GRPO、非英語・多言語環境での大規模研究を公開
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Apple Machine Learning
Apple Machine Learning は、GRPO を用いた推論能力向上手法が英語中心である現状に対し、多言語・非英語環境での大規模実証研究を実施し、母語で推論を学習させることが英語学習とほぼ同等の性能を示すことを明らかにした。
AI深層分析を開く2026年8月18日 23:50
AI深層分析
キーポイント
GRPO の多言語適用性検証
Apple Machine Learning は、既存の研究が英語中心である課題に対し、複数のベースモデルやトレーニング言語を用いた大規模な実証研究を実施し、GRPO の非英語環境における有効性を示した。
母語学習の性能ギャップ
研究結果によると、推論をネイティブ言語で行うようにトレーニングすることは、英語での推論訓練と比較して僅かな性能差しか生じないことを実証している。
RLVR と GRPO の重要性
検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）を最適化するGRPOは、事前学習済み言語モデルの推論能力向上における中心的な手法として確立されている。
重要な引用
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), often optimized with Group Relative Policy Optimization (GRPO), has become a central recipe for improving the reasoning capabilities of pretrained language models but current studies remain heavily English-centric.
We find that training to reason in the native language often leaves only a small gap to training for English reasoning.
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Apple Machine Learning が公表したこの研究は、多言語AIの実用化に向けた重要な一歩となる。英語中心のバイアスを打破し、母語での推論能力を最大化する手法が実証されたことは、グローバルなAI展開において極めて意義深い成果である。
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検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）は、グループ相対ポリシー最適化（GRPO）によって最適化されることが多く、事前学習済み言語モデルの推論能力を向上させるための中心的な手法となっています。しかし、現在の研究は依然として英語中心に偏っています。
本研究では、多様なベースモデル、トレーニング言語、および異なる推論用報酬を対象とした、多言語・非英語環境における GRPO の大規模な実証的研究を行いました。その結果、母国語で推論を行うように訓練することは、英語での推論を目的とした訓練と比較して、わずかな性能差しか生じないことが明らかになりました。さらに、我々は強力な…
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Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), often optimized with Group Relative Policy Optimization (GRPO), has become a central recipe for improving the reasoning capabilities of pretrained language models but current studies remain heavily English-centric. We conduct a large-scale empirical study of multilingual and non-English GRPO across a wide range of base models, training languages, and different reasoning language rewards. We find that training to reason in the native language often leaves only a small gap to training for English reasoning. We further observe strong…
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