Com es diferencien l'o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 i Claude 3.7 d'OpenAI en els seus enfocaments de raonament

Els grans models de llenguatge (LLM) estan evolucionant ràpidament des de sistemes simples de predicció de text cap a motors de raonament avançats capaços d'afrontar reptes complexos. Dissenyats inicialment per predir la paraula següent d'una frase, aquests models ara han avançat per resoldre equacions matemàtiques, escriure codi funcional i prendre decisions basades en dades. El desenvolupament de tècniques de raonament és el motor clau d'aquesta transformació, que permet als models d'IA processar la informació d'una manera estructurada i lògica. Aquest article explora les tècniques de raonament darrere de models com O3 d'OpenAI, Groc 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 de Googlei Claude 3.7 Sonet, destacant els seus punts forts i comparant el seu rendiment, cost i escalabilitat.

Tècniques de raonament en grans models de llenguatge

Per veure com aquests LLM raonen de manera diferent, primer hem de mirar les diferents tècniques de raonament que utilitzen aquests models. En aquesta secció, presentem quatre tècniques clau de raonament.

• Escalat de càlcul d'inferència-temps
  Aquesta tècnica millora el raonament del model mitjançant l'assignació de recursos computacionals addicionals durant la fase de generació de la resposta, sense alterar l'estructura bàsica del model ni reentrenar-lo. Permet al model "pensar més" generant múltiples respostes potencials, avaluant-les o perfeccionant la seva producció mitjançant passos addicionals. Per exemple, quan es resol un problema matemàtic complex, el model podria dividir-lo en parts més petites i treballar-hi cadascuna de manera seqüencial. Aquest enfocament és especialment útil per a tasques que requereixen un pensament profund i deliberat, com ara trencaclosques lògics o desafiaments de codificació complexos. Tot i que millora la precisió de les respostes, aquesta tècnica també comporta majors costos de temps d'execució i temps de resposta més lents, la qual cosa la fa adequada per a aplicacions on la precisió és més important que la velocitat.
• Aprenentatge de reforç pur (RL)
  En aquesta tècnica, el model s'entrena per raonar mitjançant assaig i error premiant les respostes correctes i penalitzant els errors. El model interactua amb un entorn, com ara un conjunt de problemes o tasques, i aprèn ajustant les seves estratègies en funció de la retroalimentació. Per exemple, quan s'encarrega d'escriure codi, el model pot provar diverses solucions, guanyant una recompensa si el codi s'executa amb èxit. Aquest enfocament imita com una persona aprèn un joc a través de la pràctica, permetent que el model s'adapti als nous reptes al llarg del temps. Tanmateix, el RL pur pot ser computacionalment exigent i de vegades inestable, ja que el model pot trobar dreceres que no reflecteixin la veritable comprensió.
• Afinació pura supervisada (SFT)
  Aquest mètode millora el raonament entrenant el model únicament en conjunts de dades etiquetats d'alta qualitat, sovint creats per humans o models més forts. El model aprèn a replicar patrons de raonament correctes a partir d'aquests exemples, fent-lo eficient i estable. Per exemple, per millorar la seva capacitat per resoldre equacions, el model podria estudiar una col·lecció de problemes resolts, aprenent a seguir els mateixos passos. Aquest enfocament és senzill i rendible, però depèn en gran mesura de la qualitat de les dades. Si els exemples són febles o limitats, el rendiment del model pot patir, i podria lluitar amb tasques fora del seu àmbit de formació. Pure SFT és més adequat per a problemes ben definits on hi ha exemples clars i fiables disponibles.
• Aprenentatge de reforç amb l'afinació supervisada (RL+SFT)
  L'enfocament combina l'estabilitat de l'afinació supervisada amb l'adaptabilitat de l'aprenentatge de reforç. Els models se sotmeten primer a una formació supervisada sobre conjunts de dades etiquetats, que proporciona una base sòlida de coneixements. Posteriorment, l'aprenentatge de reforç ajuda a perfeccionar les habilitats de resolució de problemes del model. Aquest mètode híbrid equilibra l'estabilitat i l'adaptabilitat, oferint solucions efectives per a tasques complexes alhora que redueix el risc de comportament erràtic. Tanmateix, requereix més recursos que l'afinament supervisat pur.

