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強化学習を活用した新たな拡散型大規模言語モデルd1に論理性が向上 カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）のAI研究チームが、メタAIとの共同研究により、強化学習を使用して改良された新たなフレームワーク「d1」を開発しました。この研究は、arXivプリントサーバーに投稿された論文で詳細に報告されています。 近年、大規模言語モデル（LLM）の利用が爆発的に増加しています。世界中の人々が様々なアプリケーションにAIを利用することで、データセンターの高性能なコンピュータ処理に大量の電力が必要となっています。これを背景に、研究者たちはより少ない計算資源でAIサービスを提供できる方法を探しており、その一つとして拡散型大規模言語モデル（dLLM）が注目されています。 dLLMは、従来のLLMとは異なるアプローチで答えを導き出します。画像生成では、画像に強いノイズを追加し、その後逆方向に処理を進めるまでに訓練することで、元の画像に戻す方法が用いられました。文字の場合は、文字や単語をトークンに変換し、ノイズのアナログであるマスクを使用してトークンを徐々に消去し、最終的には元のトークンに戻すように訓練されます。この方法の利点は、従来のLLMに比べてはるかに少ない計算資源で動作できることです。 ただし、dLLMの問題点は理由付け能力が低いことでした。UCLAの研究チームは、この課題を解決するために強化学習をdLLMに導入することに取り組みました。「d1」の開発には、二つのステップが含まれています。最初のステップでは、高品質なデータを使用して教師あり微調整を行います。次に、数学原理に基づく高度な推定を行う「diffu-GRPO」というアルゴリズムを導入し、「ランダムプロン卜マスキング」という手法を組み合わせて強化学習を行います。 d1のテスト結果は非常に有望で、いくつかの数学および論理推論ベンチマークで上位のスコアを記録しています。研究チームは、このフレームワークが他の機関によるテストに耐えうると主張し、他のAIモデルに組み込むことを提案しています。 業界関係者の反応と会社概要 「d1」の開発は、AIの効率化と性能向上に挑戦する重要な一歩となっています。業界関係者は、このフレームワークが低コストでの大規模言語モデルの実現に貢献すると評価しています。例えば、AIコンサルティング企業のエキスパートは、「d1は、計算資源の制約がある環境でも効果的なAIソリューションを提供する可能性がある」と述べています。 UCLAとメタAIは、AI研究と技術革新の最前線で活動しており、特に大規模言語モデルの効率化と精度向上に向けて精力的に研究を続けています。