Od OpenAI O3 do DeepSeek R1: Jak symulowane myślenie sprawia, że LLM-y myślą głębiej

Duże modele językowe (LLM) znacznie ewoluowały. To, co zaczęło się jako proste narzędzia do generowania i tłumaczenia tekstu, jest teraz wykorzystywane w badaniach, podejmowaniu decyzji i rozwiązywaniu złożonych problemów. Kluczowym czynnikiem w tym przesunięciu jest rosnąca zdolność LLM do myślenia w sposób bardziej systematyczny, poprzez rozkładanie problemów, ocenianie wielu możliwości i dynamiczne udoskonalanie odpowiedzi. Zamiast po prostu przewidywać następne słowo w sekwencji, te modele mogą teraz wykonywać ustrukturyzowane rozumowanie, co sprawia, że są bardziej skuteczne w radzeniu sobie z złożonymi zadania. Wiodące modele, takie jak OpenAI O3, Google Gemini (GOOGL ) i DeepSeek R1, integrują te możliwości, aby poprawić swoją zdolność do przetwarzania i analizy informacji w sposób bardziej efektywny.

Poznanie symulowanego myślenia

Ludzie naturalnie analizują różne opcje przed podjęciem decyzji. Niezależnie od tego, czy planujemy wakacje, czy rozwiązujemy problem, często symulujemy różne plany w naszym umyśle, aby ocenić wiele czynników, ważyć za i przeciw oraz dostosować nasze wybory odpowiednio. Naukowcy integrują tę zdolność z LLM, aby poprawić ich możliwości rozumowania. Tutaj symulowane myślenie odnosi się w zasadzie do zdolności LLM do wykonywania systematycznego rozumowania przed wygenerowaniem odpowiedzi. Jest to w przeciwieństwie do po prostu pobrania odpowiedzi z przechowywanych danych. Pomocne porównanie to rozwiązywanie problemu matematycznego:

• Podstawowy AI może rozpoznać wzorzec i szybko wygenerować odpowiedź bez jej weryfikacji.
• AI korzystający z symulowanego rozumowania będzie pracował nad krokami, sprawdzał błędy i potwierdzał swoją logikę przed odpowiedzią.

Łańcuch myśli: Nauczanie AI, aby myślało w krokach

Jeśli LLM-y mają wykonywać symulowane myślenie jak ludzie, muszą być w stanie rozłożyć złożone problemy na mniejsze, sekwencyjne kroki. To właśnie tutaj technika Łańcuch myśli (CoT) odgrywa kluczową rolę.

CoT to podejście do promptowania, które prowadzi LLM-y do pracy nad problemami w sposób metodyczny. Zamiast skakania do wniosków, ten proces rozumowania umożliwia LLM-om podzielenie złożonych problemów na prostsze, zarządzalne kroki i rozwiązywanie ich krok po kroku.

Na przykład, rozwiązując problem słowny w matematyce:

• Podstawowy AI może spróbować dopasować problem do wcześniej widzianego przykładu i podać odpowiedź.
• AI korzystający z Łańcucha myśli będzie zarysowywał każdy krok, logicznie pracując nad obliczeniami przed uzyskaniem ostatecznego rozwiązania.

To podejście jest wydajne w obszarach wymagających dedukcji logicznej, wielokrotnego rozwiązywania problemów i zrozumienia kontekstu. Podczas gdy wcześniejsze modele wymagały ludzkich łańcuchów rozumowania, zaawansowane LLM-y, takie jak OpenAI O3 i DeepSeek R1, mogą nauczyć się i zastosować Łańcuch myśli w sposób adaptacyjny.

Jak wiodące LLM-y wdrażają symulowane myślenie

Różne LLM-y wdrażają symulowane myślenie na różne sposoby. Poniżej znajduje się przegląd, jak OpenAI O3, modele Google DeepMind i DeepSeek-R1 wykonują symulowane myślenie, wraz z ich odpowiednimi mocnymi i słabymi stronami.

OpenAI O3: Myślenie na przód jak szachista

Chociaż dokładne szczegóły dotyczące modelu OpenAI O3 pozostają nieujawnione, naukowcy wierzą, że wykorzystuje technikę podobną do Monte Carlo Tree Search (MCTS), strategii stosowanej w AI-danych grach, takich jak AlphaGo. Podobnie jak szachista analizujący wiele ruchów przed podjęciem decyzji, O3 eksploruje różne rozwiązania, ocenia ich jakość i wybiera najbardziej obiecujące.

W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, które polegają na rozpoznawaniu wzorców, O3 aktywnie generuje i udoskonala ścieżki rozumowania przy użyciu technik Łańcucha myśli. Podczas inferencji wykonuje dodatkowe obliczeniowe kroki, aby zbudować wiele łańcuchów rozumowania. Następnie są one oceniane przez model oceniający – prawdopodobnie nagrodzony model, który jest szkolony, aby zapewnić spójność logiczną i poprawność. Ostateczna odpowiedź jest wybierana na podstawie mechanizmu punktacji, aby zapewnić dobrze uzasadnioną odpowiedź.

