家旧Qwen技術スタッフ：大規模モデルが行動指向のエンティティへと進化
元アリババQwen大規模モデル技術のリードエンジニアであった林俊洋氏は、3月26日に同社を退社してから数週間後、初の公の発言を行い、大規模モデル技術の次の進化に関する深い分析を提供した。
林俊洋氏は、業界が「推論に基づく思考」から「エージェントに基づく思考（Agentic Thinking）」へと移行していると指摘した。彼は、過去1年間がモデルが「思考」する時間を延長することに焦点を当てていたが、今後の核心はモデルが「行動を起こす」ために思考できるかどうか、そして現実世界との相互作用を通じて計画を継続的に精緻化できるかどうかにあると主張している。
Qwen開発の軌跡を振り返る：「思考」と「指示」の融合を強いた苦悩
林俊洋氏の論文では、2025年初頭におけるチームの試行錯誤と教訓が率直に共有された。当時、チームは質問の難易度に応じて推論の深さを調整できる統一システムの構築を目指していた。
しかし、実践の結果、推論データと指示データの分布の大きな違いにより、無理に統合したモデルは両方の領域で平凡なパフォーマンスを示した。思考時には冗長で決断に欠け、指示を実行する際には信頼性が低くコストが高かった。この洞察は、Qwenが後にInstruct版とThinking版を独立してリリースする理由を説明しており、業界にとって貴重なエンジニアリングの参考となっている。
「良い思考」の新たな基準：効果的な行動を支えられるかが鍵
林俊洋氏によれば、推論チェーンの長さが直接モデルの知能に比例するわけではない。盲目的に長い推論チェーンを追求することは、しばしば計算資源の浪費につながる。彼は、今後の研究開発はモデル単体のトレーニングから、「モデル＋環境」という全体のエージェントシステムのトレーニングへとシフトすると予測している。
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