От O3 от OpenAI до R1 от DeepSeek: как имитация мышления помогает магистрам мыслить глубже

Большие языковые модели (LLM) значительно эволюционировали. То, что начиналось как простые инструменты генерации и перевода текста, теперь используется в исследованиях, принятии решений и решении сложных проблем. Ключевым фактором этого сдвига является растущая способность LLM мыслить более систематически, разбивая проблемы, оценивая множественные возможности и динамически совершенствуя свои ответы. Вместо того чтобы просто предсказывать следующее слово в последовательности, эти модели теперь могут выполнять структурированные рассуждения, что делает их более эффективными в решении сложных задач. Ведущие модели, такие как O3 от OpenAI, Близнецы от Google и R1 от DeepSeek интегрировать эти возможности для повышения эффективности обработки и анализа информации.

Понимание симулированного мышления

Люди естественным образом анализируют различные варианты, прежде чем принимать решения. Планируя отпуск или решая проблему, мы часто моделируем различные планы в уме, чтобы оценить множество факторов, взвесить «за» и «против» и соответствующим образом скорректировать свой выбор. Исследователи интегрируют эту способность в LLM, чтобы улучшить их способности к рассуждению. Здесь имитационное мышление по сути относится к способности LLM выполнять систематические рассуждения перед тем, как сгенерировать ответ. Это отличается от простого извлечения ответа из сохраненных данных. Полезная аналогия — решение математической задачи:

• Базовый ИИ может распознавать шаблон и быстро генерировать ответ, не проверяя его.
• Искусственный интеллект, использующий имитацию рассуждений, проработает все этапы, проверит наличие ошибок и подтвердит свою логику, прежде чем дать ответ.

Цепочка мыслей: пошаговое обучение ИИ мышлению

Если LLM должны выполнять имитацию мышления, как люди, они должны уметь разбивать сложные проблемы на более мелкие, последовательные шаги. Вот где Цепочка мыслей (CoT) Техника играет решающую роль.

CoT — это побуждающий подход, который направляет LLM к методическому решению проблем. Вместо того, чтобы делать поспешные выводы, этот структурированный процесс рассуждения позволяет LLM разбить сложные проблемы на более простые, управляемые шаги и решать их шаг за шагом.

Например, при решении текстовой задачи по математике:

• Базовый ИИ может попытаться сопоставить проблему с ранее рассмотренным примером и дать ответ.
• ИИ, использующий цепочку рассуждений, будет описывать каждый шаг, логически прорабатывая вычисления, прежде чем прийти к окончательному решению.

Этот подход эффективен в областях, требующих логического вывода, многошагового решения проблем и контекстного понимания. В то время как более ранние модели требовали цепочек рассуждений, предоставляемых человеком, продвинутые LLM, такие как O3 от OpenAI и R1 от DeepSeek, могут изучать и применять рассуждения CoT адаптивно.

Как ведущие специалисты LLM внедряют имитационное мышление

Различные LLM используют симулированное мышление по-разному. Ниже представлен обзор того, как OpenAI O3, модели Google DeepMind и DeepSeek-R1 реализуют симулированное мышление, а также их соответствующие сильные и слабые стороны.

OpenAI O3: Думай наперед, как шахматист

Хотя точные сведения о модели O3 от OpenAI остаются неизвестными, исследователи верить он использует технику, похожую на Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS), стратегия, используемая в играх с искусственным интеллектом, таких как AlphaGo. Подобно шахматисту, анализирующему несколько ходов перед принятием решения, O3 исследует различные решения, оценивает их качество и выбирает наиболее перспективное.

В отличие от более ранних моделей, которые полагаются на распознавание образов, O3 активно генерирует и совершенствует пути рассуждений с использованием методов CoT. Во время вывода он выполняет дополнительные вычислительные шаги для построения нескольких цепочек рассуждений. Затем они оцениваются моделью оценщика — вероятно, моделью вознаграждения, обученной для обеспечения логической связности и правильности. Окончательный ответ выбирается на основе механизма подсчета баллов, чтобы обеспечить хорошо обоснованный вывод.

