拓海先生、最近「RLVRでモデルが推論力を伸ばした」という話を聞きまして、現場でどう判断すべきか迷っております。要するにうちが投資する価値があるのか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ先に言いますと、大局的にはRLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards、検証可能な報酬を用いる強化学習）は既存の基礎モデルに埋め込まれた正しい推論パスを見つけやすくするが、新しい推論能力を本質的に生み出すわけではないのです。
それはつまり、強化学習で“新しい頭”が生まれるわけではなく、今ある良い答えを見つけやすくなるだけ、ということですか？これって要するに投資対効果が限定的という話になりますかね。
良い確認ですね。端的に言えば三点です。1) RLVRは既存の正解パスを効率よく抽出できる。2) しかし基礎モデル（base model）の“境界”を越える新規推論はほとんど生まれていない。3) 一方で知識の蒸留（distillation）は新たな推論パターンを導入し得る、という観察があります。これを踏まえて、現場導入の優先度を考えるとよいです。
なるほど。現場の技術投資としては、まず基礎モデルの選定と蒸留の検討が先で、RLVRはその後の“チューニング”として効果がある、という理解でいいですか？
おっしゃる通りです。現場判断の要点を三つにまとめると、1. 基礎モデルの能力を把握すること、2. 蒸留やデータ追加で新たな推論パターンを導入すること、3. RLVRはその既存良解の抽出効率を上げるための手段と位置づけること。こうすれば投資の優先順位が明確になりますよ。
わかりました。ちなみに精度の評価はどう見るべきでしょうか。現場で使える指標は何ですか？
実務ではpass@k metric（pass@kメトリック）を大きなkで見ることが有益です。これは多数のサンプリングの中で正解が出る割合を指し、モデルが持つ“正解パスの存在確率”を示してくれます。CoT（chain-of-thoughts、推論過程）を手動で確認する運用も併用すれば、何が起きているかが具体的に把握できますよ。
うーん、要するに「たくさん試して正解が出る確率を上げる」評価をしろ、ということですね。でも手間がかかるのでは。
その懸念も的を射ています。だからこそ現場では小さな実験（プロトタイプ）を回し、pass@kの推移とCoTのサンプルを段階的に確認して下さい。これで費用対効果が見えますし、改善点も特定できます。「できないことはない、まだ知らないだけです」—一緒にやれば必ず見通しが立ちますよ。
よし、ではまずは基礎モデルの評価、次に蒸留の検討、最後にRLVRを試す流れで行きます。自分の言葉で整理すると、RLVRは既存の答えを取り出しやすくする“効率化技術”という理解で間違いないですか。
その理解で完璧ですよ。現場では要点を三つだけ押さえて進めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
