QwenLong-L1: పొడవైన సందర్భోచిత తర్కాన్ని విప్లవాత్మకం చేస్తోంది

QwenLong-L1: పెద్ద భాషా నమూనాల కోసం పొడవైన సందర్భోచిత తర్కాన్ని విప్లవాత్మకం చేస్తోంది

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క చిత్రం నిరంతరం మారుతూ వస్తోంది, పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) ఆవిష్కరణలో ముందంజలో ఉన్నాయి. ఈ నమూనాలు మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు మార్చడానికి మరింత ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి, ఇది విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు అవకాశాలను తెరుస్తుంది. అయితే, ఒక ముఖ్యమైన సవాలు మిగిలి ఉంది: LLMలు చాలా పొడవైన మరియు సంక్లిష్టమైన ఇన్‌పుట్‌లపై సమర్థవంతంగా తర్కం చేయడానికి వీలు కల్పించడం. Alibaba Group QwenLong-L1ని ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి ముందుకు వచ్చింది, ఇది LLMలకు మెరుగైన పొడవైన సందర్భోచిత తర్కాన్ని అందించేందుకు రూపొందించబడిన నూతన ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఈ పురోగతి సంస్థ అనువర్తనాల యొక్క కొత్త శకానికి సహాయపడుతుంది, సంక్లిష్టమైన కార్పొరేట్ ఫైలింగ్‌లు, సమగ్ర ఆర్థిక నివేదికలు మరియు సంక్లిష్టమైన చట్టపరమైన ఒప్పందాలు వంటి విస్తారమైన డేటా నిధుల నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను వెలికితీయడానికి AIని అనుమతిస్తుంది.

AIలో పొడవైన-రూప తర్కం సవాలు

పెద్ద తర్కం నమూనాలలో (LRMలు) ఇటీవలి పురోగతులు, ప్రత్యేకించి ఉపబల అభ్యాసన (RL) పద్ధతులను ఉపయోగించేవి, వాటి సమస్య పరిష్కార సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన అభివృద్ధికి దారితీశాయి. RL ఫైన్-ట్యూనింగ్‌తో శిక్షణ పొందిన LRMలు మానవ "నెమ్మదైన ఆలోచన"ను పోలి ఉండే అభిజ్ఞా నైపుణ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయని పరిశోధన సూచిస్తుంది, సంక్లిష్టమైన పనులను పరిష్కరించడానికి అధునాతన వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది ఉద్దేశపూర్వక మరియు విశ్లేషణాత్మక విధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది, ఇక్కడ నమూనా ఖచ్చితంగా సమాచారాన్ని అంచనా వేస్తుంది, వివిధ అవకాశాలను పరిశీలిస్తుంది మరియు చివరికి బాగా కారణమైన పరిష్కారానికి వస్తుంది.

LRM పనితీరులో సాధించిన పురోగతి ప్రాథమికంగా నమూనాలు సాపేక్షంగా చిన్న గ్రంథాలపై పనిచేసినప్పుడు గమనించవచ్చు, సాధారణంగా 4,000 టోకెన్‌ల వరకు. అయితే, నిజమైన పరీక్ష ఏమిటంటే ఈ తార్కిక సామర్థ్యాలను 120,000 టోకెన్‌లు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పొడవైన సందర్భాలకు విస్తరించడం. ఇది చాలా పెద్ద సవాలును అందిస్తుంది, ఎందుకంటే పొడవైన-రూప తర్కం మొత్తం సందర్భం గురించి సమగ్రమైన అవగాహన మరియు బహుళ-దశల విశ్లేషణను నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కోరుతుంది. LRMలు జ్ఞాన-ఇంటెన్సివ్ వాతావరణాల నుండి సమాచారాన్ని సేకరించి, ప్రాసెస్ చేయవలసిన లోతైన పరిశోధన వంటి బాహ్య జ్ఞానంతో పరస్పర చర్య అవసరమయ్యే వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలకు ఈ పరిమితి తీవ్రమైన అడ్డంకిగా ఉంటుందని QwenLong-L1 డెవలపర్‌లు నొక్కి చెబుతున్నారు.

ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి, పరిశోధకులు దీనిని "పొడవైన సందర్భోచిత తర్కం RL" అనే భావనగా రూపొందించారు. మోడల్‌లో నిల్వ చేయబడిన ముందుగా ఉన్న జ్ఞానంపై ఆధారపడే చిన్న-సందర్భోచిత తర్కం కాకుండా, పొడవైన సందర్భోచిత తర్కం RL పొడవైన ఇన్‌పుట్‌ల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని ఖచ్చితంగా తిరిగి పొందడం మరియు గ్రౌండింగ్ చేయడం అవసరం. దీని అర్థం నమూనా విస్తారమైన వచన మొత్తాల ద్వారా జల్లెడ పట్టగలగాలి, చాలా సంబంధించిన వివరాలను గుర్తించగలగాలి మరియు వాటిని పనికి అనుసంధానించగలగాలి. ఈ సమాచారాన్ని విజయవంతంగా చేర్చిన తర్వాత మాత్రమే నమూనా పొందికైన మరియు తార్కిక తర్కం గొలుసులను ఉత్పత్తి చేయగలదు.

RL ద్వారా ఈ స్థాయి నైపుణ్యాన్ని సాధించడానికి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది ఒక సంక్లిష్టమైన పని, ఇది తరచుగా అసమర్థమైన అభ్యాసనకు మరియు అస్థిరమైన ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలకు దారితీస్తుంది. నమూనాలు సరైన పరిష్కారాలపై ఏకీభవించడానికి లేదా విభిన్న తార్కిక మార్గాలను అన్వేషించే సామర్థ్యాన్ని కోల్పోవడానికి పోరాడవచ్చు, ఇది వాటి మొత్తం పనితీరుకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది.

QwenLong-L1: బహుళ-దశ పరిష్కారం

QwenLong-L1 అనేది సమగ్రమైన, బహుళ-దశల విధానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది LRMలకు చిన్న-వచన ప్రావీణ్యం నుండి పొడవైన సందర్భాలలో బలమైన సాధారణీకరణకు సజావుగా మారగల సామర్థ్యాన్ని అందించడానికి రూపొందించబడింది. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఇప్పటికే ఉన్న చిన్న-సందర్భోచిత LRMలను జాగ్రత్తగా నిర్మించిన ప్రక్రియ ద్వారా మెరుగుపరుస్తుంది, అనేక కీలక అంశాలను కలిగి ఉంటుంది:

• వెచ్చని పర్యవేక్షిత ఖచ్చితమైన ట్యూనింగ్ (SFT): ఈ ప్రారంభ దశలో పొడవైన సందర్భోచిత తర్కం ఉదాహరణల యొక్క క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌పై నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడం ఉంటుంది. మోడల్ దాని పొడవైన సందర్భోచిత తార్కిక నైపుణ్యాలను నిర్మించగల గట్టి పునాదిని ఏర్పాటు చేయడమే SFT యొక్క ఉద్దేశం. పొడవైన గ్రంథాలు మరియు సంబంధిత తార్కిక పనుల యొక్క విభిన్న శ్రేణికి నమూనాను బహిర్గతం చేయడం ద్వారా, SFT దశ పొడవైన ఇన్‌పుట్‌ల నుండి సమాచారాన్ని కచ్చితంగా గ్రౌండ్ చేయడానికి, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ప్రాథమిక సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి, తార్కిక తర్కం గొలుసులను ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు అర్థవంతమైన సమాధానాలను వెలికితీయడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది.

• Curriculum-గైడెడ్ ఫేజ్డ్ RL: ఈ దశ బహుళ దశల ద్వారా నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి క్రమబద్ధమైన, దశల వారీ విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, క్రమంగా ఇన్‌పుట్ పత్రాల పొడవును పెంచుతుంది. ఈ curriculum-గైడెడ్ విధానం చాలా పొడవైన గ్రంథాలపై నమూనాలకి అనుభవించే అస్థిరతను తగ్గించడం ద్వారా నమూనాని చిన్న నుండి క్రమంగా పొడవైన సందర్భాలలో తార్కిక విధానాలను స్థిరంగా అనుకూలించడంలో సహాయపడుతుంది. శిక్షణ డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను క్రమంగా పెంచడం ద్వారా, నమూనా సమాచారం యొక్క పరిమాణంతో మునిగిపోకుండా ఎక్కువ సందర్భాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం నేర్చుకుంటుంది.

