# 推論能力

Phi-4-mini-instructは、マイクロソフトが発表したPhi-4モデルファミリーに属する軽量のオープンソース言語モデルです。合成データと厳選された公開ウェブサイトデータを使用してトレーニングされており、高品質で推論集約型データに特化しています。このモデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、教師あり微調整と直接選好最適化によって、指示遵守能力と安全性が向上しています。Phi-4-mini-instructは、多言語対応、推論能力（特に数学と論理推論）、低遅延シナリオにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、リソースが制限された環境に適しています。このモデルは2025年2月にリリースされ、英語、中国語、日本語など、複数の言語をサポートしています。

InternVL2_5-26B-MPO-AWQは、OpenGVLabによって開発されたマルチモーダル大規模言語モデルであり、混合嗜好最適化によってモデルの推論能力を高めることを目的としています。このモデルは、マルチモーダルタスクにおいて優れた性能を示し、画像とテキスト間の複雑な関係を処理できます。高度なモデルアーキテクチャと最適化技術を採用することで、マルチモーダルデータ処理において顕著な優位性を発揮します。画像キャプション生成、マルチモーダルQ&Aなど、効率的なマルチモーダルデータの処理と理解を必要とするシナリオに適しています。主な利点として、強力な推論能力と効率的なモデルアーキテクチャが挙げられます。

PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIMEは、PRIME手法を用いて訓練された70億パラメーターの言語モデルで、オンライン強化学習によって言語モデルの推論能力を向上させることを目的としています。本モデルはEurus-2-7B-SFTから訓練を開始し、Eurus-2-RL-Dataデータセットを用いて強化学習を行いました。PRIME手法は、暗黙的な報酬メカニズムを通じて、モデルが生成プロセスにおいて結果だけでなく推論プロセスにも重点を置くようにします。本モデルは複数の推論ベンチマークテストで優れた性能を示し、SFT版と比較して平均16.7％向上しました。主な利点としては、推論能力の効率的な向上、データとモデル資源の低消費、数学とプログラミングタスクにおける優れた性能が挙げられます。本モデルは、プログラミング問題解答や数学問題解決など、複雑な推論能力が求められる場面に適しています。

EurusPRM-Stage1はPRIME-RLプロジェクトの一部であり、暗黙的過程報酬によって生成モデルの推論能力を強化することを目指しています。このモデルは、暗黙的過程報酬メカニズムを利用することで、追加のプロセスラベルの注釈なしに、推論過程で過程報酬を得ることができます。主な利点は、複雑なタスクにおける生成モデルのパフォーマンスを効果的に向上させながら、注釈コストを削減できることです。数学問題解答や自然言語生成など、複雑な推論と生成能力を必要とするシナリオに適しています。

PRIMEは、暗黙的過程報酬を用いて言語モデルの推論能力を強化するオープンソースのオンライン強化学習ソリューションです。この技術の主な利点は、明示的な過程ラベルに依存することなく、密度の高い報酬信号を効果的に提供できることであり、これによりモデルのトレーニングと推論能力の向上が加速されます。PRIMEは数学コンテストのベンチマークテストで優れた成果を収め、既存の大規模言語モデルを凌駕しています。複数の研究者によって開発され、GitHubで関連コードとデータセットが公開されています。PRIMEは、複雑な推論タスクを必要とするユーザーに強力なモデルサポートを提供することを目的としています。

rStarは、推論プロセスを解法生成と相互検証に分解することで、小型言語モデル（SLM）の推論能力を大幅に向上させる自己対戦相互推論手法です。微調整や高度なモデルを使用することなく、既存の小型言語モデルの性能を向上させます。rStarは、モンテカルロ木探索（MCTS）と人間の推論行動を組み合わせることで、より高品質な推論軌跡を構築し、同様の能力を持つ別のSLMを識別器として用いて、これらの軌跡の正確性を検証します。この手法は複数のSLMで幅広い実験が行われ、多様な推論問題解決における有効性が実証されています。

InternLM2.5-7B-Chat-1Mは、オープンソースの70億パラメーターの会話モデルです。卓越した推論能力を備え、特に数学的推論において同規模のモデルを凌駕しています。1Mトークンの超長文コンテキストウィンドウに対応しており、LongBenchなどの長文処理タスクにも対応可能です。さらに、強力なツール呼び出し機能を備え、数百ものウェブページから情報を収集して分析?推論を行うことができます。

InternLM2.5-7B-Chatは、実用的なシナリオ向けに設計された、オープンソースの70億パラメーターの日本語対話型モデルです。優れた推論能力を備え、数学的推論においてLlama3やGemma2-9Bなどのモデルを凌駕しています。数百のウェブサイトから情報を収集し、分析?推論を行うことができ、強力なツール呼び出し機能を備えています。1Mを超える超長文コンテキストウィンドウに対応しており、長文処理や複雑なタスクのインテリジェントエージェント構築に適しています。