最近の研究では、大規模言語モデル(LLM)と検索手法を組み合わせることで、GPT-4のような大規模モデルを凌駕する驚くべき能力が得られることが示されています。

論文では、8億パラメーターという比較的小さなLLMに、モンテカルロ自己精緻化アルゴリズムを組み合わせることで、GSM8Kの数学ベンチマークで96.7%の精度を達成し、パラメーター数が200倍多いGPT-4、Claude、Gemiニを上回ることが実証されています。

このアプローチでは、モンテカルロツリー探索をLLMと統合し、モデルが異なるバージョンを探索しながら答えを逐次的に精緻化できるようにしています。このアルゴリズムは一般的なモンテカルロ探索のパターンに従いつつ、数学問題解決に適用されています。

重要な洞察は、LLMにより多くの時間とコンピューティング能力を与えることで、特定のタスクで人間を凌駕する新しい能力を獲得できるということです。これは、DeepMindのAlphaGoが大規模な自己対局を通じて最強の人間プレイヤーを超えた手法と同様の考え方です。

現在のLLMは長期的な文脈理解、視覚、プログラミング能力などに限界がありますが、この研究結果は検索ベースの手法と組み合わせることで大幅な能力向上が可能であることを示唆しています。GPT-5のようなより高度なコア能力を持つモデルが登場すれば、さらに高度な検索アルゴリズムと統合することで、幅広いベンチマークで人間を凌駕する性能が発揮される可能性があります。

比較的小規模なLLMが数学タスクで大規模モデルを凌駕できたことは、この手法の可能性を示しており、AI の推論と問題解決能力に大きな進展が期待できることを示唆しています。