De OpenAI O3 a DeepSeek R1: Cómo el pensamiento simulado está haciendo que los LLM piensen más a fondo

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han evolucionado significativamente. Lo que comenzó como herramientas simples de generación y traducción de texto ahora se utiliza en investigación, toma de decisiones y resolución de problemas complejos. Un factor clave en este cambio es la creciente capacidad de los LLM para pensar de manera más sistemática, descomponiendo problemas, evaluando múltiples posibilidades y refinando sus respuestas dinámicamente. En lugar de simplemente predecir la próxima palabra en una secuencia, estos modelos pueden realizar razonamiento estructurado, lo que los hace más efectivos para manejar tareas complejas. Los modelos líderes como OpenAI’s O3, Google’s Gemini (GOOGL ) y DeepSeek’s R1 integran estas capacidades para mejorar su capacidad para procesar y analizar información de manera más efectiva.

Entendiendo el pensamiento simulado

Los humanos analizamos naturalmente diferentes opciones antes de tomar decisiones. Ya sea planeando unas vacaciones o resolviendo un problema, a menudo simulamos diferentes planes en nuestra mente para evaluar múltiples factores, sopesar los pros y los contras y ajustar nuestras decisiones en consecuencia. Los investigadores están integrando esta capacidad a los LLM para mejorar sus capacidades de razonamiento. Aquí, el pensamiento simulado se refiere esencialmente a la capacidad de los LLM para realizar razonamiento sistemático antes de generar una respuesta. Esto se contrasta con simplemente recuperar una respuesta de los datos almacenados. Una analogía útil es resolver un problema de matemáticas:

• Un AI básico podría reconocer un patrón y generar rápidamente una respuesta sin verificarla.
• Un AI que utiliza razonamiento simulado trabajararía a través de los pasos, comprobaría errores y confirmaría su lógica antes de responder.

Cadena de pensamiento: Enseñando a los AI a pensar en pasos

Si los LLM tienen que ejecutar pensamiento simulado como los humanos, deben ser capaces de descomponer problemas complejos en pasos más pequeños y secuenciales. Aquí es donde la técnica de Cadena de pensamiento (CoT) juega un papel crucial.

CoT es un enfoque de prompting que guía a los LLM para trabajar a través de problemas de manera metódica. En lugar de saltar a conclusiones, este proceso de razonamiento estructurado permite a los LLM dividir problemas complejos en pasos más simples y manejables, y resolverlos paso a paso.

Por ejemplo, al resolver un problema de palabras en matemáticas:

• Un AI básico podría intentar emparejar el problema con un ejemplo visto anteriormente y proporcionar una respuesta.
• Un AI que utiliza razonamiento de Cadena de pensamiento esbozaría cada paso, trabajando lógicamente a través de cálculos antes de llegar a una solución final.

Este enfoque es eficiente en áreas que requieren deducción lógica, resolución de problemas en varios pasos y comprensión contextual. Mientras que los modelos anteriores requerían cadenas de razonamiento proporcionadas por humanos, los LLM avanzados como OpenAI’s O3 y DeepSeek’s R1 pueden aprender y aplicar CoT de manera adaptativa.

Cómo los LLM líderes implementan el pensamiento simulado

Diferentes LLM están empleando el pensamiento simulado de diferentes maneras. A continuación, se presenta una visión general de cómo OpenAI’s O3, Google DeepMind y DeepSeek-R1 ejecutan el pensamiento simulado, junto con sus respectivas fortalezas y limitaciones.

OpenAI O3: Pensando adelante como un jugador de ajedrez

Aunque los detalles exactos sobre el modelo O3 de OpenAI permanecen sin revelar, investigadores creen que utiliza una técnica similar a Monte Carlo Tree Search (MCTS), una estrategia utilizada en juegos de AI como AlphaGo. Al igual que un jugador de ajedrez que analiza múltiples movimientos antes de decidir, O3 explora diferentes soluciones, evalúa su calidad y selecciona la más prometedora.

A diferencia de los modelos anteriores que se basan en el reconocimiento de patrones, O3 genera y refina caminos de razonamiento utilizando técnicas de Cadena de pensamiento. Durante la inferencia, realiza pasos computacionales adicionales para construir múltiples cadenas de razonamiento. Estas se evalúan luego mediante un modelo de evaluador, probablemente un modelo de recompensa entrenado para garantizar la coherencia lógica y la corrección. La respuesta final se selecciona en función de un mecanismo de puntuación para proporcionar una respuesta bien razonada.

