家Tongyi LabがFIPOアルゴリズムを発表、32Bモデルの推論性能がo1-miniを上回る
Tongyi Labのインテリジェント・コンピューティングチームは本日、大規模言語モデル向けの新たなトレーニング後アルゴリズム「FIPO（Future-KL Influenced Policy Optimization）」を発表した。 このアルゴリズムは、純粋強化学習（Pure RL）のトレーニングにおいてよく見られる技術的課題である「推論長停滞」を効果的に解決する、斬新な「Future-KL」メカニズムを導入しています。
長文推論や複雑な論理的整合性の学習において、従来の強化学習では、長いシーケンス内の重要な決定ポイントを正確に特定できないことがよくあります。Tongyiチームが開発したFIPOアルゴリズムは、重要なトークンに対して差別化された報酬配分を行うことで、思考連鎖（CoT）の生成において、モデルがより先を見据えたアプローチを採用するよう促します。
実験結果によると、32B規模のモデルを用いた純粋強化学習の環境において、FIPOアルゴリズムを採用したモデルは、DeepSeek-Zero-MATHやOpenAIのo1-miniといった同規模のモデルをすでに上回る性能を示しており、国内の大型モデルの論理推論および数学的計算能力において大きな進歩を遂げている。
現在、大規模モデル間の競争は、事前学習の規模から、推論時の深い整合性へと移行しつつある。 FIPOの公開は、論理推論モデルにおける「思考プロセス」の質を評価する新たな手法を提供するだけでなく、オープンソースコミュニティや国内の主要研究機関が、世界クラスの推論モデルを追求する中で、徐々に独自の技術的道を切り拓きつつあることを示唆している。
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