Jak se OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 a Claude 3.7 liší ve svých přístupech k uvažování

Velké jazykové modely (LLM) se rychle vyvíjejí z jednoduchých systémů predikce textu na pokročilé logické nástroje schopné řešit složité výzvy. Tyto modely byly původně navrženy tak, aby předpovídaly další slovo ve větě, nyní pokročily k řešení matematických rovnic, psaní funkčního kódu a rozhodování na základě dat. Vývoj technik uvažování je klíčovou hnací silou této transformace, která umožňuje modelům umělé inteligence zpracovávat informace strukturovaným a logickým způsobem. Tento článek zkoumá techniky uvažování za modely, jako je OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 od Googlu, a Sonet Claude 3.7, zdůraznění jejich silných stránek a porovnání jejich výkonu, nákladů a škálovatelnosti.

Uvažovací techniky ve velkých jazykových modelech

Abychom viděli, jak tyto LLM uvažují odlišně, musíme se nejprve podívat na různé techniky uvažování, které tyto modely používají. V této části představíme čtyři klíčové techniky uvažování.

• Inference-Time Compute Scaling
  Tato technika zlepšuje uvažování modelu tím, že alokuje další výpočetní zdroje během fáze generování odezvy, aniž by se změnila základní struktura modelu nebo se přetrénoval. Umožňuje modelu „uvažovat usilovněji“ tím, že generuje více potenciálních odpovědí, vyhodnocuje je nebo zpřesňuje svůj výstup pomocí dalších kroků. Například při řešení složitého matematického problému jej model může rozdělit na menší části a postupně procházet každou z nich. Tento přístup je zvláště užitečný pro úkoly, které vyžadují hluboké, promyšlené myšlení, jako jsou logické hádanky nebo složité kódovací výzvy. I když tato technika zlepšuje přesnost odezev, vede také k vyšším provozním nákladům a pomalejším dobám odezvy, takže je vhodná pro aplikace, kde je přesnost důležitější než rychlost.
• Pure Reinforcement Learning (RL)
  V této technice je model cvičen k uvažování prostřednictvím pokusů a omylů odměňováním správných odpovědí a penalizací chyb. Model interaguje s prostředím – jako je soubor problémů nebo úkolů – a učí se úpravou svých strategií na základě zpětné vazby. Například, když je model pověřen psaním kódu, může testovat různá řešení a získat odměnu, pokud se kód úspěšně spustí. Tento přístup napodobuje, jak se člověk učí hru prostřednictvím praxe, což umožňuje modelu přizpůsobit se novým výzvám v průběhu času. Čistý RL však může být výpočetně náročný a někdy nestabilní, protože model může najít zkratky, které neodrážejí skutečné porozumění.
• Jemné doladění pod dohledem (SFT)
  Tato metoda zlepšuje uvažování tím, že model trénuje pouze na vysoce kvalitních označených souborech dat, často vytvořených lidmi nebo silnějšími modely. Model se z těchto příkladů učí replikovat správné vzorce uvažování, čímž je efektivní a stabilní. Například, aby se zlepšila jeho schopnost řešit rovnice, model může studovat sbírku vyřešených problémů a naučit se postupovat podle stejných kroků. Tento přístup je přímočarý a nákladově efektivní, ale do značné míry závisí na kvalitě dat. Pokud jsou příklady slabé nebo omezené, výkon modelu může utrpět a model by se mohl potýkat s úkoly mimo rozsah školení. Pure SFT je nejvhodnější pro dobře definované problémy, kde jsou k dispozici jasné a spolehlivé příklady.
• Posílení učení s doladěním pod dohledem (RL+SFT)
  Tento přístup kombinuje stabilitu řízeného jemného ladění s adaptabilitou posilovacího učení. Modely nejprve procházejí školením pod dohledem o označených souborech dat, což poskytuje solidní znalostní základ. Následně posilovací učení pomáhá zdokonalit dovednosti modelu řešit problémy. Tato hybridní metoda vyvažuje stabilitu a přizpůsobivost, nabízí efektivní řešení pro složité úkoly a zároveň snižuje riziko nevyzpytatelného chování. Vyžaduje však více zdrojů než čisté doladění pod dohledem.

Uvažovací přístupy ve vedoucích LLM

Nyní se podívejme, jak jsou tyto techniky uvažování aplikovány v předních LLM, včetně OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Google Gemini 2.0 a Claude 3.7 Sonnet.

