Học tăng cường đáp ứng chuỗi suy nghĩ: Chuyển đổi LLM thành các tác nhân suy luận tự chủ

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cải tiến đáng kể quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), vượt trội trong các nhiệm vụ tạo văn bản, dịch và tóm tắt. Tuy nhiên, khả năng tham gia vào lý luận logic của chúng vẫn là một thách thức. Các LLM truyền thống, được thiết kế để dự đoán từ tiếp theo, dựa vào nhận dạng mẫu thống kê hơn là lý luận có cấu trúc. Điều này hạn chế khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và thích ứng tự động với các tình huống mới.

Để khắc phục những hạn chế này, các nhà nghiên cứu đã tích hợp Học tăng cường (RL) với Chuỗi suy nghĩ (CoT) thúc đẩy, cho phép LLM phát triển khả năng lý luận tiên tiến. Bước đột phá này đã dẫn đến sự xuất hiện của các mô hình như DeepSeek R1, thể hiện khả năng suy luận logic đáng chú ý. Bằng cách kết hợp quá trình học tập thích ứng của học tăng cường với phương pháp giải quyết vấn đề có cấu trúc của CoT, LLM đang phát triển thành các tác nhân suy luận tự chủ, có khả năng giải quyết các thách thức phức tạp với hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn.

Nhu cầu về lý luận tự chủ trong LLM

• Những hạn chế của LLM truyền thống

Mặc dù có khả năng ấn tượng, LLM vẫn có những hạn chế cố hữu khi nói đến lý luận và giải quyết vấn đề. Họ tạo ra các phản hồi dựa trên xác suất thống kê thay vì suy luận logic, dẫn đến các câu trả lời ở mức bề mặt có thể thiếu chiều sâu và lý luận. Không giống như con người, những người có thể phân tích vấn đề một cách có hệ thống thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, LLM gặp khó khăn trong việc giải quyết vấn đề có cấu trúc. Họ thường không duy trì được tính nhất quán về mặt logic, dẫn đến ảo giác hoặc phản hồi mâu thuẫn. Ngoài ra, LLM tạo ra văn bản trong một bước duy nhất và không có cơ chế nội bộ để xác minh hoặc tinh chỉnh đầu ra của họ, không giống như quá trình tự phản ánh của con người. Những hạn chế này khiến họ không đáng tin cậy trong các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận sâu sắc.

• Tại sao việc nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ (CoT) lại không đạt yêu cầu

Việc giới thiệu nhắc nhở CoT đã cải thiện khả năng xử lý lý luận nhiều bước của LLM bằng cách tạo ra các bước trung gian một cách rõ ràng trước khi đi đến câu trả lời cuối cùng. Cách tiếp cận có cấu trúc này lấy cảm hứng từ các kỹ thuật giải quyết vấn đề của con người. Mặc dù có hiệu quả, nhưng lý luận CoT về cơ bản phụ thuộc vào các nhắc nhở do con người tạo ra, nghĩa là mô hình đó không tự nhiên phát triển các kỹ năng lý luận một cách độc lập. Ngoài ra, hiệu quả của CoT gắn liền với các nhắc nhở cụ thể cho từng nhiệm vụ, đòi hỏi nhiều nỗ lực kỹ thuật để thiết kế các nhắc nhở cho các vấn đề khác nhau. Hơn nữa, vì LLM không tự nhận ra khi nào nên áp dụng CoT, nên khả năng lý luận của họ vẫn bị hạn chế bởi các hướng dẫn được xác định trước. Sự thiếu tự chủ này làm nổi bật nhu cầu về một khuôn khổ lý luận tự chủ hơn.

• Nhu cầu học tăng cường trong lý luận

Học tăng cường (RL) đưa ra một giải pháp hấp dẫn cho những hạn chế của việc nhắc nhở CoT do con người thiết kế, cho phép LLM phát triển các kỹ năng lập luận một cách năng động thay vì dựa vào đầu vào tĩnh của con người. Không giống như các phương pháp tiếp cận truyền thống, trong đó các mô hình học hỏi từ lượng lớn dữ liệu đã có từ trước, RL cho phép các mô hình tinh chỉnh các quy trình giải quyết vấn đề của chúng thông qua quá trình học lặp đi lặp lại. Bằng cách sử dụng các cơ chế phản hồi dựa trên phần thưởng, RL giúp LLM xây dựng các khuôn khổ lập luận nội bộ, cải thiện khả năng khái quát hóa của chúng trên các nhiệm vụ khác nhau. Điều này cho phép một mô hình thích ứng hơn, có khả năng mở rộng và tự cải thiện hơn, có khả năng xử lý lập luận phức tạp mà không cần phải tinh chỉnh thủ công. Ngoài ra, RL cho phép tự hiệu chỉnh, cho phép các mô hình giảm ảo giác và mâu thuẫn trong đầu ra của chúng, khiến chúng đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng thực tế.

Học tăng cường nâng cao khả năng lý luận trong LLM như thế nào

• Học tăng cường hoạt động như thế nào trong LLM

Học tăng cường là một mô hình học máy trong đó một tác nhân (trong trường hợp này là LLM) tương tác với môi trường (ví dụ: một vấn đề phức tạp) để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Không giống như học có giám sát, trong đó các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu được gắn nhãn, RL cho phép các mô hình học bằng cách thử và sai, liên tục tinh chỉnh phản hồi của chúng dựa trên phản hồi. Quá trình RL bắt đầu khi LLM nhận được lời nhắc vấn đề ban đầu, đóng vai trò là trạng thái bắt đầu của nó. Sau đó, mô hình tạo ra một bước lý luận, hoạt động như một hành động được thực hiện trong môi trường. Một hàm phần thưởng đánh giá hành động này, cung cấp sự củng cố tích cực cho các phản hồi hợp lý, chính xác và phạt các lỗi hoặc sự không mạch lạc. Theo thời gian, mô hình học cách tối ưu hóa các chiến lược lý luận của mình, điều chỉnh các chính sách nội bộ để tối đa hóa phần thưởng. Khi mô hình lặp lại quá trình này, nó sẽ cải thiện dần tư duy có cấu trúc của mình, dẫn đến đầu ra mạch lạc và đáng tin cậy hơn.

