Kako se OpenAI-jevi o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 i Claude 3.7 razlikuju u svojim pristupima zaključivanju

Veliki jezični modeli (LLM) brzo se razvijaju iz jednostavnih sustava za predviđanje teksta u napredne mehanizme za rasuđivanje koji se mogu uhvatiti u koštac sa složenim izazovima. U početku dizajnirani za predviđanje sljedeće riječi u rečenici, ovi modeli sada su napredovali u rješavanju matematičkih jednadžbi, pisanju funkcionalnog koda i donošenju odluka na temelju podataka. Razvoj tehnika zaključivanja ključni je pokretač ove transformacije, omogućujući modelima umjetne inteligencije da obrađuju informacije na strukturiran i logičan način. Ovaj članak istražuje tehnike razmišljanja iza modela poput OpenAI-jev o3, Grok 3, DeepSeek R1, Googleov Gemini 2.0i Claude 3.7 Sonet, ističući njihove prednosti i uspoređujući njihovu izvedbu, cijenu i skalabilnost.

Tehnike rasuđivanja u modelima velikih jezika

Da bismo vidjeli kako ovi LLM-i razmišljaju drugačije, prvo moramo pogledati različite tehnike zaključivanja koje ti modeli koriste. U ovom odjeljku predstavljamo četiri ključne tehnike zaključivanja.

• Skaliranje izračuna vremena zaključivanja
  Ova tehnika poboljšava razmišljanje modela dodjeljivanjem dodatnih računalnih resursa tijekom faze generiranja odgovora, bez mijenjanja osnovne strukture modela ili njegovog ponovnog usavršavanja. Omogućuje modelu da "jače razmišlja" generiranjem višestrukih potencijalnih odgovora, njihovim ocjenjivanjem ili pročišćavanjem rezultata kroz dodatne korake. Na primjer, prilikom rješavanja složenog matematičkog problema, model bi ga mogao rastaviti na manje dijelove i proći kroz svaki uzastopno. Ovaj pristup je posebno koristan za zadatke koji zahtijevaju duboko, promišljeno razmišljanje, kao što su logičke zagonetke ili zamršeni izazovi kodiranja. Iako poboljšava točnost odgovora, ova tehnika također dovodi do viših troškova rada i sporijeg vremena odgovora, što je čini prikladnom za aplikacije u kojima je preciznost važnija od brzine.
• Pure Reinforcement Learning (RL)
  U ovoj tehnici, model se obučava da razmišlja kroz pokušaje i pogreške nagrađujući točne odgovore i kažnjavajući pogreške. Model je u interakciji s okruženjem—kao što je skup problema ili zadataka—i uči prilagođavajući svoje strategije na temelju povratnih informacija. Na primjer, kada dobije zadatak pisanja koda, model može testirati različita rješenja, zaradivši nagradu ako se kôd uspješno izvrši. Ovaj pristup oponaša kako osoba uči igru ​​kroz praksu, omogućujući modelu da se s vremenom prilagodi novim izazovima. Međutim, čisti RL može biti računalno zahtjevan i ponekad nestabilan, budući da model može pronaći prečace koji ne odražavaju pravo razumijevanje.
• Čisto nadzirano fino podešavanje (SFT)
  Ova metoda poboljšava razmišljanje obučavanjem modela isključivo na visokokvalitetnim označenim skupovima podataka, koje su često stvorili ljudi ili jači modeli. Model uči replicirati ispravne obrasce zaključivanja iz ovih primjera, čineći ga učinkovitim i stabilnim. Na primjer, kako bi poboljšao svoju sposobnost rješavanja jednadžbi, model bi mogao proučavati zbirku riješenih problema, učeći slijediti iste korake. Ovaj pristup je jednostavan i isplativ, ali se uvelike oslanja na kvalitetu podataka. Ako su primjeri slabi ili ograničeni, izvedba modela može biti lošija i mogao bi imati problema sa zadacima izvan svog opsega obuke. Pure SFT je najprikladniji za dobro definirane probleme gdje su dostupni jasni, pouzdani primjeri.
• Pojačano učenje s nadziranim finim podešavanjem (RL+SFT)
  Pristup kombinira stabilnost nadziranog finog podešavanja s prilagodljivošću učenja s potkrepljenjem. Modeli najprije prolaze obuku pod nadzorom na označenim skupovima podataka, što pruža solidnu osnovu znanja. Nakon toga, učenje s potkrepljenjem pomaže poboljšati modelove vještine rješavanja problema. Ova hibridna metoda uravnotežuje stabilnost i prilagodljivost, nudeći učinkovita rješenja za složene zadatke uz istovremeno smanjenje rizika od nepravilnog ponašanja. Međutim, zahtijeva više resursa od čistog nadziranog finog podešavanja.