• OpenAI o3
  OpenAI o3 primárně používá Inference-Time Compute Scaling k vylepšení své úvahy. Vyčleněním dalších výpočetních zdrojů během generování odezvy je o3 schopna poskytovat vysoce přesné výsledky u složitých úkolů, jako je pokročilá matematika a kódování. Tento přístup umožňuje o3 dosahovat výjimečně dobrých výsledků v benchmarcích, jako je např ARC-AGI test. Je to však za cenu vyšších nákladů na odvození a pomalejší doby odezvy, takže se nejlépe hodí pro aplikace, kde je klíčová přesnost, jako je výzkum nebo řešení technických problémů.
• Grok 3 od xAI
  Grok 3, vyvinutý společností xAI, kombinuje výpočetní škálování inference-čas se specializovaným hardwarem, jako jsou koprocesory pro úlohy, jako je symbolická matematická manipulace. Tato jedinečná architektura umožňuje Grok 3 zpracovávat velké množství dat rychle a přesně, což je vysoce efektivní pro aplikace v reálném čase, jako je finanční analýza a živé zpracování dat. Zatímco Grok 3 nabízí rychlý výkon, jeho vysoké výpočetní nároky mohou zvýšit náklady. Vyniká v prostředích, kde je rychlost a přesnost prvořadá.
• DeepSeek R1
  DeepSeek R1 zpočátku používá Pure Reinforcement Learning k trénování svého modelu, což mu umožňuje vyvinout nezávislé strategie řešení problémů pomocí pokusů a omylů. Díky tomu je DeepSeek R1 přizpůsobivý a schopný zvládnout neznámé úkoly, jako jsou složité matematické nebo kódovací problémy. Pure RL však může vést k nepředvídatelným výstupům, takže DeepSeek R1 v pozdějších fázích zahrnuje Supervised Fine-Tuning pro zlepšení konzistence a koherence. Tento hybridní přístup dělá z DeepSeek R1 cenově výhodnou volbu pro aplikace, které upřednostňují flexibilitu před uhlazenými reakcemi.
• Gemini 2.0 od Googlu
  Gemini 2.0 od Googlu využívá hybridní přístup, který pravděpodobně kombinuje inference-Time Compute Scaling s Reinforcement Learning, aby zlepšil své schopnosti uvažování. Tento model je navržen tak, aby zvládal multimodální vstupy, jako je text, obrázky a zvuk, a zároveň exceloval v úlohách uvažování v reálném čase. Jeho schopnost zpracovat informace před odpovědí zajišťuje vysokou přesnost, zejména u složitých dotazů. Nicméně, stejně jako jiné modely využívající inference-time škálování, Gemini 2.0 může být nákladný na provoz. Je ideální pro aplikace, které vyžadují uvažování a multimodální porozumění, jako jsou interaktivní asistenti nebo nástroje pro analýzu dat.
• Sonet Claude 3.7 od Anthropic
  Claude 3.7 Sonnet od Anthropic integruje výpočetní škálování Inference-Time se zaměřením na bezpečnost a zarovnání. To umožňuje modelu dobře fungovat v úkolech, které vyžadují přesnost a vysvětlitelnost, jako je finanční analýza nebo revize právních dokumentů. Jeho režim „rozšířeného myšlení“ mu umožňuje upravit své uvažování, takže je všestranný pro rychlé i hloubkové řešení problémů. I když nabízí flexibilitu, uživatelé musí zvládnout kompromis mezi dobou odezvy a hloubkou uvažování. Claude 3.7 Sonnet je zvláště vhodný pro regulovaná odvětví, kde je transparentnost a spolehlivost zásadní.

Bottom Line

Posun od základních jazykových modelů k sofistikovaným systémům uvažování představuje velký skok vpřed v technologii umělé inteligence. Využitím technik jako Inference-Time Compute Scaling, Pure Reinforcement Learning, RL+SFT a Pure SFT se modely jako OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Google Gemini 2.0 a Claude 3.7 Sonnet staly zběhlejšími v řešení složitých problémů v reálném světě. Přístup každého modelu k uvažování definuje jeho silné stránky, od záměrného řešení problémů o3 až po nákladově efektivní flexibilitu DeepSeek R1. Jak se tyto modely neustále vyvíjejí, otevřou nové možnosti pro AI, což z ní udělá ještě mocnější nástroj pro řešení skutečných výzev.