A ascensão de pequenos modelos de raciocínio: a IA compacta pode corresponder ao raciocínio de nível GPT?

Nos últimos anos, o campo da IA ​​foi cativado pelo sucesso de modelos de linguagem grande (LLMs). Inicialmente projetados para processamento de linguagem natural, esses modelos evoluíram para ferramentas de raciocínio poderosas, capazes de lidar com problemas complexos com um processo de pensamento passo a passo semelhante ao humano. No entanto, apesar de suas habilidades excepcionais de raciocínio, os LLMs apresentam desvantagens significativas, incluindo altos custos computacionais e baixas velocidades de implantação, tornando-os impraticáveis ​​para uso no mundo real em ambientes com recursos limitados, como dispositivos móveis ou computação de ponta. Isso levou a um interesse crescente no desenvolvimento de modelos menores e mais eficientes que podem oferecer capacidades de raciocínio semelhantes, minimizando custos e demandas de recursos. Este artigo explora a ascensão desses pequenos modelos de raciocínio, seu potencial, desafios e implicações para o futuro da IA.

Uma Mudança de Perspectiva

Durante grande parte da história recente da IA, a área seguiu o princípio das "leis de escala", que sugere que o desempenho do modelo melhora previsivelmente à medida que os dados, o poder computacional e o tamanho do modelo aumentam. Embora essa abordagem tenha gerado modelos poderosos, também resultou em compensações significativas, incluindo altos custos de infraestrutura, impacto ambiental e problemas de latência. Nem todas as aplicações exigem todos os recursos de modelos massivos com centenas de bilhões de parâmetros. Em muitos casos práticos — como assistentes em dispositivos, saúde e educação — modelos menores podem alcançar resultados semelhantes, se puderem raciocinar de forma eficaz.

Compreendendo o raciocínio em IA

O raciocínio em IA refere-se à capacidade de um modelo de seguir cadeias lógicas, compreender causa e efeito, deduzir implicações, planejar etapas de um processo e identificar contradições. Para modelos de linguagem, isso geralmente significa não apenas recuperar informações, mas também manipulá-las e inferi-las por meio de uma abordagem estruturada e passo a passo. Esse nível de raciocínio é normalmente alcançado por meio do ajuste fino de LLMs para executar raciocínios em várias etapas antes de chegar a uma resposta. Embora eficazes, esses métodos demandam recursos computacionais significativos e podem ser lentos e caros para serem implementados, levantando preocupações sobre sua acessibilidade e impacto ambiental.

Compreendendo pequenos modelos de raciocínio

Pequenos modelos de raciocínio visam replicar as capacidades de raciocínio de grandes modelos, mas com maior eficiência em termos de poder computacional, uso de memória e latência. Esses modelos geralmente empregam uma técnica chamada destilação de conhecimento, onde um modelo menor (o “aluno”) aprende com um modelo maior e pré-treinado (o “professor”). O processo de destilação envolve treinar o modelo menor em dados gerados pelo maior, com o objetivo de transferir a capacidade de raciocínio. O modelo do aluno é então ajustado para melhorar seu desempenho. Em alguns casos, aprendizagem de reforço com funções de recompensa especializadas e específicas de domínio é aplicada para melhorar ainda mais a capacidade do modelo de executar raciocínio específico de tarefa.

A ascensão e os avanços dos pequenos modelos de raciocínio

Um marco notável no desenvolvimento de pequenos modelos de raciocínio veio com o lançamento de DeepSeek-R1. Apesar de ser treinado em um cluster relativamente modesto de GPUs mais antigas, o DeepSeek-R1 atingiu desempenho comparável a modelos maiores como o o1 da OpenAI em benchmarks como MMLU e GSM-8K. Essa conquista levou a uma reconsideração da abordagem de escala tradicional, que presumia que modelos maiores eram inerentemente superiores.

O sucesso do DeepSeek-R1 pode ser atribuído ao seu processo de treinamento inovador, que combinou aprendizado de reforço em larga escala sem depender de ajuste fino supervisionado nas fases iniciais. Essa inovação levou à criação de DeepSeek-R1-Zero, um modelo que demonstrou habilidades de raciocínio impressionantes, em comparação com modelos de raciocínio de grande porte. Melhorias adicionais, como o uso de dados de inicialização a frio, aprimoraram a coerência do modelo e a execução de tarefas, especialmente em áreas como matemática e programação.

