OpenAI の O3 から DeepSeek の R1 まで: シミュレーション思考が LLM の思考をいかに深めるか

大規模言語モデル（LLM）は大きく進化しました。単純なテキスト生成および翻訳ツールとして始まったものが、現在では研究、意思決定、複雑な問題解決に使用されています。この変化の重要な要因は、問題を細分化し、複数の可能性を評価し、応答を動的に改良することで、より体系的に考えるLLMの能力が向上していることです。これらのモデルは、単にシーケンス内の次の単語を予測するのではなく、構造化された推論を実行できるようになり、複雑なタスクをより効果的に処理できるようになりました。 OpenAIのO3, Googleのジェミニ, ディープシークのR1 これらの機能を統合して、情報をより効果的に処理および分析する能力を強化します。

シミュレーション思考を理解する

人間は、決断を下す前にさまざまな選択肢を自然に分析します。休暇の計画でも、問題を解決するときでも、私たちはさまざまな計画を頭の中でシミュレートして、複数の要素を評価し、長所と短所を比較検討し、それに応じて選択を調整します。研究者は、この能力を LLM に統合して、推論能力を強化しています。ここで、シミュレートされた思考とは、基本的に、答えを出す前に体系的な推論を実行する LLM の能力を指します。これは、保存されたデータから応答を単に取得することとは対照的です。わかりやすい例えは、数学の問題を解くことです。

• 基本的な AI はパターンを認識し、検証せずにすぐに回答を生成する可能性があります。
• シミュレートされた推論を使用する AI は、ステップを実行し、間違いをチェックし、応答する前にロジックを確認します。

思考の連鎖: AI に段階的に考えるように教える

LLMが人間のようにシミュレーション思考を実行する必要がある場合、複雑な問題をより小さな連続したステップに分解できなければなりません。 思考の連鎖 (CoT) 技術が重要な役割を果たします。

CoT は、LLM が問題を系統的に解決できるように導く促進アプローチです。結論に飛びつくのではなく、この構造化された推論プロセスにより、LLM は複雑な問題をより単純で扱いやすいステップに分割し、段階的に解決できるようになります。

たとえば、数学の文章問題を解くとき:

• 基本的な AI は、問題を以前に見た例と照合して答えを提供しようとします。
• 思考連鎖推論を使用する AI は、各ステップの概要を示し、最終的な解決策に到達する前に論理的に計算を進めます。

このアプローチは、論理的推論、多段階の問題解決、文脈理解を必要とする分野で効率的です。以前のモデルでは人間が提供する推論チェーンが必要でしたが、OpenAI の O3 や DeepSeek の R1 などの高度な LLM は CoT 推論を適応的に学習して適用できます。

主要な法学修士課程がシミュレーション思考をどのように実践しているか

さまざまな LLM がさまざまな方法でシミュレートされた思考を採用しています。以下は、OpenAI の O3、Google DeepMind のモデル、DeepSeek-R1 がシミュレートされた思考を実行する方法の概要と、それぞれの長所と限界です。

OpenAI O3: チェスプレイヤーのように先を見据える

OpenAIのO3モデルに関する正確な詳細は明らかにされていないが、 研究者 信じる それは、 モンテカルロ木探索 （MCTS）は、AI駆動型ゲームで使用される戦略であり、 アルファゴーチェスのプレイヤーが決断する前に複数の動きを分析するように、O3 はさまざまな解決策を検討し、その品質を評価して、最も有望なものを選択します。

パターン認識に依存する以前のモデルとは異なり、O3 は CoT 技術を使用して推論パスを積極的に生成し、改良します。推論中に、追加の計算ステップを実行して複数の推論チェーンを構築します。次に、これらは評価モデル (論理的一貫性と正確性を保証するようにトレーニングされた報酬モデルなど) によって評価されます。最終的な応答は、十分に推論された出力を提供するためのスコアリング メカニズムに基づいて選択されます。