Enfocaments de raonament en els LLM líders

Ara, anem a examinar com s'apliquen aquestes tècniques de raonament als principals LLM, inclosos OpenAI's o3, Grok 3, DeepSeek R1, Google's Gemini 2.0 i Claude 3.7 Sonnet.

• O3 d'OpenAI
  L'o3 d'OpenAI utilitza principalment l'escala informàtica en temps d'inferència per millorar el seu raonament. En dedicar recursos computacionals addicionals durant la generació de respostes, o3 és capaç d'oferir resultats altament precisos en tasques complexes com ara matemàtiques avançades i codificació. Aquest enfocament permet que o3 funcioni excepcionalment bé en punts de referència com el Prova ARC-AGI. No obstant això, comporta costos d'inferència més elevats i temps de resposta més lents, el que el fa més adequat per a aplicacions on la precisió és crucial, com ara la investigació o la resolució de problemes tècnics.
• Grok 3 de xAI
  Grok 3, desenvolupat per xAI, combina Inference-Time Compute Scaling amb maquinari especialitzat, com ara coprocessadors per a tasques com la manipulació matemàtica simbòlica. Aquesta arquitectura única permet que Grok 3 processi grans quantitats de dades de manera ràpida i precisa, cosa que el fa molt eficaç per a aplicacions en temps real com l'anàlisi financera i el processament de dades en directe. Tot i que Grok 3 ofereix un rendiment ràpid, les seves elevades demandes computacionals poden augmentar els costos. Sobresurt en entorns on la velocitat i la precisió són primordials.
• DeepSeek R1
  DeepSeek R1 utilitza inicialment Pure Reinforcement Learning per entrenar el seu model, cosa que li permet desenvolupar estratègies independents de resolució de problemes mitjançant assaig i error. Això fa que DeepSeek R1 sigui adaptable i capaç de gestionar tasques desconegudes, com ara reptes complexos de matemàtiques o de codificació. Tanmateix, Pure RL pot provocar sortides imprevisibles, de manera que DeepSeek R1 incorpora l'afinació supervisada en etapes posteriors per millorar la consistència i la coherència. Aquest enfocament híbrid fa de DeepSeek R1 una opció rendible per a aplicacions que prioritzen la flexibilitat sobre les respostes polides.
• Gemini 2.0 de Google
  Gemini 2.0 de Google utilitza un enfocament híbrid, que probablement combina l'escala informàtica en temps d'inferència amb l'aprenentatge de reforç, per millorar les seves capacitats de raonament. Aquest model està dissenyat per gestionar entrades multimodals, com ara text, imatges i àudio, alhora que destaca en tasques de raonament en temps real. La seva capacitat de processar informació abans de respondre garanteix una gran precisió, especialment en consultes complexes. Tanmateix, igual que altres models que utilitzen l'escala de temps d'inferència, Gemini 2.0 pot ser costós d'operar. És ideal per a aplicacions que requereixen raonament i comprensió multimodal, com ara assistents interactius o eines d'anàlisi de dades.
• Sonet Claude 3.7 d'Anthropic
  Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic integra l'escalat de càlcul en temps d'inferència amb un enfocament en la seguretat i l'alineació. Això permet que el model funcioni bé en tasques que requereixen precisió i explicabilitat, com ara l'anàlisi financera o la revisió de documents legals. El seu mode de "pensament estès" li permet ajustar els seus esforços de raonament, fent-lo versàtil tant per a la resolució de problemes ràpida com en profunditat. Tot i que ofereix flexibilitat, els usuaris han de gestionar el compromís entre el temps de resposta i la profunditat del raonament. Claude 3.7 Sonnet és especialment adequat per a indústries regulades on la transparència i la fiabilitat són crucials.

La línia de base

El canvi dels models bàsics de llenguatge a sistemes de raonament sofisticats representa un gran salt endavant en la tecnologia d'IA. Aprofitant tècniques com Inference-Time Compute Scaling, Pure Reinforcement Learning, RL+SFT i Pure SFT, models com OpenAI's o3, Grok 3, DeepSeek R1, Google's Gemini 2.0 i Claude 3.7 Sonnet s'han tornat més hàbils per resoldre problemes complexos del món real. L'enfocament del raonament de cada model defineix els seus punts forts, des de la resolució deliberada de problemes d'o3 fins a la flexibilitat rendible de DeepSeek R1. A mesura que aquests models continuïn evolucionant, desbloquejaran noves possibilitats per a la IA, convertint-la en una eina encara més potent per abordar els reptes del món real.