わずか1つの学習例でLLMの推論能力を強化！革新的強化学習「RLVR」徹底解説

大規模言語モデル（LLM）の推論能力を飛躍的に向上させる革新的な手法「RLVR (Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example)」が登場しました。従来の強化学習とは異なり、わずか1つの学習例で優れた性能を発揮するのが特徴です。本記事では、RLVRの仕組み、セットアップ方法、そしてその驚くべき効果を徹底的に解説します。

RLVRとは？ 仕組みを分かりやすく解説

RLVRは、LLMが推論を行う過程を強化学習によって最適化する手法です。従来、強化学習には大量のデータが必要でしたが、RLVRは独創的なアプローチにより、たった1つの学習例でも高い効果を発揮します。特に、複雑な数学的推論タスクにおいて、その潜在能力を最大限に引き出すことができると期待されています。

RLVRを導入するメリット

RLVRを導入することで、以下のメリットが期待できます。

• データ効率: わずか1つの学習例でLLMの推論能力を大幅に向上。データ収集・準備のコストを削減。
• 汎用性: Qwen2.5-Math-1.5B、Qwen2.5-Math-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bなど、様々なLLMに適用可能。既存のモデルを最大限に活用。
• 性能向上: 数学的推論ベンチマーク（MATH500、AIME24など）で優れた結果を実証。LLMの推論精度を向上。

RLVRのセットアップ方法：環境構築から学習・評価まで

RLVRの導入は、以下のステップで進めます。

1. 環境構築: 学習環境と評価環境をそれぞれ構築します。
   • 学習環境: condaを使用してrlvr_train環境を作成し、必要なライブラリ（PyTorch, Ray, vllmなど）をインストール。
   • 評価環境: condaを使用してrlvr_eval環境を作成し、Qwen2.5-Math評価用のライブラリをインストール。
2. データ準備: 学習に使用するデータセット（DSR-sub）を準備します。論文で使用した学習例は、data/train/one_shot_rlvrに格納されています。必要に応じて、独自の学習例を作成することも可能です。
3. 学習: 学習スクリプトを実行し、LLMを学習させます。例えば、Qwen2.5-Math-1.5Bを学習させる場合は、以下のコマンドを実行します。

   conda activate rlvr_train
   bash scripts/train/training_1.5b_pi1_r128.sh
   

   Copy
4. 評価: 評価スクリプトを実行し、学習済みLLMの性能を評価します。例えば、6つの数学的推論ベンチマークで評価する場合は、以下のコマンドを実行します。

   conda activate rlvr_eval
   cd Qwen2.5-Eval/evaluation
   bash sh/eval_one_experiment_all_ckpts.sh
   

   Copy

データ選択の重要性：DSR-subとは？

RLVRでは、学習に使用するデータの選択が重要です。論文では、DeepScaleR-Preview-Dataset (DSR-sub)からランダムに選択した1209個の例を使用しています。必要に応じて、データのランキング方法を調整し、最適な学習例を選択することも可能です。

実験結果：W&Bで詳細をチェック

論文の実験結果は、WandBプロジェクトで公開されています。Qwen2.5-Math-1.5B、Qwen2.5-Math-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bなど、様々なモデルにおけるRLVRの効果を比較検討できます。

まとめ：RLVRでLLMの可能性を最大限に引き出す

RLVRは、わずか1つの学習例でLLMの推論能力を大幅に向上させる画期的な手法です。データ効率、汎用性、そして性能向上という点で、LLMの可能性を最大限に引き出す強力なツールとなるでしょう。ぜひRLVRを導入し、LLMの新たな地平を切り開いてください。特に大規模言語モデル 推論タスクでの性能向上に貢献します。数学的推論 LLMにおいては目覚ましい結果が出ています。