人工知能の分野では、大規模言語モデル（LLM）の推論能力がかつてない速度で発展しています。年初に DeepSeek-R1、OpenAI o3、Qwen3 などの推論モデルが相次いで登場して以来、私たちは複雑な推論タスクにおけるモデルの驚くべきパフォーマンスを何度も目の当たりにしてきました。特に、それらが示す「アハ体験」は、モデルが人間の思考に近づく希望の光を見せてくれるかのようです。今日、これらのモデルの裏にある秘密を探り、推論グラフ（reasoning graph）という独自の視点から、その卓越した推論性能の根源を深く理解していきましょう。
2年前、業界でシステム2の遅い思考（System 2 slow thinking）の概念が提唱されたとき、私は外部の現実世界に明示される複雑な思考の連鎖（CoTやlong reasoning patternなど）を、モデル内部の隠れた空間（Latent Space）とどのように統一して捉えるべきか考えました。当時、ある見解を提示しました。それは、モデルがどのようなグラウンドトゥルースに基づく信号監督学習や、RL（強化学習）による自己探索フィードバック訓練方法を経たとしても、その外部の明示的なステップバイステップの次のトークン予測に暗黙的に含まれる計画、分解、反省などの抽象的なパターンは、モデル内部の隠れた状態空間におけるニューロン活性化パターンの何らかの写像として見出されるということです。この写像こそが、これから紹介する論文で言及されている「推論グラフ」や「トポロジー環」であり、あるいは他の隠れた状態空間の可視化方法であるのかもしれません。そして、これこそがモデルがシステム2の遅い思考能力を持つ秘訣なのです。
推論グラフ：モデルの「思考のブラックボックス」を開く鍵
モデルが提示する見事な推論結果に直面すると、私たちは好奇心に駆られます。複雑なニューラルネットワークの裏側で、モデルはいったいどのように思考しているのでしょうか？先日、東京大学とGoogle DeepMindの研究者たちによる論文「Topology of Reasoning: Understanding Large Reasoning Models through Reasoning Graph Properties」が、私たちに全く新しい視点、すなわち推論グラフを提供してくれました。それはモデルの思考プロセスを視覚化した地図のようなものです。私たちは、推論の各ステップにおけるモデルの隠れた状態表現をクラスタリングすることで、推論グラフのノードを特定します。そして、モデルが推論プロセス中に順次訪れたノードを接続することで、モデルの思考経路を示すこの推論グラフが構築されます。
数学のタスクにおいて、推論グラフは、問題の初期状態から最終的な答えの状態に至るまでに経由する各々の単純な計算状態が連なってできた経路として、比喩的に理解することができます。各計算状態はグラフの1つのノードに対応します。推論グラフの分析を通じて、私たちは直感的かつ体系的な方法で、推論プロセスにおけるモデルの内部メカニズムと行動パターンを洞察し、その推論能力の本質を深く理解することができます。
循環性：モデルの「反省」と「調整」
推論グラフの研究において、注目すべき発見の一つは、大規模推論モデルが顕著な循環性を示すことです。これらの循環は、モデルの思考プロセスにおける「反省」と「調整」の瞬間のようです。ベースモデルと比較して、蒸留された推論モデル（例：DeepSeekR1-Distill-Qwen-32B）は、サンプルごとに平均約5つ多くのこのような循環を示します。タスクの難易度とモデルの容量が増加するにつれて、この循環性はさらに顕著になります。
この循環性は、モデルが推論を一度で完了するのではなく、人間のように、以前の推論ステップを頻繁に振り返り、問題点を発見して修正することを示唆しています。この人間でいう「アハ体験」のような自己修正能力により、モデルは自身の推論経路を継続的に最適化し、推論の正確性を向上させることができます。想像してみてください、モデルが複雑な問題の思考に陥ったとき、これらの循環は、試行、反省、再試行の連続であり、最終的にある瞬間に突然ひらめき、正しい解答の方向を見つけるのです。
グラフ直径：モデル思考の「広がり」と「深さ」
