Czym OpenAI’s o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 i Claude 3.7 różnią się w podejściu do rozumowania

Duże modele językowe (LLM) szybko ewoluują od prostych systemów przewidywania tekstu do zaawansowanych silników rozumowania zdolnych do radzenia sobie ze złożonymi wyzwaniami. Początkowo zaprojektowane do przewidywania następnego słowa w zdaniu, te modele rozwinęły się teraz do rozwiązywania równań matematycznych, pisania kodu funkcjonalnego i podejmowania decyzji opartych na danych. Rozwój technik rozumowania jest kluczowym czynnikiem stojącym za tą transformacją, umożliwiając modelom AI przetwarzanie informacji w sposób ustrukturyzowany i logiczny. W tym artykule zbadano techniki rozumowania stojące za modelami takimi jak O3 firmy OpenAI, Grok 3, Głębokie wyszukiwanie R1, Gemini 2.0 firmy Google, Klaudiusz 3.7 Sonet, podkreślając ich mocne strony i porównując ich wydajność, koszty i skalowalność.

Techniki rozumowania w dużych modelach językowych

Aby zobaczyć, jak te LLM-y rozumują inaczej, najpierw musimy przyjrzeć się różnym technikom rozumowania, których używają te modele. W tej sekcji przedstawiamy cztery kluczowe techniki rozumowania.

• Skalowanie obliczeń w czasie wnioskowania
  Ta technika poprawia rozumowanie modelu poprzez przydzielenie dodatkowych zasobów obliczeniowych podczas fazy generowania odpowiedzi, bez zmiany podstawowej struktury modelu lub ponownego trenowania go. Pozwala modelowi „myśleć intensywniej” poprzez generowanie wielu potencjalnych odpowiedzi, ocenianie ich lub udoskonalanie wyników poprzez dodatkowe kroki. Na przykład podczas rozwiązywania złożonego problemu matematycznego model może rozbić go na mniejsze części i pracować nad każdą z nich sekwencyjnie. To podejście jest szczególnie przydatne w przypadku zadań wymagających głębokiego, przemyślanego myślenia, takich jak łamigłówki logiczne lub skomplikowane wyzwania związane z kodowaniem. Chociaż poprawia dokładność odpowiedzi, ta technika prowadzi również do wyższych kosztów czasu wykonania i wolniejszych czasów reakcji, co czyni ją odpowiednią do zastosowań, w których precyzja jest ważniejsza niż szybkość.
• Czyste uczenie się przez wzmacnianie (RL)
  W tej technice model jest uczony rozumowania metodą prób i błędów poprzez nagradzanie prawidłowych odpowiedzi i karanie błędów. Model wchodzi w interakcję ze środowiskiem — takim jak zestaw problemów lub zadań — i uczy się, dostosowując swoje strategie na podstawie informacji zwrotnych. Na przykład, gdy ma za zadanie napisanie kodu, model może testować różne rozwiązania, zdobywając nagrodę, jeśli kod zostanie wykonany pomyślnie. To podejście naśladuje sposób, w jaki osoba uczy się gry poprzez praktykę, umożliwiając modelowi dostosowywanie się do nowych wyzwań w czasie. Jednak czyste RL może być wymagające obliczeniowo i czasami niestabilne, ponieważ model może znaleźć skróty, które nie odzwierciedlają prawdziwego zrozumienia.
• Czyste nadzorowane dostrajanie precyzyjne (SFT)
  Ta metoda wzmacnia rozumowanie poprzez trenowanie modelu wyłącznie na wysokiej jakości zestawach danych oznaczonych, często tworzonych przez ludzi lub silniejsze modele. Model uczy się powielać prawidłowe wzorce rozumowania z tych przykładów, co czyni go wydajnym i stabilnym. Na przykład, aby poprawić swoją zdolność do rozwiązywania równań, model może badać zbiór rozwiązanych problemów, ucząc się wykonywać te same kroki. To podejście jest proste i opłacalne, ale w dużej mierze opiera się na jakości danych. Jeśli przykłady są słabe lub ograniczone, wydajność modelu może ucierpieć i może on mieć problemy z zadaniami wykraczającymi poza zakres jego szkolenia. Czysta SFT najlepiej nadaje się do dobrze zdefiniowanych problemów, w których dostępne są jasne, niezawodne przykłady.
• Uczenie przez wzmacnianie z nadzorowanym dostrajaniem (RL+SFT)
  Podejście to łączy stabilność nadzorowanego dostrajania z adaptowalnością uczenia się przez wzmacnianie. Modele przechodzą najpierw nadzorowane szkolenie na oznaczonych zestawach danych, co zapewnia solidną podstawę wiedzy. Następnie uczenie się przez wzmacnianie pomaga udoskonalić umiejętności rozwiązywania problemów przez model. Ta hybrydowa metoda równoważy stabilność i adaptowalność, oferując skuteczne rozwiązania złożonych zadań, jednocześnie zmniejszając ryzyko nieprzewidywalnego zachowania. Wymaga jednak więcej zasobów niż czyste nadzorowane dostrajanie.

Podejścia rozumowe w prowadzeniu studiów LLM

Przyjrzyjmy się teraz, w jaki sposób te techniki rozumowania są stosowane w wiodących programach LLM, w tym o3 firmy OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 firmy Google i Claude 3.7 Sonnet.