O3 sigue un proceso estructurado de múltiples pasos. Inicialmente, se ajusta a un vasto conjunto de datos de cadenas de razonamiento humanas, internalizando patrones de pensamiento lógico. En el momento de la inferencia, genera múltiples soluciones para un problema dado, las clasifica según su corrección y coherencia, y refina la mejor si es necesario. Si bien este método permite que O3 se auto-corrija antes de responder y mejore la precisión, el intercambio es el costo computacional: explorar múltiples posibilidades requiere una cantidad significativa de potencia de procesamiento, lo que lo hace más lento y más intensivo en recursos. Sin embargo, O3 sobresale en el análisis dinámico y la resolución de problemas, lo que lo posiciona entre los modelos de AI más avanzados de hoy en día.

Google DeepMind: Refinando respuestas como un editor

DeepMind ha desarrollado un nuevo enfoque llamado “evolución de la mente“, que trata el razonamiento como un proceso de refinamiento iterativo. En lugar de analizar múltiples escenarios futuros, este modelo actúa más como un editor que refina varios borradores de un ensayo. El modelo genera varias respuestas posibles, evalúa su calidad y refina la mejor.

Inspirado en algoritmos genéticos, este proceso garantiza respuestas de alta calidad a través de la iteración. Es particularmente efectivo para tareas estructuradas como rompecabezas lógicos y desafíos de programación, donde se determinan claramente los criterios para la mejor respuesta.

Sin embargo, este método tiene limitaciones. Dado que depende de un sistema de puntuación externo para evaluar la calidad de la respuesta, puede tener dificultades con el razonamiento abstracto sin una respuesta claramente correcta o incorrecta. A diferencia de O3, que razona dinámicamente en tiempo real, el modelo de DeepMind se centra en refinar respuestas existentes, lo que lo hace menos flexible para preguntas abiertas.

DeepSeek-R1: Aprendiendo a razonar como un estudiante

DeepSeek-R1 emplea un enfoque basado en aprendizaje por refuerzo que le permite desarrollar capacidades de razonamiento con el tiempo, en lugar de evaluar múltiples respuestas en tiempo real. En lugar de confiar en datos de razonamiento pregenerados, DeepSeek-R1 aprende resolviendo problemas, recibiendo retroalimentación y mejorando iterativamente, similar a cómo los estudiantes perfeccionan sus habilidades para resolver problemas a través de la práctica.

El modelo sigue un bucle de aprendizaje por refuerzo estructurado. Comienza con un modelo base, como DeepSeek-V3, y se le pide que resuelva problemas matemáticos paso a paso. Cada respuesta se verifica a través de la ejecución directa del código, evitando la necesidad de un modelo adicional para validar la corrección. Si la solución es correcta, el modelo es recompensado; si es incorrecta, es penalizado. Este proceso se repite extensivamente, lo que permite a DeepSeek-R1 perfeccionar sus habilidades de razonamiento lógico y priorizar problemas más complejos con el tiempo.

Una ventaja clave de este enfoque es la eficiencia. A diferencia de O3, que realiza un razonamiento extensivo en el momento de la inferencia, DeepSeek-R1 incorpora capacidades de razonamiento durante el entrenamiento, lo que lo hace más rápido y rentable. Es altamente escalable ya que no requiere un conjunto de datos etiquetado masivo ni un modelo de verificación costoso.

Sin embargo, este enfoque basado en aprendizaje por refuerzo tiene intercambios. Dado que depende de tareas con resultados verificables, sobresale en matemáticas y codificación. Sin embargo, puede tener dificultades con el razonamiento abstracto en leyes, ética o resolución creativa de problemas. Aunque el razonamiento matemático puede transferirse a otros dominios, su aplicabilidad más amplia sigue siendo incierta.

Tabla: Comparación entre OpenAI’s O3, DeepMind’s Mind Evolution y DeepSeek’s R1

El futuro del razonamiento de la IA

El razonamiento simulado es un paso significativo hacia hacer que la IA sea más confiable e inteligente. A medida que estos modelos evolucionan, el enfoque se desplazará de simplemente generar texto a desarrollar capacidades de resolución de problemas robustas que se asemejen estrechamente al pensamiento humano. Los avances futuros probablemente se centrarán en hacer que los modelos de IA sean capaces de identificar y corregir errores, integrarlos con herramientas externas para verificar respuestas y reconocer la incertidumbre cuando se enfrentan con información ambigua. Sin embargo, un desafío clave es equilibrar la profundidad del razonamiento con la eficiencia computacional. El objetivo final es desarrollar sistemas de IA que consideren cuidadosamente sus respuestas, garantizando precisión y confiabilidad, al igual que un experto humano evalúa cuidadosamente cada decisión antes de actuar.