Як відрізняються о3 OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 та Claude 3.7 у своїх підходах до висновків

Великі мовні моделі (LLM) швидко еволюціонують від простих систем прогнозування тексту до складних систем висновків, здатних вирішувати складні завдання. Спочатку розроблені для прогнозування наступного слова в реченні, ці моделі тепер можуть розв’язувати математичні рівняння, писати функціональний код та приймати рішення на основі даних. Розробка технік висновків є ключовим фактором цієї трансформації, дозволяючи моделям AI обробляти інформацію структурованим та логічним чином. Ця стаття досліджує техніки висновків за моделями, такими як о3 OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 Google (GOOGL ) та Claude 3.7 Sonnet, підкреслюючи їхні сильні сторони та порівнюючи їхню продуктивність, вартість та масштабованість.

Техніки висновків у великих мовних моделях

Щоб побачити, як ці LLM використовують різні техніки висновків, ми повинні спочатку розглянути різні техніки висновків, які ці моделі використовують. У цьому розділі ми представимо чотири ключові техніки висновків.

• Масштабування обчислень під час висновку
  Ця техніка покращує висновок моделі шляхом виділення додаткових обчислювальних ресурсів під час фази генерації відповідей, не змінюючи структуру моделі або повторно тренуючи її. Це дозволяє моделі “думати довше” шляхом генерації декількох потенційних відповідей, оцінки їх або уточнення виходу через додаткові кроки. Наприклад, при розв’язанні складної математичної задачі модель може розбити її на менші частини та працювати над кожною з них послідовно. Цей підхід особливо корисний для завдань, які вимагають глибокого, свідомого мислення, таких як логічні головоломки або складні завдання з кодуванням. Хоча це покращує точність відповідей, ця техніка також призводить до вищої вартості виконання та повільнішої швидкості відповідей, що робить її придатною для застосунків, де точність є більш важливою, ніж швидкість.
• Чисте навчання з підкріпленням (RL)
  У цій техніці модель тренується для висновків шляхом проб та помилок шляхом нагородження правильних відповідей та покарання помилок. Модель взаємодіє з середовищем – наприклад, набором задач або завдань – та вчиться шляхом коригування своїх стратегій на основі зворотного зв’язку. Наприклад, при завдання з написання коду модель може протестувати різні рішення, отримуючи нагороду, якщо код виконується успішно. Цей підхід імітує те, як людина вчиться грі через практику, дозволяючи моделі адаптуватися до нових завдань з часом. Однак чисте навчання з підкріпленням може бути обчислювально вимогливим та іноді нестабільним, оскільки модель може знайти шляхи, які не відображають справжнє розуміння.
• Чисте тонке налаштування під наглядом (SFT)
  Цей метод покращує висновок шляхом тренування моделі виключно на високоякісних маркованих наборах даних, часто створених людьми або сильнішими моделями. Модель вчиться повторювати правильні шаблони висновків з цих прикладів, що робить її ефективною та стабільною. Наприклад, для покращення своєї здатності розв’язувати рівняння модель може вивчити колекцію розв’язаних задач, вчиться слідувати тим же крокам. Цей підхід є прямим та економічним, але сильно залежить від якості даних. Якщо приклади слабкі або обмежені, продуктивність моделі може постраждати, і вона може боротися з завданнями поза сферою її тренування. Чисте тонке налаштування під наглядом найкраще підходить для добре визначених завдань, де доступні чіткі та надійні приклади.
• Навчання з підкріпленням з тонким налаштуванням під наглядом (RL+SFT)
  Цей підхід поєднує стабільність тонкого налаштування під наглядом з адаптивністю навчання з підкріпленням. Моделі спочатку проходять тренування під наглядом на маркованих наборах даних, що забезпечує солідну основу знань. Потім навчання з підкріпленням допомагає уточнити навички моделі з висновків. Цей гібридний метод балансує стабільність та адаптивність, пропонуючи ефективні рішення для складних завдань, водночас зменшуючи ризик непередбачуваної поведінки. Однак це вимагає більше ресурсів, ніж чисте тонке налаштування під наглядом.

Підходи до висновків у провідних LLM

Тепер давайте розглянемо, як ці техніки висновків застосовуються в провідних LLM, включаючи о3 OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 Google та Claude 3.7 Sonnet.