Pristupi rasuđivanju u vodećim LLM-ovima

Ispitajmo sada kako se ove tehnike rezoniranja primjenjuju u vodećim LLM-ovima uključujući OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Googleov Gemini 2.0 i Claude 3.7 Sonnet.

• OpenAI-jev o3
  OpenAI-jev o3 primarno koristi Inference-Time Compute Scaling kako bi poboljšao svoje razmišljanje. Posvećujući dodatne računalne resurse tijekom generiranja odgovora, o3 može isporučiti vrlo precizne rezultate na složenim zadacima poput napredne matematike i kodiranja. Ovaj pristup omogućuje o3 iznimnu izvedbu na mjerilima poput ARC-AGI test. Međutim, dolazi po cijenu viših troškova zaključivanja i sporijeg vremena odgovora, što ga čini najprikladnijim za aplikacije u kojima je preciznost presudna, kao što je istraživanje ili rješavanje tehničkih problema.
• xAI-jev Grok 3
  Grok 3, koji je razvio xAI, kombinira Inference-Time Compute Scaling sa specijaliziranim hardverom, kao što su koprocesori za zadatke poput simboličke matematičke manipulacije. Ova jedinstvena arhitektura omogućuje Grok 3 brzu i točnu obradu velikih količina podataka, što ga čini vrlo učinkovitim za aplikacije u stvarnom vremenu poput financijske analize i obrade podataka uživo. Iako Grok 3 nudi brze performanse, njegovi visoki računalni zahtjevi mogu povećati troškove. Izvrstan je u okruženjima u kojima su brzina i točnost najvažniji.
• DeepSeek R1
  DeepSeek R1 u početku koristi Pure Reinforcement Learning za obuku svog modela, dopuštajući mu da razvije neovisne strategije rješavanja problema putem pokušaja i pogrešaka. To DeepSeek R1 čini prilagodljivim i sposobnim za rješavanje nepoznatih zadataka, kao što su složeni matematički ili izazovi kodiranja. Međutim, Pure RL može dovesti do nepredvidivih rezultata, tako da DeepSeek R1 uključuje nadzirano fino podešavanje u kasnijim fazama za poboljšanje dosljednosti i koherentnosti. Ovaj hibridni pristup čini DeepSeek R1 isplativim izborom za aplikacije koje daju prednost fleksibilnosti nad uglađenim odgovorima.
• Googleov Gemini 2.0
  Googleov Gemini 2.0 koristi hibridni pristup, vjerojatno kombinirajući Inference-Time Compute Scaling s Reinforcement Learning, kako bi poboljšao svoje sposobnosti zaključivanja. Ovaj je model dizajniran za rukovanje multimodalnim unosima, kao što su tekst, slike i zvuk, dok se ističe u zadacima zaključivanja u stvarnom vremenu. Njegova sposobnost obrade informacija prije odgovora osigurava visoku točnost, osobito u složenim upitima. Međutim, kao i drugi modeli koji koriste skaliranje vremena zaključivanja, rad s Geminijem 2.0 može biti skup. Idealan je za aplikacije koje zahtijevaju razmišljanje i multimodalno razumijevanje, kao što su interaktivni pomoćnici ili alati za analizu podataka.
• Antropikov sonet Claude 3.7
  Claude 3.7 Sonnet iz Anthropica integrira Inference-Time Compute Scaling s fokusom na sigurnost i usklađivanje. Ovo modelu omogućuje dobru izvedbu u zadacima koji zahtijevaju i točnost i objašnjivost, kao što je financijska analiza ili pregled pravnih dokumenata. Njegov način "proširenog razmišljanja" omogućuje prilagodbu svojih napora zaključivanja, što ga čini svestranim za brzo i dubinsko rješavanje problema. Iako nudi fleksibilnost, korisnici moraju upravljati kompromisom između vremena odgovora i dubine razmišljanja. Claude 3.7 Sonnet posebno je prikladan za regulirane industrije u kojima su transparentnost i pouzdanost ključni.

Bottom Line

Prelazak s osnovnih jezičnih modela na sofisticirane sustave razmišljanja predstavlja veliki korak naprijed u tehnologiji umjetne inteligencije. Korištenjem tehnika kao što su Inference-Time Compute Scaling, Pure Reinforcement Learning, RL+SFT i Pure SFT, modeli kao što su OpenAI-jev o3, Grok 3, DeepSeek R1, Googleov Gemini 2.0 i Claude 3.7 Sonnet postali su vještiji u rješavanju složenih problema iz stvarnog svijeta. Pristup rezoniranju svakog modela definira njegove prednosti, od o3-ovog namjernog rješavanja problema do isplative fleksibilnosti DeepSeek R1. Kako se ovi modeli nastavljaju razvijati, otključat će nove mogućnosti za AI, čineći ga još moćnijim alatom za rješavanje izazova u stvarnom svijetu.