• Difficulty-అవేర్ రిట్రోస్పెక్టివ్ శాంప్లింగ్: ఈ చివరి శిక్షణ దశ ముందు శిక్షణ దశల నుండి సవాలు చేసే ఉదాహరణలను కలిగి ఉంటుంది, నమూనా చాలా కష్టమైన సమస్యల నుండి నేర్చుకోవడం కొనసాగిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ కష్టమైన ఉదాహరణలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా, నమూనాని మరింత విభిన్నమైన మరియు సంక్లిష్టమైన తార్కిక మార్గాలను అన్వేషించడానికి ప్రోత్సహిస్తారు, ఇది చివరికి పొడవైన సందర్భోచిత తార్కిక పనుల యొక్క విస్తృత శ్రేణిని నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని బలోపేతం చేస్తుంది. ఈ రిట్రోస్పెక్టివ్ శాంప్లింగ్ టెక్నిక్ నమూనాని దాని తార్కిక నైపుణ్యాలను మెరుగుపరుచుకోవడానికి మరియు స్థానిక ఆప్టిమాలలో చిక్కుకోకుండా ఉండటానికి సహాయపడుతుంది.

రివార్డ్ సిస్టమ్

దాని నిర్మాణాత్మక శిక్షణ పద్ధతితో పాటు, QwenLong-L1 నియమం-ఆధారిత ధృవీకరణను "LLM-ఒక-న్యాయమూర్తి" విధానంతో కలిపే అధునాతన రివార్డ్ సిస్టమ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. చిన్న-సందర్భోచిత తార్కిక పనుల కోసం శిక్షణ తరచుగా కఠినమైన నియమం-ఆధారిత రివార్డ్‌లపై ఆధారపడినప్పటికీ (ఉదాహరణకు, గణిత సమస్యలో సరైన సమాధానం), QwenLong-L1 ఒక హైబ్రిడ్ రివార్డ్ మెకానిజమ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పొడవైన సందర్భోచిత తర్కం యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలకు మరింత అనువైనది మరియు అనుకూలమైనది.

సరి చూసే ప్రమాణాలకు ఖచ్చితమైన కట్టుబడిని తనిఖీ చేయడం ద్వారా నియమం-ఆధారిత ధృవీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. రివార్డ్ సిస్టమ్ యొక్క ఈ భాగం నమూనా యొక్క పనితీరుకు స్పష్టమైన మరియు లక్ష్యమైన కొలమానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది.

"LLM-ఒక-న్యాయమూర్తి" నమూనా ఉత్పత్తి చేయబడిన సమాధానం యొక్క అర్ధవంతాన్ని అసలు సమాధానంతో పోలుస్తుంది, ఇది మరింత సౌలభ్యాన్ని అనుమతిస్తుంది మరియు పొడవైన, సూక్ష్మమైన పత్రాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు సరైన సమాధానాలను వ్యక్తీకరించగల విభిన్న మార్గాలను మెరుగ్గా నిర్వహిస్తుంది. రివార్డ్ సిస్టమ్ యొక్క ఈ భాగం పొడవైన సందర్భం ఆధారంగా ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి బహుళ చెల్లుబాటు అయ్యే మార్గాలు ఉండవచ్చని మరియు అసలు సమాధానానికి అర్థవంతంగా సమానమైన సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేసినందుకు నమూనాని రివార్డ్ చేస్తుంది, అవి ఒకేలా కానప్పటికీ. ఇది మరింత సృజనాత్మక మరియు సూక్ష్మమైన ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేయడానికి నమూనాని ప్రోత్సహిస్తుంది.