循環性に加えて、推論グラフの直径もモデルの推論能力を測る重要な指標です。研究により、大規模推論モデルの推論グラフ直径はベースモデルよりもはるかに大きいことが判明しました。これは、推論プロセスにおいてより広範な推論状態を探索できることを示しています。モデルの思考は狭い経路に限定されず、より広範な領域に触れ、問題の背後にある様々な可能性を深く掘り下げることができます。
グラフ直径の増大は、モデルがより広範な思考範囲を持ち、より遠くの知識ノードに到達できることを意味し、複雑な推論タスクにおいて、より柔軟な思考能力と、より強力な複雑な問題解決能力を発揮します。これは、博識な学者のように、知識の海を自由に駆け巡り、異なる視点や異なる分野からインスピレーションを得て、問題をより深く理解し、最適な解決策を見つけ出す能力に例えられます。
スモールワールド特性：局所的知識と大域的知識の効率的な連結
さらに興味深いことに、大規模推論モデルによって構築された推論グラフは、ベースモデルの約6倍という著しく高いスモールワールド特性を示します。スモールワールド構造のユニークな点は、密な局所クラスタリング構造を持ちながら、少数の長距離接続を通じて大域的な高効率連結を実現できることです。モデルの推論プロセスにおいて、このスモールワールド特性は極めて重要な役割を果たします。
一方では、密な局所クラスタリング構造により、モデルは局所的な知識を深く掘り下げ、問題の特定の側面を詳細に分析することができます。他方では、少数の長距離接続が、モデルに大域的な知識を迅速に切り替え、統合する能力を提供します。この特性により、モデルは推論時に詳細に焦点を当てながら、問題の全体像を把握することができ、結果として問題の異なる部分をより効率的に連結し、正解への最適な経路を見つけることができます。
モデル規模と推論グラフ：規模の裏にある能力向上
モデルの規模が継続的に拡大するにつれて、循環検出率、循環回数、推論グラフ直径などの指標が異なる変化傾向を示すことが観察されました。循環検出率は14Bモデルで最初にピークに達し、32Bモデルでは推論グラフ直径が最大値に達し、タスク精度と正の相関関係を示しています。
これは、モデル容量の増加が推論グラフ構造の最適化に強固な基盤を提供することを示しています。より巨大なモデルは、より複雑な推論グラフ構造を収容でき、それによってより高度な推論プロセスをサポートします。これは、より多くの部屋と通路を持つ建物のように、様々な思考活動のためにより広大な舞台を提供し、モデルが複雑な推論タスクにおいてより強力な能力を発揮できるようにします。
教師ありファインチューニング：推論グラフを形作る強力なツール
教師ありファインチューニング（SFT）は、推論グラフ構造を形作る有効な手段であることが証明されています。改善されたデータセットで教師ありファインチューニングを行うことにより、推論グラフの直径を体系的に拡大することができ、性能向上は推論グラフ直径の増加と同期します。これは、推論タスクに使用されるデータセットを構築および最適化するための非常に価値のある指針となります。
データセットを設計する際、データの量と質だけでなく、データがモデルにより大きな直径とより多くの循環を持つ推論グラフ構造を誘発できるかどうかを考慮する必要があります。綿密に設計されたデータセットを通じて、モデルが推論プロセスにおいてより広範な経路を探索し、反省と調整の能力を育むことを誘導でき、それによってモデルの推論性能を大幅に向上させることができます。
システム2の遅い思考と推論グラフの関連性
2年前、業界でシステム2の遅い思考の概念が提唱された際、私は外部の現実世界に明示される複雑な思考連鎖（CoTやlong reasoning patternなど）とモデル内部の隠れた空間をどのように統一的に捉えるかという問題に思考を巡らせ、推論モデルに対してより直感的で統一された認知視点を確立しようと試みました。本論文で言及されている「推論グラフ（reasoning graph）」は、この問題に対する強力な探求そのものです。
システム2の遅い思考は、意識的で論理的な外部への明示的な深い思考プロセスを強調します。これは、推論グラフに具現化される循環構造と広範な探索行動と一致します。モデルの内部隠れ空間における「推論グラフ」という可視化手法に基づいた循環は、システム2の思考における繰り返し検討、検証、そして思考経路の調整プロセスに対応している可能性があり、より大きなグラフ直径は、システム2の思考における問題の異なる側面や関連知識の深い探求と広範な連想を反映している可能性があります。
