強化学習は、推論モデルでは行き詰まります。なぜなら、すべてのトークンが同じ報酬を受け取るからです。AlibabaのQwenチームによる新しいアルゴリズムは、次に来るものをどれだけ形作るかに基づいて各ステップに重みを付けることでこの問題を解決し、その結果、思考プロセスの長さを2倍にします。
この記事 AlibabaのQwenチームは、新しいアルゴリズムでAIモデルにより深く考えさせる はThe Decoder に最初に掲載されました。
AlibabaのQwenチームが新アルゴリズムでAIモデルにより深く考えさせる
THE DECODER / 2026/4/5
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要点
- AlibabaのQwenチームが、推論モデルの強化学習で「各トークンが同じ報酬を受ける」問題を、次に与える影響度に応じて各ステップへ重み付けする新アルゴリズムで解消する方針を示した。
- この手法により、思考プロセスの長さが従来より約2倍になることが記事では述べられている。
- 従来の報酬設計では改善が頭打ちになりやすいという課題認識の上で、報酬を“前後関係”や“寄与度”に基づけて再設計する点が技術的なポイントになっている。
- 推論の品質向上につながる可能性があり、今後の推論系モデル開発で学習設計の見直しを促す内容といえる。
