アリババのQwenチーム、新アルゴリズムでAIモデルの思考を深化
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アリババのQwenチームは、各ステップの重要度に応じて報酬を重み付けする新アルゴリズムを開発し、AIモデルの思考プロセスを倍増させた。
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推論モデルにおいて強化学習（Reinforcement Learning）が壁にぶつかる理由の一つは、すべてのトークンに対して同じ報酬が与えられる点にある。AlibabaのQwenチームによる新しいアルゴリズムは、次のステップに与える影響に基づいて各段階の重みを調整することでこの問題を解決し、その結果として思考プロセスの長さを2倍に延ばしている。
記事「Alibaba's Qwen team makes AI models think deeper with new algorithm」は、The Decoderで最初に掲載されました。
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Reinforcement learning hits a wall with reasoning models because every token gets the same reward. A new algorithm from Alibaba's Qwen team fixes this by weighting each step based on how much it shapes what comes next, doubling the length of thought processes in the process.
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