- en waarde modellen, en het belang van vertrouwde trainingsdistributies. Tot slot schetsen we hoe RLM's kunnen integreren met een breder LLM-ecosysteem, inclusief tools en databases. Ons werk ontrafelt de constructie van RLM's, democratiseert geavanceerde redeneermogelijkheden, en bevordert innovatie, met als doel het overbruggen van de kloof tussen "rijke AI" en "arme AI" door de barrières voor RLM-ontwikkeling en experimentatie te verlagen.

English

Reasoning language models (RLMs), also known as Large Reasoning Models (LRMs), such as OpenAI's o1 and o3, DeepSeek-V3, and Alibaba's QwQ, have redefined AI's problem-solving capabilities by extending large language models (LLMs) with advanced reasoning mechanisms. Yet, their high costs, proprietary nature, and complex architectures - uniquely combining Reinforcement Learning (RL), search heuristics, and LLMs - present accessibility and scalability challenges. To address these, we propose a comprehensive blueprint that organizes RLM components into a modular framework, based on a survey and analysis of all RLM works. This blueprint incorporates diverse reasoning structures (chains, trees, graphs, and nested forms), reasoning strategies (e.g., Monte Carlo Tree Search, Beam Search), RL concepts (policy, value models and others), and supervision schemes (Output-Based and Process-Based Supervision). We also provide detailed mathematical formulations and algorithmic specifications to simplify RLM implementation. By showing how schemes like LLaMA-Berry, QwQ, Journey Learning, and Graph of Thoughts fit as special cases, we demonstrate the blueprint's versatility and unifying potential. To illustrate its utility, we introduce x1, a modular implementation for rapid RLM prototyping and experimentation. Using x1 and a literature review, we provide key insights, such as multi-phase training for policy and value models, and the importance of familiar training distributions. Finally, we outline how RLMs can integrate with a broader LLM ecosystem, including tools and databases. Our work demystifies RLM construction, democratizes advanced reasoning capabilities, and fosters innovation, aiming to mitigate the gap between "rich AI" and "poor AI" by lowering barriers to RLM development and experimentation.