隠れ状態マッピングと推論グラフの可視化
以前の私の見解では、モデルがグラウンドトゥルースに基づく信号監督学習、蒸留SFT、あるいはRLによる自己探索報酬フィードバック訓練方法のいずれを用いたとしても、外部の明示的な段階的推論に暗黙的に含まれる計画、分解、反省といった抽象的なパターンは、モデル内部の隠れ状態空間においてニューロン活性化パターンの写像として見出されるというものでした。本論文における推論グラフ構築方法は、この写像の一種の可視化手段であるとも言えます。
隠れ状態をクラスタリングしてノードを形成し、推論グラフを構築することで、モデル内部の複雑なニューロン活性化パターンを直感的なグラフ構造に変換し、推論性能との関係を分析できます。この可視化方法は、モデルの内部推論メカニズムを深く理解するための新しい視点とツールを提供し、推論プロセスにおけるモデルの行動と特性をより直接的に観察できるようにし、それによってモデルの推論能力をさらに最適化するための根拠を提供すると考えます。
結び
人工知能が飛躍的に発展するこの時代において、論文「Topology of Reasoning: Understanding Large Reasoning Models through Reasoning Graph Properties」は、モデルの思考世界への扉を開いてくれました。循環性における「反省」と「調整」から、グラフ直径が表す思考の「広がり」と「深さ」、さらにはスモールワールド特性がもたらす局所的知識と大域的知識の効率的な連結能力に至るまで、これらの大規模推論モデルは、かつてない方法でその強力な推論能力を示しています。時が経ち、技術が絶えず進歩するにつれて、大規模推論モデルの謎を探求するための、より先進的な理論とツールがさらに増え、人工知能分野の発展を一層推進していくことと信じています。
また、本論文は重要な成果を挙げたものの、いくつかの限界も存在します。例えば、推論グラフの構築と分析方法が提示された一方で、推論グラフの属性に基づいて、より優れた推論性能を持つモデルを直接構築する方法については、具体的な指針が十分に示されていません。今後の研究は、以下のいくつかの方向で展開できると考えます。
一つは、推論グラフやその他のモデル隠れ空間可視化手法が示す、より広範な潜在的属性と特性をさらに深く掘り下げ、モデルの推論メカニズムをより包括的に理解することです。例えば、清華大学の「TTRL: Test-Time Reinforcement Learning」やGoogle DeepMindの「Boundless Socratic Learning with Language Games」といった先行論文に暗黙的に含まれる、モデル内部隠れ状態空間が持つ自己進化能力への洞察などです。
また、最近熱い議論を呼んでいるUW/UCの「Spurious Rewards: Rethinking Training Signals in RLVR」論文における「Lucky」Spurious Rewardsの解釈なども含まれます。
二つ目は、推論グラフやその他のモデル隠れ空間可視化手法の分析結果に基づいて、モデルの推論能力をより直接的に向上させるための、より効果的なモデルアーキテクチャや訓練アルゴリズムを設計することです。例えば、Transformerのようなモデル構造の革新や、異なるモダリティデータに採用される異なる確率的モデリング手法（AR/Diffusionなど）の指針などが挙げられます。
三つ目は、認知科学や神経科学の関連理論と方法を組み合わせ、より広範な学際的な視点からモデルの推論プロセスを研究・最適化し、モデルの推論能力を人間の知能レベルに近づけることです。
まとめると、論文「Topology of Reasoning: Understanding Large Reasoning Models through Reasoning Graph Properties」は、推論グラフの構築と分析を通じて、大規模推論モデルの内部動作メカニズムを解き明かすための強力なツールと重要な洞察を提供しました。システム2の遅い思考などの関連研究の考え方と組み合わせることで、モデル内部の推論パターンへの深い探求が、自然言語処理分野における複雑な推論タスクでより大きなブレークスルーを絶えず推進し、人間レベルの知能を持つ人工知能システムを実現するための強固な基盤を築くと確信しています。
By 呂明