Від OpenAI O3 до DeepSeek R1: Як симульоване мислення робить LLM більш глибокими

Великі мовні моделі (LLM) значно еволюціонували. Що почалося як прості інструменти генерації тексту та перекладу, тепер використовується в дослідженнях, прийнятті рішень та складному вирішенні проблем. Ключовим фактором цього зсуву є зростаюча здатність LLM мислити більш систематично, розбиваючи проблеми, оцінюючи різні можливості та уточнюючи свої відповіді динамічно. Натомість ніж просто передбачати наступне слово в послідовності, ці моделі тепер можуть виконувати структуроване мислення, роблячи їх більш ефективними у xửленні складних завдань. Ведучі моделі, такі як OpenAI O3, Google Gemini (GOOGL ) та DeepSeek R1, інтегрують ці можливості для покращення своєї здатності обробляти та аналізувати інформацію більш ефективно.

Поняття симульованого мислення

Люди природно аналізують різні варіанти перед прийняттям рішень. Чи плануючи відпустку, чи розв’язуючи проблему, ми часто симулюємо різні плани в нашому розумі, щоб оцінити різні фактори, зважити плюси та мінуси та коригувати свої рішення відповідно. Дослідники інтегрують цю здатність до LLM, щоб покращити їхні можливості мислення. Тут симульоване мислення фактично означає здатність LLM виконувати систематичне мислення перед генерацією відповіді. Це на відміну від простого отримання відповіді з збережених даних. Корисна аналогія – розв’язування математичної проблеми:

• Базовий AI може розпізнати шаблон і швидко сгенерувати відповідь без перевірки її.
• AI, який використовує симульоване мислення, пройде через кроки, перевірить на помилки та підтвердить свою логіку перед відповіддю.

Ланцюг мислення: Навчання AI мислити кроками

Якщо LLM повинні виконувати симульоване мислення, як люди, вони повинні бути здатні розбивати складні проблеми на менші, послідовні кроки. Тут техніка Ланцюг мислення (CoT) грає важливу роль.

CoT – це підхід до промптингу, який спрямовує LLM на роботу над проблемами методично. Натомість ніж стрибати до висновків, цей структурований процес мислення дозволяє LLM розділяти складні проблеми на простіші, керувані кроки та розв’язувати їх крок за кроком.

Наприклад, розв’язуючи слово-проблему в математиці:

• Базовий AI може спробувати зіставити проблему з попередньо баченим прикладом та надати відповідь.
• AI, який використовує Ланцюг мислення, накреслить кожен крок, логічно працюючи над розрахунками перед тим, як прийти до кінцевого розв’язку.

Цей підхід є ефективним у галузях, які вимагають логічного висновку, багатокрокового розв’язування проблем та контекстного розуміння. Хоча раніше моделі вимагали людських промпт-ланцюгів, просунуті LLM, такі як OpenAI O3 та DeepSeek R1, можуть вивчати та застосовувати Ланцюг мислення адаптивно.

Як провідні LLM реалізують симульоване мислення

Різні LLM застосовують симульоване мислення по-різному. Нижче наведено огляд того, як OpenAI O3, Google DeepMind та DeepSeek-R1 виконують симульоване мислення, разом з їхніми сильними та слабкими сторонами.

OpenAI O3: Мислення вперед, як шахіст

Хоча точні деталі про модель OpenAI O3 залишаються недоступними, дослідники вірять, що вона використовує техніку, подібну до Монте-Карло дерево пошуку (MCTS), стратегію, використану в AI-грах, таких як AlphaGo. Як шахіст, який аналізує різні ходи перед прийняттям рішення, O3 досліджує різні розв’язки, оцінює їхню якість та вибирає найбільш перспективний.

O3 слідує структурованому багатокроковому процесу. Спочатку вона дофінується на величезному наборі даних людських ланцюгів мислення, внутрішньо приймаючи логічні шаблони мислення. Під час інференсу вона генерує кілька розв’язків для задачі, ранжує їх за правильністю та узгодженість та уточнює найкращий, якщо це необхідно. Хоча цей метод дозволяє O3 самокоригуватися перед відповіддю та покращувати точність, компроміс полягає в обчислювальній вартості – дослідження кількох можливостей вимагає значної обчислювальної потужності, роблячи її повільнішою та більш ресурсоємною. Тим не менш, O3 виділяється в динамічному аналізі та розв’язанні проблем, позиціонуючи її серед найпросунутіших моделей AI сьогодні.