• O3 firmy OpenAI
  O3 firmy OpenAI wykorzystuje przede wszystkim Inference-Time Compute Scaling w celu usprawnienia rozumowania. Dedykując dodatkowe zasoby obliczeniowe podczas generowania odpowiedzi, o3 jest w stanie dostarczać bardzo dokładne wyniki w przypadku złożonych zadań, takich jak zaawansowana matematyka i kodowanie. To podejście pozwala o3 na wyjątkowo dobre działanie w testach porównawczych, takich jak Badanie ARC-AGI. Jednakże wiąże się to z wyższymi kosztami wnioskowania i dłuższym czasem reakcji, co sprawia, że ​​najlepiej nadaje się do zastosowań, w których precyzja ma kluczowe znaczenie, takich jak badania lub rozwiązywanie problemów technicznych.
• Grok 3 xAI
  Grok 3, opracowany przez xAI, łączy Inference-Time Compute Scaling ze specjalistycznym sprzętem, takim jak koprocesory do zadań takich jak symboliczna manipulacja matematyczna. Ta unikalna architektura pozwala Grok 3 przetwarzać duże ilości danych szybko i dokładnie, co czyni go wysoce skutecznym w aplikacjach czasu rzeczywistego, takich jak analiza finansowa i przetwarzanie danych na żywo. Podczas gdy Grok 3 oferuje szybką wydajność, jego wysokie wymagania obliczeniowe mogą zwiększyć koszty. Doskonale sprawdza się w środowiskach, w których szybkość i dokładność są najważniejsze.
• Głębokie wyszukiwanie R1
  DeepSeek R1 początkowo używa Pure Reinforcement Learning do trenowania swojego modelu, co pozwala mu rozwijać niezależne strategie rozwiązywania problemów metodą prób i błędów. Dzięki temu DeepSeek R1 jest elastyczny i zdolny do radzenia sobie z nieznanymi zadaniami, takimi jak złożone wyzwania matematyczne lub kodowania. Jednak Pure RL może prowadzić do nieprzewidywalnych wyników, dlatego DeepSeek R1 włącza Supervised Fine-Tuning na późniejszych etapach w celu poprawy spójności i koherencji. To hybrydowe podejście sprawia, że ​​DeepSeek R1 jest opłacalnym wyborem dla aplikacji, które stawiają elastyczność ponad dopracowane odpowiedzi.
• Gemini 2.0 firmy Google
  Gemini 2.0 firmy Google wykorzystuje hybrydowe podejście, prawdopodobnie łączące Inference-Time Compute Scaling z Reinforcement Learning, aby zwiększyć możliwości rozumowania. Ten model jest zaprojektowany do obsługi multimodalnych danych wejściowych, takich jak tekst, obrazy i dźwięk, a jednocześnie doskonale radzi sobie z zadaniami rozumowania w czasie rzeczywistym. Jego zdolność do przetwarzania informacji przed udzieleniem odpowiedzi zapewnia wysoką dokładność, szczególnie w przypadku złożonych zapytań. Jednak podobnie jak inne modele wykorzystujące skalowanie w czasie wnioskowania, Gemini 2.0 może być kosztowny w obsłudze. Jest idealny do aplikacji wymagających rozumowania i multimodalnego zrozumienia, takich jak interaktywni asystenci lub narzędzia do analizy danych.
• Anthropic Sonet Claude 3.7
  Claude 3.7 Sonnet firmy Anthropic integruje Inference-Time Compute Scaling, skupiając się na bezpieczeństwie i dopasowaniu. Dzięki temu model może dobrze działać w zadaniach wymagających zarówno dokładności, jak i możliwości wyjaśnienia, takich jak analiza finansowa lub przegląd dokumentów prawnych. Jego tryb „rozszerzonego myślenia” pozwala mu dostosować wysiłki rozumowania, dzięki czemu jest wszechstronny zarówno do szybkiego, jak i dogłębnego rozwiązywania problemów. Chociaż oferuje elastyczność, użytkownicy muszą zarządzać kompromisem między czasem reakcji a głębokością rozumowania. Claude 3.7 Sonnet jest szczególnie odpowiedni dla regulowanych branż, w których przejrzystość i niezawodność mają kluczowe znaczenie.

Bottom Line

Przejście od podstawowych modeli językowych do wyrafinowanych systemów rozumowania stanowi duży krok naprzód w technologii AI. Wykorzystując techniki takie jak Inference-Time Compute Scaling, Pure Reinforcement Learning, RL+SFT i Pure SFT, modele takie jak OpenAI's o3, Grok 3, DeepSeek R1, Google's Gemini 2.0 i Claude 3.7 Sonnet stały się bardziej biegłe w rozwiązywaniu złożonych problemów ze świata rzeczywistego. Podejście każdego modelu do rozumowania definiuje jego mocne strony, od celowego rozwiązywania problemów o3 po ekonomiczną elastyczność DeepSeek R1. W miarę rozwoju tych modeli odblokują one nowe możliwości dla AI, czyniąc ją jeszcze potężniejszym narzędziem do rozwiązywania wyzwań ze świata rzeczywistego.