Vzestup malých modelů uvažování: Může kompaktní AI odpovídat uvažování na úrovni GPT?

V posledních letech je oblast AI uchvácena úspěchem velkých jazykových modelů (LLM). Tyto modely, které byly původně navrženy pro zpracování přirozeného jazyka, se vyvinuly do výkonných nástrojů pro uvažování, které jsou schopné řešit složité problémy pomocí postupného myšlenkového procesu, který se podobá lidskému procesu. Navzdory svým výjimečným schopnostem uvažování však mají LLM významné nevýhody, včetně vysokých nákladů na výpočetní techniku ​​a pomalé rychlosti nasazení, což je činí nepraktickými pro použití v reálném světě v prostředích s omezenými zdroji, jako jsou mobilní zařízení nebo edge computing. To vedlo k rostoucímu zájmu o vývoj menších, efektivnějších modelů, které mohou nabídnout podobné možnosti uvažování a zároveň minimalizovat náklady a nároky na zdroje. Tento článek zkoumá vzestup těchto malých modelů uvažování, jejich potenciál, výzvy a důsledky pro budoucnost umělé inteligence.

Posun v perspektivě

Po většinu nedávné historie umělé inteligence se obor řídil principem „zákonů škálování“, který naznačuje, že výkon modelu se předvídatelně zlepšuje s rostoucími daty, výpočetním výkonem a velikostí modelu. Tento přístup sice vedl k vytvoření výkonných modelů, ale také k významným kompromisům, včetně vysokých nákladů na infrastrukturu, dopadu na životní prostředí a problémů s latencí. Ne všechny aplikace vyžadují plné možnosti masivních modelů se stovkami miliard parametrů. V mnoha praktických případech – jako jsou asistenti na zařízeních, zdravotnictví a vzdělávání – mohou menší modely dosáhnout podobných výsledků, pokud dokážou efektivně uvažovat.

Pochopení uvažování v AI

Uvažování v umělé inteligenci označuje schopnost modelu sledovat logické řetězce, chápat příčinu a následek, odvodit důsledky, plánovat kroky v procesu a identifikovat rozpory. U jazykových modelů to často znamená nejen získávání informací, ale také manipulaci s informacemi a jejich odvozování prostřednictvím strukturovaného, ​​postupného přístupu. Této úrovně uvažování se obvykle dosahuje doladěním LLM tak, aby prováděly vícestupňové uvažování před dosažením odpovědi. I když jsou tyto metody efektivní, vyžadují značné výpočetní zdroje a jejich nasazení může být pomalé a nákladné, což vyvolává obavy ohledně jejich dostupnosti a dopadu na životní prostředí.

Porozumění modelům malého uvažování

Malé modely uvažování mají za cíl replikovat schopnosti uvažování velkých modelů, ale s větší efektivitou, pokud jde o výpočetní výkon, využití paměti a latenci. Tyto modely často využívají techniku ​​tzv znalostní destilace, kde se menší model („student“) učí od většího, předem vyškoleného modelu („učitel“). Proces destilace zahrnuje trénování menšího modelu na datech generovaných větším modelem s cílem přenést schopnost uvažování. Studentský model je poté doladěn, aby se zlepšil jeho výkon. v některých případech posilování učení se specializovanými funkcemi odměňování pro konkrétní doménu se používá k dalšímu posílení schopnosti modelu provádět uvažování specifické pro daný úkol.

Vzestup a pokrok malých modelů uvažování

Významný milník ve vývoji malých modelů uvažování přišel s vydáním DeepSeek-R1. Přestože byl trénován na relativně skromném clusteru starších GPU, DeepSeek-R1 dosáhl výkonu srovnatelného s většími modely, jako je OpenAI o1, v benchmarcích, jako je MMLU a GSM-8K. Tento úspěch vedl k přehodnocení tradičního škálovacího přístupu, který předpokládal, že větší modely jsou ze své podstaty lepší.

Úspěch DeepSeek-R1 lze přičíst jeho inovativnímu tréninkovému procesu, který kombinoval rozsáhlé posilovací učení, aniž by se spoléhal na doladění pod dohledem v raných fázích. Tato inovace vedla k vytvoření DeepSeek-R1-Zero, model, který prokázal působivé schopnosti uvažování ve srovnání s rozsáhlými modely uvažování. Další vylepšení, jako například použití dat ze studeného startu, zlepšila koherenci modelu a provádění úkolů, zejména v oblastech, jako je matematika a kód.