O3 は構造化された多段階のプロセスに従います。まず、人間の推論チェーンの膨大なデータセットに基づいて微調整され、論理的思考パターンを内部化します。推論時に、特定の問題に対して複数のソリューションを生成し、正確性と一貫性に基づいてランク付けし、必要に応じて最適なソリューションを改良します。この方法により、O3 は応答前に自己修正して精度を向上させることができますが、その代償として計算コストがかかります。複数の可能性を探索するにはかなりの処理能力が必要になり、処理速度が遅くなり、リソースを大量に消費します。それでも、O3 は動的分析と問題解決に優れており、今日の最も高度な AI モデルの XNUMX つに位置付けられています。

Google DeepMind: 編集者のように回答を洗練させる

ディープマインドは「心の進化このモデルは、推論を反復的な改良プロセスとして扱います。複数の将来のシナリオを分析するのではなく、このモデルは、エッセイのさまざまな下書きを改良する編集者のような役割を果たします。このモデルは、複数の可能な回答を生成し、その品質を評価し、最適な回答を改良します。

遺伝的アルゴリズムにヒントを得たこのプロセスは、反復を通じて高品質の応答を保証します。明確な基準によって最適な答えが決定される、論理パズルやプログラミング チャレンジなどの構造化されたタスクに特に効果的です。

しかし、この方法には限界があります。外部のスコアリング システムに依存して応答の質を評価するため、正解や不正解が明確にない抽象的な推論には苦労する可能性があります。リアルタイムで動的に推論する O3 とは異なり、DeepMind のモデルは既存の回答を改良することに重点を置いているため、自由形式の質問に対する柔軟性が低くなります。

DeepSeek-R1: 学生のように推論することを学ぶ

DeepSeek-R1 は、強化学習ベースのアプローチを採用しており、複数の応答をリアルタイムで評価するのではなく、時間をかけて推論能力を開発することができます。DeepSeek-R1 は、事前に生成された推論データに頼るのではなく、問題を解決し、フィードバックを受け取り、反復的に改善することで学習します。これは、学生が練習を通じて問題解決スキルを磨くのと似ています。

このモデルは構造化された強化学習ループに従います。まず次のような基本モデルから始めます。 ディープシーク-V3、そして数学の問題を段階的に解くように促されます。それぞれの答えは直接コード実行によって検証され、正しさを検証するための追加モデルの必要性を回避します。解が正しければモデルは報われ、正しくない場合はペナルティが課されます。このプロセスは広範囲に繰り返され、DeepSeek-R1 は論理的推論スキルを洗練させ、時間の経過とともにより複雑な問題を優先できるようになります。

このアプローチの主な利点は効率性です。推論時に広範な推論を実行する O3 とは異なり、DeepSeek-R1 はトレーニング中に推論機能を組み込むため、より高速でコスト効率に優れています。大規模なラベル付きデータセットや高価な検証モデルを必要としないため、拡張性が非常に高くなります。

ただし、この強化学習ベースのアプローチにはトレードオフがあります。検証可能な結果を​​伴うタスクに依存しているため、数学とコーディングには優れています。それでも、法律、倫理、または創造的な問題解決における抽象的な推論には苦労する可能性があります。数学的推論は他の領域に転用できる可能性がありますが、より広い適用性については不確実です。

表： OpenAIのO3、DeepMindのMind Evolution、DeepSeekのR1の比較

AI推論の未来

シミュレーション推論は、AI の信頼性と知性を高めるための重要なステップです。これらのモデルが進化するにつれて、焦点は単なるテキスト生成から、人間の思考に非常によく似た堅牢な問題解決能力の開発に移ります。今後の進歩は、AI モデルがエラーを特定して修正し、外部ツールと統合して応答を検証し、あいまいな情報に直面したときに不確実性を認識できるようにすることに重点が置かれる可能性があります。ただし、重要な課題は、推論の深さと計算効率のバランスを取ることです。最終的な目標は、人間の専門家が行動を起こす前に各決定を慎重に評価するのと同じように、応答を慎重に検討し、正確性と信頼性を確保する AI システムを開発することです。