• DeepSeek R1: Nâng cao lý luận logic với RL và Chuỗi suy nghĩ

DeepSeek R1 là một ví dụ điển hình về cách kết hợp RL với lý luận CoT giúp tăng cường khả năng giải quyết vấn đề logic trong LLM. Trong khi các mô hình khác phụ thuộc nhiều vào lời nhắc do con người thiết kế, sự kết hợp này cho phép DeepSeek R1 tinh chỉnh các chiến lược lý luận của mình một cách năng động. Kết quả là, mô hình có thể tự động xác định cách hiệu quả nhất để chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn và tạo ra các phản hồi có cấu trúc, mạch lạc.

Một cải tiến quan trọng của DeepSeek R1 là việc sử dụng Tối ưu hóa chính sách tương đối nhóm (GRPO). Kỹ thuật này cho phép mô hình liên tục so sánh các phản hồi mới với các lần thử trước và củng cố các phản hồi cho thấy sự cải thiện. Không giống như các phương pháp RL truyền thống tối ưu hóa cho độ chính xác tuyệt đối, GRPO tập trung vào tiến trình tương đối, cho phép mô hình tinh chỉnh cách tiếp cận của mình theo từng bước lặp lại theo thời gian. Quá trình này cho phép DeepSeek R1 học hỏi từ những thành công và thất bại thay vì dựa vào sự can thiệp rõ ràng của con người để cải thiện dần hiệu quả lý luận của nó trên nhiều phạm vi vấn đề khác nhau.

Một yếu tố quan trọng khác trong thành công của DeepSeek R1 là khả năng tự sửa lỗi và tối ưu hóa các chuỗi logic của nó. Bằng cách xác định sự không nhất quán trong chuỗi lý luận của nó, mô hình có thể xác định các điểm yếu trong phản hồi của nó và tinh chỉnh chúng cho phù hợp. Quá trình lặp đi lặp lại này tăng cường độ chính xác và độ tin cậy bằng cách giảm thiểu ảo giác và sự không nhất quán về mặt logic.

• Những thách thức của việc học tăng cường trong LLM

Mặc dù RL đã cho thấy triển vọng lớn trong việc cho phép LLM suy luận độc lập, nhưng nó không phải là không có thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng RL vào LLM là xác định hàm phần thưởng thực tế. Nếu hệ thống phần thưởng ưu tiên sự trôi chảy hơn tính chính xác về mặt logic, mô hình có thể tạo ra các phản hồi nghe có vẻ hợp lý nhưng lại thiếu lý luận thực sự. Ngoài ra, RL phải cân bằng giữa khám phá và khai thác—một mô hình quá phù hợp tối ưu hóa cho một chiến lược tối đa hóa phần thưởng cụ thể có thể trở nên cứng nhắc, hạn chế khả năng khái quát hóa lý luận của nó trên các vấn đề khác nhau.
Một mối quan tâm đáng kể khác là chi phí tính toán để tinh chỉnh LLM với lý luận RL và CoT. Đào tạo RL đòi hỏi nguồn lực đáng kể, khiến việc triển khai trên quy mô lớn trở nên tốn kém và phức tạp. Bất chấp những thách thức này, RL vẫn là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để nâng cao lý luận LLM và thúc đẩy nghiên cứu và đổi mới đang diễn ra.

Hướng đi trong tương lai: Hướng tới AI tự cải thiện

Giai đoạn tiếp theo của lý luận AI nằm ở việc học liên tục và tự cải thiện. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các kỹ thuật siêu học, cho phép LLM tinh chỉnh lý luận của họ theo thời gian. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn là học tăng cường tự chơi, trong đó các mô hình thách thức và phê bình phản ứng của họ, nâng cao hơn nữa khả năng lý luận tự chủ của họ.
Ngoài ra, các mô hình lai kết hợp RL với lý luận dựa trên đồ thị kiến ​​thức có thể cải thiện tính nhất quán logic và độ chính xác thực tế bằng cách tích hợp kiến ​​thức có cấu trúc vào quá trình học. Tuy nhiên, khi các hệ thống AI do RL điều khiển tiếp tục phát triển, việc giải quyết các cân nhắc về mặt đạo đức—chẳng hạn như đảm bảo tính công bằng, minh bạch và giảm thiểu thiên vị—sẽ rất cần thiết để xây dựng các mô hình lý luận AI đáng tin cậy và có trách nhiệm.

Lời kết

Kết hợp học tăng cường và giải quyết vấn đề theo chuỗi suy nghĩ là một bước tiến quan trọng hướng tới việc chuyển đổi LLM thành các tác nhân lý luận tự chủ. Bằng cách cho phép LLM tham gia vào tư duy phản biện thay vì chỉ nhận dạng mẫu, RL và CoT tạo điều kiện chuyển từ phản hồi tĩnh, phụ thuộc vào lời nhắc sang học tập năng động, dựa trên phản hồi.
Tương lai của LLM nằm ở các mô hình có thể lý giải các vấn đề phức tạp và thích ứng với các kịch bản mới thay vì chỉ tạo ra các chuỗi văn bản. Khi các kỹ thuật RL tiến bộ, chúng ta tiến gần hơn đến các hệ thống AI có khả năng lý luận độc lập, logic trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu khoa học, phân tích pháp lý và ra quyết định phức tạp.