• О3 OpenAI
  О3 OpenAI в основному використовує масштабування обчислень під час висновку для покращення своїх висновків. Виділяючи додаткові обчислювальні ресурси під час генерації відповідей, о3能够 доставляти високо точні результати на складних завданнях, таких як вищу математику та кодування. Цей підхід дозволяє о3 виконувати винятково добре на бенчмарках, таких як тест ARC-AGI. Однак це відбувається за рахунок вищої вартості висновку та повільнішої швидкості відповідей, що робить його найкращим для застосунків, де точність є більш важливою, ніж швидкість, наприклад у дослідженнях або технічному розв’язанні завдань.
• Grok 3 xAI
  Grok 3, розроблений xAI, поєднує масштабування обчислень під час висновку з спеціалізованим обладнанням, таким як копроцесори для завдань, таких як символічна маніпуляція з математикою. Ця унікальна архітектура дозволяє Grok 3 обробляти великі об’єми даних швидко та точно, що робить його високоефективним для застосунків у реальному часі, таких як фінансовий аналіз та обробка даних в реальному часі. Хоча Grok 3 пропонує швидку продуктивність, його високі обчислювальні вимоги можуть збільшити вартість. Він excels в середовищах, де швидкість та точність є найбільш важливими.
• DeepSeek R1
  DeepSeek R1 спочатку використовує чисте навчання з підкріпленням для тренування своєї моделі, що дозволяє їй розвивати незалежні стратегії висновків через проб та помилки. Це робить DeepSeek R1 адаптивною та здатною обробляти незнайомі завдання, такі як складна математика або завдання з кодуванням. Однак чисте навчання з підкріпленням може привести до непередбачуваних виходів, тому DeepSeek R1 включає тонке налаштування під наглядом на пізніх етапах для покращення послідовності та узгодженості. Цей гібридний підхід робить DeepSeek R1 економічним вибором для застосунків, які віддають пріоритет гнучкості над полішованими відповідями.
• Gemini 2.0 Google
  Gemini 2.0 Google використовує гібридний підхід, ймовірно, поєднуючи масштабування обчислень під час висновку з навчання з підкріпленням, для покращення своїх можливостей висновків. Ця модель розроблена для обробки багатозначних входів, таких як текст, зображення та аудіо, та excels в завданнях висновків у реальному часі. Її здатність обробляти інформацію перед відповіддю забезпечує високу точність, особливо у складних запитах. Однак, як і інші моделі, які використовують масштабування під час висновку, Gemini 2.0 може бути дорогим у експлуатації. Вона ідеальна для застосунків, які вимагають висновків та багатозначного розуміння, таких як інтерактивні помічники або інструменти аналізу даних.
• Claude 3.7 Sonnet Anthropic
  Claude 3.7 Sonnet від Anthropic інтегрує масштабування обчислень під час висновку з акцентом на безпеці та узгодженості. Це дозволяє моделі виконувати добре у завданнях, які вимагають як точності, так і пояснюваності, таких як фінансовий аналіз або перегляд юридичних документів. Її “розширений режим мислення” дозволяє їй регулювати свої зусилля з висновків, роблячи її універсальною для як швидкого, так і глибокого розв’язання завдань. Хоча вона пропонує гнучкість, користувачі повинні керувати компромісом між часом відповіді та глибиною висновків. Claude 3.7 Sonnet особливо підходить для регульованих галузей, де прозорість та надійність є важливими.

Основне

Перехід від базових мовних моделей до складних систем висновків представляє собою значний крок вперед у технології AI. Використовуючи техніки, такі як масштабування обчислень під час висновку, чисте навчання з підкріпленням, навчання з підкріпленням з тонким налаштуванням під наглядом та чисте тонке налаштування під наглядом, моделі, такі як о3 OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 Google та Claude 3.7 Sonnet, стали більш здатними до розв’язання складних, реальних завдань. Кожен підхід моделі до висновків визначає її сильні сторони, від свідомого розв’язання завдань о3 до економічно ефективної гнучкості DeepSeek R1. Коли ці моделі продовжують еволюціонувати, вони розблокують нові можливості для AI, роблячи її ще більш потужним інструментом для вирішення реальних завдань.