O3 podąża za strukturalnym, wielokrotnym procesem. Początkowo jest dostosowywany do ogromnego zbioru ludzkich łańcuchów rozumowania, wewnętrznie internalizując wzorce myślenia logicznego. W czasie inferencji generuje wiele rozwiązań dla danego problemu, klasyfikuje je pod względem poprawności i spójności, a następnie udoskonala najlepsze, jeśli jest to konieczne. Chociaż ta metoda pozwala O3 na samokorektę przed odpowiedzią i poprawę dokładności, wymiana jest kosztem obliczeniowym – eksplorowanie wielu możliwości wymaga znacznej mocy obliczeniowej, co sprawia, że jest wolniejszy i bardziej zasobożerny. Niemniej jednak O3 wyróżnia się w dynamicznej analizie i rozwiązywaniu problemów, co plasuje go wśród najbardziej zaawansowanych modeli AI.

Google DeepMind: Udoskonalanie odpowiedzi jak redaktor

DeepMind opracował nowe podejście zwane “ewolucją umysłu“, które traktuje rozumowanie jako proces iteracyjnego udoskonalania. Zamiast analizowania wielu przyszłych scenariuszy, ten model działa bardziej jak redaktor udoskonalający różne wersje eseju. Model generuje wiele możliwych odpowiedzi, ocenia ich jakość i udoskonala najlepszą.

Zainspirowany algorytmami genetycznymi, ten proces zapewnia odpowiedzi o wysokiej jakości poprzez iterację. Jest szczególnie skuteczny w zadaniach strukturalnych, takich jak łamigłówki logiczne i wyzwania programistyczne, gdzie jasne kryteria określają najlepszą odpowiedź.

Jednak ta metoda ma ograniczenia. Ponieważ opiera się na zewnętrznym systemie oceny, aby ocenić jakość odpowiedzi, może mieć trudności z abstrakcyjnym rozumowaniem, gdzie nie ma wyraźnej odpowiedzi prawidłowej lub nieprawidłowej. W przeciwieństwie do O3, które dynamicznie rozumuje w czasie rzeczywistym, model DeepMind koncentruje się na udoskonalaniu istniejących odpowiedzi, co sprawia, że jest mniej elastyczny dla otwartych pytań.

DeepSeek-R1: Ucząc się rozumić jak uczeń

DeepSeek-R1 zastosował podejście oparte na uczeniu wzmocnionym, które pozwala mu rozwijać zdolności rozumowania w czasie. Zamiast oceniania wielu odpowiedzi w czasie rzeczywistym, DeepSeek-R1 uczy się, rozwiązując problemy, otrzymując informacje zwrotne i poprawiając się iteracyjnie – podobnie jak uczniowie udoskonalają swoje umiejętności rozwiązywania problemów poprzez praktykę.

Model podąża za strukturalną pętlą uczenia wzmocnionego. Zaczyna od podstawowego modelu, takiego jak DeepSeek-V3, i jest promptowany do rozwiązywania problemów matematycznych krok po kroku. Każda odpowiedź jest weryfikowana za pomocą bezpośredniej wykonania kodu, omijając potrzebę dodatkowego modelu do sprawdzenia poprawności. Jeśli rozwiązanie jest poprawne, model jest nagradzany; jeśli jest niepoprawne, jest karany. Ten proces jest powtarzany wielokrotnie, pozwalając DeepSeek-R1 na udoskonalenie swoich umiejętności logicznego rozumowania i priorytetowe traktowanie bardziej złożonych problemów z czasem.

Kluczową zaletą tego podejścia jest wydajność. W przeciwieństwie do O3, które wykonuje obszerne rozumowanie w czasie inferencji, DeepSeek-R1 wbudowuje zdolności rozumowania podczas szkolenia, co sprawia, że jest szybszy i bardziej ekonomiczny. Jest również bardzo skalowalny, ponieważ nie wymaga ogromnego zestawu danych lub drogiego modelu weryfikującego.

Jednak to podejście oparte na uczeniu wzmocnionym ma wymiany. Ponieważ opiera się na zadaniach o weryfikowalnych wynikach, wyróżnia się w matematyce i kodowaniu. Może jednak mieć trudności z abstrakcyjnym rozumowaniem w prawie, etyce lub twórczym rozwiązywaniu problemów. Chociaż rozumowanie matematyczne może przenosić się do innych dziedzin, jego szersza stosowalność pozostaje niepewna.

Tabela: Porównanie między OpenAI O3, DeepMind Mind Evolution i DeepSeek R1

Przyszłość rozumowania AI

Symulowane rozumowanie jest znaczącym krokiem w kierunku uczynienia AI bardziej niezawodnym i inteligentnym. W miarę ewolucji tych modeli, uwaga zostanie przeniesiona z prostego generowania tekstu na rozwijanie solidnych umiejętności rozwiązywania problemów, które ściśle przypominają ludzkie myślenie. Przyszłe postępy prawdopodobnie będą koncentrowały się na uczynieniu modeli AI zdolnych do identyfikowania i korygowania błędów, integrowania ich z zewnętrznymi narzędziami w celu weryfikacji odpowiedzi oraz rozpoznawania niepewności, gdy są skonfrontowane z niejednoznacznymi informacjami. Jednak kluczowym wyzwaniem jest równowaga między głębią rozumowania a efektywnością obliczeniową. Ostatecznym celem jest rozwinięcie systemów AI, które starannie rozważają swoje odpowiedzi, zapewniając dokładność i niezawodność, podobnie jak ludzki ekspert starannie oceniający każdą decyzję przed podjęciem działania.