Google DeepMind: Уточнювання відповідей, як редактор

DeepMind розробила новий підхід, який називається “еволюція розуму“, який розглядає мислення як ітеративний процес уточнення. Натомість ніж аналізувати кілька майбутніх сценаріїв, ця модель діє більш як редактор, який уточнює різні чернетки статті. Модель генерує кілька можливих відповідей, оцінює їхню якість та уточнює найкращу.

Цей процес, натхненний генетичними алгоритмами, забезпечує високоякісні відповіді через ітерації. Він особливо ефективний для структурованих завдань, таких як логічні головоломки та програмні завдання, де чіткі критерії визначають найкращу відповідь.

Однак цей метод має обмеження. Поскольку він залежить від зовнішньої системи оцінки для оцінки якості відповіді, він може боротися з абстрактним мисленням, де немає чіткого правильного чи неправильного答案у. На відміну від O3, який динамічно мислить в реальному часі, модель DeepMind фокусується на уточненні існуючих відповідей, роблячи її менш гнучкою для відкритих питань.

DeepSeek-R1: Навчання мислити, як учень

DeepSeek-R1 використовує підхід, заснований на підкріпленні, який дозволяє йому розвивати можливості мислення з часом, а не оцінювати кілька відповідей в реальному часі. Натомість ніж покладатися на попередньо сгенеровані дані про мислення, DeepSeek-R1 вчиться, розв’язуючи проблеми, отримуючи зворотний зв’язок та покращуючи ітеративно – подібно до того, як учні уточнюють свої навички розв’язування проблем через практику.

Модель слідує структурованому циклу підкріплення. Вона починається з базової моделі, chẳng hạn як DeepSeek-V3, та спрямовується на розв’язування математичних проблем крок за кроком. Кожна відповідь верифікується через прямий код виконання, обходячи потребу в додатковій моделі для валідації правильності. Якщо розв’язок правильний, модель винагороджується; якщо він неправильний, модель штрафується. Цей процес повторюється широко, дозволяючи DeepSeek-R1 уточнювати свої логічні можливості мислення та пріоритизувати більш складні проблеми з часом.

Ключовою перевагою цього підходу є ефективність. На відміну від O3, який виконує широке мислення під час інференсу, DeepSeek-R1 вкладає можливості мислення під час навчання, роблячи його швидшим та більш економічним. Він високомасштабний, оскільки не вимагає великого dánного набору або дорогої моделі валідації.

Однак цей підхід, заснований на підкріпленні, має компроміси. Поскольку він залежить від завдань з верифікованими результатами, він виділяється в математиці та кодуванні. Тим не менш, він може боротися з абстрактним мисленням у сфері права, етики чи творчого розв’язування проблем. Хоча математичне мислення може переноситися на інші галузі, його ширша застосовність залишається невизначеною.

Таблиця: Порівняння між OpenAI O3, DeepMind Mind Evolution та DeepSeek R1

Майбутнє AI-мислення

Симульоване мислення – це значний крок до того, щоб зробити AI більш надійним та інтелектуальним. Коли ці моделі еволюціонують, фокус зміщується від простої генерації тексту до розвитку надійних можливостей розв’язування проблем, які тісно нагадують людське мислення. Майбутні досягнення, ймовірно, будуть зосереджені на тому, щоб зробити моделі AI здатними визнавати та виправляти помилки, інтегрувати їх з зовнішніми інструментами для валідації відповідей та визнавати невизначеність, коли вони стикаються з двозначною інформацією. Однак ключовим викликом є баланс між глибиною мислення та обчислювальною ефективністю. Останньою метою є розвиток систем AI, які ретельно розглядають свої відповіді, забезпечуючи точність та надійність, подібно до того, як людський експерт ретельно оцінює кожне рішення перед діями.