Recursive Language Models（RLM）実装 — rlm_repl

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Recursive Language Models（RLM）実装 — rlm_repl

Recursive Language Models（RLM）実装 — rlm_repl

Recursive Language Models（RLMs）の論文に基づく簡易実装（proof-of-concept）。本リポジトリは Zhang, Kraska, Khattab の論文「Recursive Language Models」を参照し、再帰的に長文を分割・評価・合成するアイデアを最小限のコードベースで再現します。実験用のデバッグスクリプトと最小限のコアモジュールが含まれ、研究的検証やプロトタイピング、既存言語モデルとの統合検討に向いています。（300字程度）

https://github.com/fullstackwebdev/rlm_repl

概要

このリポジトリは、論文「Recursive Language Models」（Alex L. Zhang, Tim Kraska, Omar Khattab）に基づく概念実証（proof-of-concept）実装です。長文処理において入力を再帰的に分割し、部分列ごとに言語モデルで評価／合成することで、長いコンテキストを扱うためのアルゴリズム的アプローチを示します。オリジナルの minimal 実装から着想を得ており、Pythonで書かれた軽量なコアモジュールとデバッグ用スクリプトを提供。研究向けのプロトタイプとして、アルゴリズム検証や既存モデルとの組み合わせ実験を行うための出発点になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 論文に基づく再帰的分割・合成の概念実証実装（Proof-of-Concept）。
  • 軽量なPythonモジュール群（rlmディレクトリ）とデバッグ用スクリプトを同梱。
  • 元実装（rlm-minimal）からの着想を反映し、実験的な拡張や統合が容易。
  • シンプルなAPI設計で研究用途のプロトタイピングに適合。

技術的なポイント

この実装の核心は「長い入力を再帰的に分割し、部分的に評価・生成した結果を適切に合成する」というRLMの考え方をソフトウェアとして表現している点です。典型的なワークフローは、入力テキストを分割ルール（トークン数や意味的境界）に従って複数のチャンクに分割し、それぞれに対して言語モデルによるスコアリングや生成を行い、再帰的に低・高レベルの表現を組み合わせて最終出力を得る、というものです。本リポジトリではそのパイプラインの最小単位（分割の実装、部分評価の呼び出し、再帰的な集約）をコードとして示しており、実験のためのスタブやログ出力（debug_test.log）も用意されています。

実装上の注意点として、再帰的処理は深さや分割幅の設計が性能と計算コストに直結します。実用化を目指す場合は以下の技術的課題への対処が必要です：部分評価を担当する基礎言語モデルの選択と効率化（軽量な学生モデルや蒸留モデルの活用）、部分結果のキャッシュと重複計算削減、分割戦略のヒューリスティクス（意味境界検出、トークン密度に基づく適応分割）、および合成段階での信頼度スコアを用いたトランスフォーメーションや再ランキング。これらは論文で提示される理論的利点を実際の精度とスループットに落とし込むうえで重要です。

また、リアルな評価を行うにはベンチマーク（長文の要約、QA、対話履歴の補完など）を用いた定量実験が必要です。本実装は「最小限の検証」を目的としているため、外部依存（大規模LM）や学習パイプラインを含まず、実験者が任意のモデルを接続して挙動を評価するための拡張ポイントを提供している点が特徴です。今後の拡張としては、並列化による評価高速化、GPUバッチ処理対応、ハイブリッドな分割・合成戦略の導入、メトリクスに基づく自動プルーニングなどが挙げられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • debug_test.log: file
  • debug_test.py: file
  • rlm: dir

…他 2 ファイル

（rlm ディレクトリ内にはコアロジックが格納され、分割・評価・合成の関数やクラス群が含まれている想定です。デバッグスクリプトは基本的な例／ユースケースを走らせてログ出力する役割を持ちます。）

まとめ

RLMの概念実証を手早く試せる軽量プロトタイプ。研究用途の出発点に最適。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Recursive Language Models (RLMs) Implementation

This repository contains a proof of concept implementation of Recursive Language Models (RLMs) based on the paper “Recursive Language Models” by Alex L. Zhang, Tim Kraska, and Omar Khattab (https://arxiv.org/pdf/2512.24601). This implementation is also inspired by code in https://github.com/alexzhang13/rlm-minimal.

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