QwenLong-L1 యొక్క పనితీరును అంచనా వేయడం

QwenLong-L1 యొక్క ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి, Alibaba బృందం పత్ర ప్రశ్న-సమాధానం (DocQA) ను ప్రాథమిక పనిగా ఉపయోగించి సమగ్రమైన మదింపులు నిర్వహించింది. ఈ దృశ్యం సంస్థ అనువర్తనాలకు చాలా సందర్భోచితంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ క్లిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి AI తరచుగా దట్టమైన పత్రాలను అర్థం చేసుకోవలసి ఉంటుంది. DocQA పనులు ఒక నమూనాతో ఒక పత్రాన్ని మరియు ఒక ప్రశ్నను అందించడం మరియు పత్రంలోపల ప్రశ్నకు సమాధానాన్ని గుర్తించమని అడగడం ఉంటాయి. దీనికి నమూనా ప్రశ్నకు, పత్రానికి మరియు రెండింటికీ మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరం అవుతుంది.

ఏడు పొడవైన సందర్భోచిత DocQA బెంచ్‌మార్క్‌లలోని ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు QwenLong-L1 యొక్క ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ఆధారంగా రూపొందించబడిన QWENLONG-L1-32B నమూనా Anthropic యొక్క Claude-3.7 Sonnet Thinkingతో పోల్చదగిన పనితీరును సాధించింది మరియు OpenAI యొక్క o3-mini మరియు Qwen3-235B-A22B వంటి నమూనాలను అధిగమించింది. అంతేకాకుండా, చిన్న QWENLONG-L1-14B నమూనా Google యొక్క Gemini 2.0 Flash Thinking మరియు Qwen3-32Bని అధిగమించింది. పొడవైన మరియు సంక్లిష్టమైన పత్రాలపై సమర్థవంతంగా తర్కం చేయడానికి LLMలు QwenLong-L1ని ప్రారంభించడంలో ఈ ఫలితాలు ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయి.

వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలకు సంబంధించిన ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధన ఏమిటంటే RL శిక్షణ నమూనాలో ప్రత్యేకమైన పొడవైన సందర్భోచిత తార్కిక ప్రవర్తనల అభివృద్ధికి దారితీస్తుంది. QwenLong-L1తో శిక్షణ పొందిన నమూనాలు వంటి రంగాలలో మెరుగైన సామర్థ్యాలను చూపుతాయి:

• గ్రౌండింగ్: సమాధానాలను పత్రం యొక్క నిర్దిష్ట భాగాలకు అనుసంధానించడం. పొడవైన వచనంలోని అత్యంత సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించి, అడిగిన ప్రశ్నతో కనెక్ట్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. మోడల్ సమాధానాలు ఖచ్చితమైనవి మరియు పత్రంలోని ఆధారాల ద్వారా బాగా మద్దతు ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి సమర్థవంతమైన గ్రౌండింగ్ కీలకం.

• ఉపలక్ష్యం సెట్టింగ్: సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన ఉప-ప్రశ్నలుగా విభజించడం. మోడల్ మరింత నిర్మాణాత్మకమైన మరియు వ్యవస్థీకృత పద్ధతిలో క్లిష్టమైన తార్కిక పనులను చేరుకోవడానికి ఇది అనుమతిస్తుంది. పనిని చిన్న దశలుగా విభజించడం ద్వారా మోడల్ ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని మరింత సులభంగా గుర్తించగలదు మరియు పొందికైన మరియు తార్కిక తర్కం గొలుసును ఉత్పత్తి చేయగలదు.

• వెనక్కి వెళ్లడం: తార్కిక ప్రక్రియలో స్వీయ-చేతి తప్పులను గుర్తించి సరిదిద్దడం. స్వీయ-పర్యవేక్షణ చేయడానికి మరియు దాని తార్కిక ప్రక్రియలో సంభావ్య తప్పులను గుర్తించడానికి మోడల్ సామర్థ్యాన్ని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. వెనక్కి వెళ్లి ఈ తప్పులను సరిదిద్దడం ద్వారా మోడల్ దాని తుది సమాధానం ఖచ్చితమైనది మరియు నమ్మదగినదని నిర్ధారించగలదు.