Kromě toho se destilační techniky ukázaly jako zásadní při vývoji menších a účinnějších modelů z větších. Například DeepSeek vydal destilované verze svých modelů s velikostí od 1.5 miliardy do 70 miliard parametrů. Pomocí těchto modelů vědci vycvičili poměrně mnohem menší model DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B který překonal OpenAI o1-mini napříč různými benchmarky. Tyto modely lze nyní nasadit se standardním hardwarem, což z nich činí životaschopnější volbu pro širokou škálu aplikací.

Mohou malé modely odpovídat uvažování na úrovni GPT

Aby bylo možné posoudit, zda se malé modely uvažování (SRM) mohou rovnat schopnosti uvažování velkých modelů (LRM), jako je GPT, je důležité vyhodnotit jejich výkon ve standardních benchmarkech. Například model DeepSeek-R1 skóroval kolem 0.844 na test MMLU, srovnatelné s většími modely, jako je o1. Na GSM-8K datový soubor, který se zaměřuje na matematiku pro základní školy, destilovaný model DeepSeek-R1 dosaženo špičkový výkon, který překonává o1 i o1-mini.

V úlohách kódování, jako jsou ty na LiveCodeBench si CodeForces, Destilované modely DeepSeek-R1 provádí podobně jako o1-mini a GPT-4o prokazují silné uvažovací schopnosti v programování. Větší modely však stále mají hrana v úkolech vyžadujících širší porozumění jazyku nebo zpracování dlouhých kontextových oken, protože menší modely bývají více specifické pro daný úkol.

Navzdory svým silným stránkám mohou malé modely bojovat s rozsáhlými úlohami uvažování nebo když se potýkají s daty mimo distribuci. Například v šachových simulacích LLM dělal DeepSeek-R1 více chyb než větší modely, což naznačuje omezení jeho schopnosti udržet pozornost a přesnost po dlouhou dobu.

Kompromisy a praktické důsledky

Při porovnávání SRM s LRM na úrovni GPT jsou kritické kompromisy mezi velikostí modelu a výkonem. Menší modely vyžadují méně paměti a výpočetního výkonu, díky čemuž jsou ideální pro okrajová zařízení, mobilní aplikace nebo situace, kde je nutné vyvozování offline. Tato účinnost má za následek nižší provozní náklady, u modelů jako DeepSeek-R1 až o 96 % levnější běžet než větší modely jako o1.

Toto zvýšení účinnosti však přichází s určitými kompromisy. Menší modely jsou obvykle jemně vyladěny pro konkrétní úkoly, což může omezit jejich všestrannost ve srovnání s většími modely. Například, zatímco DeepSeek-R1 vyniká v matematice a kódování, to chybí multimodální schopnosti, jako je schopnost interpretovat obrázky, které zvládnou větší modely jako GPT-4o.

Navzdory těmto omezením jsou praktické aplikace malých modelů uvažování rozsáhlé. Ve zdravotnictví mohou napájet diagnostické nástroje, které analyzují lékařská data na standardních nemocničních serverech. Ve vzdělávání je lze použít k vývoji personalizovaných doučovacích systémů, které poskytují studentům zpětnou vazbu krok za krokem. Ve vědeckém výzkumu mohou pomoci s analýzou dat a testováním hypotéz v oborech, jako je matematika a fyzika. Open source povaha modelů, jako je DeepSeek-R1, také podporuje spolupráci a demokratizuje přístup k AI, což umožňuje menším organizacím těžit z pokročilých technologií.

Bottom Line

Vývoj jazykových modelů na menší modely uvažování je významným pokrokem v AI. I když tyto modely ještě nemusí plně odpovídat širokým možnostem velkých jazykových modelů, nabízejí klíčové výhody v efektivitě, hospodárnosti a dostupnosti. Díky dosažení rovnováhy mezi schopností uvažování a efektivitou zdrojů budou menší modely hrát zásadní roli v různých aplikacích, díky čemuž bude umělá inteligence praktičtější a udržitelnější pro použití v reálném světě.