O3 следует структурированному многошаговому процессу. Первоначально он тонко настраивается на обширном наборе данных человеческих цепочек рассуждений, усваивая логические шаблоны мышления. Во время вывода он генерирует несколько решений для заданной проблемы, ранжирует их на основе правильности и согласованности и при необходимости уточняет лучшее. Хотя этот метод позволяет O3 самостоятельно корректировать свои действия перед ответом и повышать точность, компромиссом являются вычислительные затраты — исследование нескольких возможностей требует значительной вычислительной мощности, что делает его более медленным и ресурсоемким. Тем не менее, O3 преуспевает в динамическом анализе и решении проблем, позиционируя его среди самых передовых современных моделей ИИ.

Google DeepMind: уточнение ответов как редактора

DeepMind разработал новый подход под названием «эволюция разума», которая рассматривает рассуждение как итеративный процесс уточнения. Вместо анализа нескольких будущих сценариев эта модель действует скорее как редактор, дорабатывающий различные черновики эссе. Модель генерирует несколько возможных ответов, оценивает их качество и дорабатывает лучший из них.

Вдохновленный генетическими алгоритмами, этот процесс обеспечивает высококачественные ответы посредством итерации. Он особенно эффективен для структурированных задач, таких как логические головоломки и задачи по программированию, где четкие критерии определяют лучший ответ.

Однако этот метод имеет ограничения. Поскольку он опирается на внешнюю систему оценки качества ответа, он может испытывать трудности с абстрактными рассуждениями без четкого правильного или неправильного ответа. В отличие от O3, который динамически рассуждает в реальном времени, модель DeepMind фокусируется на уточнении существующих ответов, что делает ее менее гибкой для открытых вопросов.

DeepSeek-R1: учимся рассуждать как студент

DeepSeek-R1 использует подход, основанный на обучении с подкреплением, который позволяет ему развивать способности к рассуждению с течением времени, а не оценивать множественные ответы в реальном времени. Вместо того, чтобы полагаться на предварительно сгенерированные данные для рассуждения, DeepSeek-R1 учится, решая проблемы, получая обратную связь и совершенствуясь итеративно — подобно тому, как студенты совершенствуют свои навыки решения проблем с помощью практики.

Модель следует структурированному циклу обучения с подкреплением. Она начинается с базовой модели, такой как DeepSeek-V3, и предлагается решать математические задачи шаг за шагом. Каждый ответ проверяется путем прямого выполнения кода, минуя необходимость в дополнительной модели для проверки правильности. Если решение верно, модель вознаграждается; если неверно, она наказывается. Этот процесс многократно повторяется, позволяя DeepSeek-R1 совершенствовать свои навыки логического рассуждения и со временем расставлять приоритеты для более сложных задач.

Ключевым преимуществом этого подхода является эффективность. В отличие от O3, который выполняет обширные рассуждения во время вывода, DeepSeek-R1 встраивает возможности рассуждений во время обучения, что делает его более быстрым и экономичным. Он обладает высокой масштабируемостью, поскольку не требует массивного маркированного набора данных или дорогой модели проверки.

Однако этот подход, основанный на обучении с подкреплением, имеет компромиссы. Поскольку он опирается на задачи с проверяемыми результатами, он преуспевает в математике и кодировании. Тем не менее, он может испытывать трудности с абстрактным рассуждением в юриспруденции, этике или творческом решении проблем. Хотя математическое рассуждение может быть перенесено в другие области, его более широкая применимость остается неопределенной.

Рабочий стол: Сравнение OpenAI O3, DeepMind Mind Evolution и DeepSeek R1

Будущее рассуждений ИИ

Имитация рассуждений — это значительный шаг к тому, чтобы сделать ИИ более надежным и интеллектуальным. По мере развития этих моделей фокус сместится с простого создания текста на разработку надежных способностей решения проблем, которые очень напоминают человеческое мышление. Будущие достижения, вероятно, будут сосредоточены на том, чтобы сделать модели ИИ способными выявлять и исправлять ошибки, интегрировать их с внешними инструментами для проверки ответов и распознавать неопределенность при столкновении с неоднозначной информацией. Однако ключевой проблемой является баланс глубины рассуждений с вычислительной эффективностью. Конечная цель — разработать системы ИИ, которые вдумчиво обдумывают свои ответы, обеспечивая точность и надежность, подобно тому, как эксперт-человек тщательно оценивает каждое решение перед тем, как предпринять действие.