Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧

В последнее время в статьях про дообучение LLM на решение математических задач и прочий reasoning намечается тренд на экстремальное уменьшение размеров датасетов при экстремальном увеличении их качества. Так, в статье s1: Simple test-time scaling ( https://arxiv.org/abs/2501.19393 ) используется fine-tuning на 1000 примерах, в Less Is MOre for reasoning ( https://arxiv.org/abs/2502.03387 ) - на 817... куда же заведет эта дорожка? Сегодня утром я совершенно внезапно для себя нашла ответ: проснулась, потянулась, проверила список Huggingface Daily Papers за 30 апреля 😶 и увидела...

...Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with 😱 One 😱 Training Example ( https://arxiv.org/abs/2504.20571 )!

Авторы утверждают, что их RL на одном примере позволяет очень сильно улучшить качество решения математических датасетов маленькими моделями - Qwen2.5-Math-1.5B (результат см. на рис. 1), а также Qwen2.5-Math-7B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и, в некоторой степени, Llama3.2-3B-Instruct. Но есть несколько нюансов:

Во-первых, для того, чтобы найти тот самый пример-бриллиант, от которого умственные способности моделей засветятся синими лучами 🧠, им пришлось все же провести предварительное обучение Qwen2.5-Math-1.5B с помощью GRPO (policy gradient loss + KL divergence loss + entropy loss) на 1209 примерах из DeepScaleR-Preview-Dataset в течении нескольких эпох, с целью ранжирования примеров. 📈 После этого, авторы отсортировали примеры в зависимости от того, какую вариацию качества на трейне давали шаги градиента на каждом примере в течении обучения, и обозначили каждый пример буквой π с индексом. Так, π₁ - это пример, обучение на котором максимально меняло качество на трейне, π₂ - пример, стоящий на втором месте по вариации качества и т.д. И только после этого авторы стали пробовать обучать исходные модели из исходных чекпоинтов - в первую очередь, на примере π₁, и вторую очередь, на других хороших.

Во-вторых, чтобы отобранный пример действительно улучшил качество модели, на нем придется сделать около 1000-2000 итераций (повторение - мать учения? ✍️).

В-третьих, чудо-пример, найденный с помощью Qwen2.5-Math-1.5B, хоть и более-менее переносит свои волшебные качества на два других квена, но не так хорошо переносится на Llama (у той увеличение качества в среднем оказалось всего около 2%, см. рис. 2 для подробностей).

Тем не менее, заявление авторов статьи звучит сильно, и будет очень интересно, если кто-нибудь сможет его независимо подтвердить. 😄 Благо, что код публично выложили на github: https://github.com/ypwang61/One-Shot-RLVR .

Сами волшебные примеры π номер 1 и 3, кстати, можно посмотреть на рис. 3, а в аппендиксе статьи - увидеть ещё несколько. А еще статья содержит довольно большой раздел с анализом и ablation study. 📃

#объяснения_статей

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/tw/tech_priestess.com/2093

7.1K viewsMay 1 at 03:02

В последнее время в статьях про дообучение LLM на решение математических задач и прочий reasoning намечается тренд на экстремальное уменьшение размеров датасетов при экстремальном увеличении их качества. Так, в статье s1: Simple test-time scaling ( https://arxiv.org/abs/2501.19393 ) используется fine-tuning на 1000 примерах, в Less Is MOre for reasoning ( https://arxiv.org/abs/2502.03387 ) - на 817... куда же заведет эта дорожка? Сегодня утром я совершенно внезапно для себя нашла ответ: проснулась, потянулась, проверила список Huggingface Daily Papers за 30 апреля 😶 и увидела...

...Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with 😱 One 😱 Training Example ( https://arxiv.org/abs/2504.20571 )!

Авторы утверждают, что их RL на одном примере позволяет очень сильно улучшить качество решения математических датасетов маленькими моделями - Qwen2.5-Math-1.5B (результат см. на рис. 1), а также Qwen2.5-Math-7B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и, в некоторой степени, Llama3.2-3B-Instruct. Но есть несколько нюансов:

Во-первых, для того, чтобы найти тот самый пример-бриллиант, от которого умственные способности моделей засветятся синими лучами 🧠, им пришлось все же провести предварительное обучение Qwen2.5-Math-1.5B с помощью GRPO (policy gradient loss + KL divergence loss + entropy loss) на 1209 примерах из DeepScaleR-Preview-Dataset в течении нескольких эпох, с целью ранжирования примеров. 📈 После этого, авторы отсортировали примеры в зависимости от того, какую вариацию качества на трейне давали шаги градиента на каждом примере в течении обучения, и обозначили каждый пример буквой π с индексом. Так, π₁ - это пример, обучение на котором максимально меняло качество на трейне, π₂ - пример, стоящий на втором месте по вариации качества и т.д. И только после этого авторы стали пробовать обучать исходные модели из исходных чекпоинтов - в первую очередь, на примере π₁, и вторую очередь, на других хороших.

Во-вторых, чтобы отобранный пример действительно улучшил качество модели, на нем придется сделать около 1000-2000 итераций (повторение - мать учения? ✍️).

В-третьих, чудо-пример, найденный с помощью Qwen2.5-Math-1.5B, хоть и более-менее переносит свои волшебные качества на два других квена, но не так хорошо переносится на Llama (у той увеличение качества в среднем оказалось всего около 2%, см. рис. 2 для подробностей).

Тем не менее, заявление авторов статьи звучит сильно, и будет очень интересно, если кто-нибудь сможет его независимо подтвердить. 😄 Благо, что код публично выложили на github: https://github.com/ypwang61/One-Shot-RLVR .

Сами волшебные примеры π номер 1 и 3, кстати, можно посмотреть на рис. 3, а в аппендиксе статьи - увидеть ещё несколько. А еще статья содержит довольно большой раздел с анализом и ablation study. 📃

#объяснения_статей