Além disso, técnicas de destilação provaram ser cruciais no desenvolvimento de modelos menores e mais eficientes a partir de modelos maiores. Por exemplo, a DeepSeek lançou versões destiladas de seus modelos, com tamanhos variando de 1.5 bilhão a 70 bilhões de parâmetros. Usando esses modelos, os pesquisadores treinaram comparativamente um modelo muito menor DeepSeek-R1-Destilar-Qwen-32B que superou o1-mini da OpenAI em vários benchmarks. Esses modelos agora podem ser implantados com hardware padrão, tornando-os uma opção mais viável para uma ampla gama de aplicações.

Os modelos pequenos podem corresponder ao raciocínio do nível GPT?

Para avaliar se modelos de raciocínio pequeno (SRMs) podem igualar o poder de raciocínio de modelos grandes (LRMs) como o GPT, é importante avaliar seu desempenho em benchmarks padrão. Por exemplo, o modelo DeepSeek-R1 marcou em torno de 0.844 no Teste MMLU, comparável a modelos maiores como o1. No GSM-8K conjunto de dados, que se concentra na matemática do ensino fundamental, modelo destilado do DeepSeek-R1 alcançado desempenho de alto nível, superando o o1 e o o1-mini.

Em tarefas de codificação, como aquelas em Banco de Códigos ao Vivo e Forças de código, Modelos destilados do DeepSeek-R1 realizada similarmente ao o1-mini e GPT-4o, demonstrando fortes capacidades de raciocínio em programação. No entanto, modelos maiores ainda têm uma Beira em tarefas que exigem maior compreensão da linguagem ou que lidam com longas janelas de contexto, pois modelos menores tendem a ser mais específicos da tarefa.

Apesar de seus pontos fortes, modelos pequenos podem ter dificuldades com tarefas de raciocínio estendidas ou quando confrontados com dados fora de distribuição. Por exemplo, em simulações de xadrez LLM, o DeepSeek-R1 cometeu mais erros do que modelos maiores, sugerindo limitações em sua capacidade de manter o foco e a precisão por longos períodos.

Compensações e implicações práticas

As compensações entre tamanho do modelo e desempenho são críticas ao comparar SRMs com LRMs de nível GPT. Modelos menores exigem menos memória e poder computacional, tornando-os ideais para dispositivos de ponta, aplicativos móveis ou situações em que a inferência offline é necessária. Essa eficiência resulta em custos operacionais mais baixos, com modelos como DeepSeek-R1 sendo de até 96% mais barato para rodar do que modelos maiores como o o1.

No entanto, esses ganhos de eficiência vêm com alguns compromissos. Modelos menores são tipicamente ajustados para tarefas específicas, o que pode limitar sua versatilidade em comparação com modelos maiores. Por exemplo, enquanto o DeepSeek-R1 se destaca em matemática e codificação, ele falta capacidades multimodais, como a capacidade de interpretar imagens, que modelos maiores como o GPT-4o podem manipular.

Apesar dessas limitações, as aplicações práticas de modelos de raciocínio pequeno são vastas. Na área da saúde, eles podem alimentar ferramentas de diagnóstico que analisam dados médicos em servidores hospitalares padrão. Na educação, eles podem ser usados ​​para desenvolver sistemas de tutoria personalizados, fornecendo feedback passo a passo aos alunos. Na pesquisa científica, eles podem auxiliar na análise de dados e testes de hipóteses em campos como matemática e física. A natureza de código aberto de modelos como o DeepSeek-R1 também promove a colaboração e democratiza o acesso à IA, permitindo que organizações menores se beneficiem de tecnologias avançadas.

Concluindo!

A evolução dos modelos de linguagem para modelos de raciocínio menores é um avanço significativo na IA. Embora esses modelos ainda não correspondam totalmente às amplas capacidades dos grandes modelos de linguagem, eles oferecem vantagens importantes em eficiência, custo-efetividade e acessibilidade. Ao atingir um equilíbrio entre poder de raciocínio e eficiência de recursos, modelos menores estão prontos para desempenhar um papel crucial em várias aplicações, tornando a IA mais prática e sustentável para uso no mundo real.