• ధృవీకరణ: ఖచ్చితత్వం మరియు పరిపూర్ణతను నిర్ధారించడానికి వారి సమాధానాలను రెండుసార్లు తనిఖీ చేయడం. ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన సమాచారాన్ని అందించడానికి మోడల్ యొక్క నిబద్ధతను ఇది నిర్ధారిస్తుంది.సమాధానాలను రెండుసార్లు తనిఖీ చేయడం ద్వారా మోడల్ మిగిలిన ఏవైనా లోపాలను గుర్తించి సరిదిద్దగలదు, తుది సమాధానం యొక్క అత్యధిక నాణ్యతను నిర్ధారిస్తుంది.

ఉదాహరణకు, ఒక బేస్ మోడల్ ఆర్థిక పత్రంలోని సంబంధితం కాని వివరాల ద్వారా దారితప్పవచ్చు లేదా సంబంధం లేని సమాచారాన్ని విశ్లేషించడంలో లూప్‌లో చిక్కుకోవచ్చు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, QwenLong-L1 శిక్షణ పొందిన మోడల్ ప్రభావవంతమైన స్వీయ-ప్రతిబింబంలో పాల్గొనగల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ఈ అవాంఛిత వివరాలను విజయవంతంగా ఫిల్టర్ చేస్తుంది, తప్పు మార్గాల నుండి వెనక్కి వెళ్లి సరైన సమాధానానికి చేరుకుంటుంది. పొడవైన సందర్భోచిత తర్కం యొక్క దృఢత్వం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో QwenLong-L1 శిక్షణ ఫ్రేమ్‌వర్క్ యొక్క ప్రయోజనాలను ఇది హైలైట్ చేస్తుంది.

సంభావ్య అనువర్తనాలు

QwenLong-L1 వంటి పద్ధతులు సంస్థలో AI యొక్క వినియోగాన్ని గణనీయంగా విస్తరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. కొన్ని సంభావ్య అనువర్తనాలు ఉన్నాయి:

• చట్టపరమైన టెక్: కీలకమైన నిబంధనలు, పూర్వాపరాలు మరియు సంభావ్య నష్టాలను గుర్తించడానికి వేలాది పేజీల చట్టపరమైన పత్రాలను విశ్లేషించడం. ఇది న్యాయవాదులు తమ సమయాన్ని డబ్బును ఆదా చేస్తూ చట్టపరమైన పత్రాలను మరింత సమర్ధవంతంగా మరియు ప్రభావవంతంగా సమీక్షించడానికి సహాయపడుతుంది.
• ఆర్థికశాస్త్రం: నష్టాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు పెట్టుబడి అవకాశాలను గుర్తించడానికి వార్షిక నివేదికలు మరియు ఆర్థిక ఫైలింగ్‌లపై లోతైన పరిశోధన చేయడం. ఇది ఆర్థిక విశ్లేషకులు మరింత సమాచారం ఆధారంగా పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
• వినియోగదారుల సేవ: మరింత సమాచారం మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన మద్దతును అందించడానికి సుదీర్ఘ వినియోగదారు పరస్పర చర్యల చరిత్రలను విశ్లేషించడం. వినియోగదారుల అవసరాలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మరింత ప్రభావవంతమైన పరిష్కారాలను అందించడానికి కస్టమర్ సర్వీస్ ప్రతినిధులకు ఇది సహాయపడుతుంది.

పొడవైన మరియు సంక్లిష్టమైన పత్రాలపై సమర్థవంతంగా తర్కం చేయడానికి AIని ప్రారంభించడం ద్వారా QwenLong-L1 మరియు సారూప్య పద్ధతులు సంస్థ అనువర్తనాల కోసం విస్తృత శ్రేణి కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేయవచ్చు, ఆవిష్కరణను నడిపిస్తుంది మరియు పలు పరిశ్రమల అంతటా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. పరిశోధకులు QwenLong-L1 రెసిపీ కోసం కోడ్‌ను మరియు శిక్షణ పొందిన నమూనాల కోసం వెయిట్‌లను విడుదల చేశారు.