Didelių kalbų modeliai (LLM) greitai vystosi iš paprastų teksto numatymo sistemų į pažangias samprotavimo variklius, galinčius spręsti sudėtingus iššūkius. Iš pradžių suprojektuoti numatyti kitą žodį sakinyje, šie modeliai dabar pažengė į priekį, kad išspręstų matematines lygtis, rašytų funkcinį kodą ir priimtų sprendimus dėl duomenų. Pagrindinis šios transformacijos variklis yra pagrindimo samprotavimo metodų kūrimas, leidžiantis AI modeliams apdoroti informaciją struktūrizuotu ir loginiu būdu. Šiame straipsnyje nagrinėjami modelių, tokių kaip „Openai's O3“, „Grok 3“, „Deepseeek R1“, „Google's Gemini 2.0“ ir „Claude 3.7 Sonnet“, samprotavimo metodai, pabrėžiant jų stipriąsias puses ir palygindamas jų našumą, kainą ir mastelį.
Samprotavimo būdai didelių kalbų modeliuose
Norėdami pamatyti, kaip šie LLMS priežastys skirtingai, pirmiausia turime pažvelgti į skirtingus samprotavimo metodus, kuriuos šie modeliai naudoja. Šiame skyriuje pateikiame keturis pagrindinius samprotavimo metodus.
- Apskaičiavimo laiko skaičiavimo mastelio keitimas
Ši technika pagerina modelio samprotavimus, paskirstant papildomus skaičiavimo išteklius reagavimo generavimo etape, nepakeisdamas modelio pagrindinės struktūros ar jo perkvalifikavimo. Tai leidžia modeliui „apsunkinti“, sukuriant kelis galimus atsakymus, įvertinant juos arba patobulinant jo rezultatą atliekant papildomus veiksmus. Pvz., Sprendžiant sudėtingą matematikos problemą, modelis gali ją suskaidyti į mažesnes dalis ir atlikti kiekvieną iš eilės. Šis požiūris yra ypač naudingas užduotims, kurioms reikalingas gilias, apgalvotas mintis, pavyzdžiui, loginius galvosūkius ar sudėtingus kodavimo iššūkius. Nors tai pagerina atsakymų tikslumą, ši technika taip pat lemia didesnes vykdymo laiko sąnaudas ir lėtesnius atsakymo laiką, todėl ji yra tinkama pritaikymui, kur tikslumas yra svarbesnis už greitį. - Gryno sustiprinimo mokymasis (RL)
Taikant šią techniką, modelis mokomas pagrįsti bandymais ir klaidomis, apdovanojant teisingus atsakymus ir nubausdamas klaidas. Modelis sąveikauja su aplinka, tokiomis kaip problemų ar užduočių rinkinys – ir mokosi koreguodamas savo strategijas, pagrįstus atsiliepimais. Pavyzdžiui, kai pavesta rašyti kodą, modelis gali išbandyti įvairius sprendimus, uždirbant atlygį, jei kodas sėkmingai vykdomas. Šis požiūris imituoja, kaip žmogus mokosi žaidimo per praktiką, leisdamas modeliui prisitaikyti prie naujų iššūkių laikui bėgant. Tačiau „Pure RL“ gali būti apskaičiuojami ir kartais nestabilūs, nes modelis gali rasti nuorodas, kurios neatspindi tikrojo supratimo. - Gryna prižiūrima patobulinimas (SFT)
Šis metodas pagerina samprotavimus mokant modelį tik aukštos kokybės pažymėtoms duomenų rinkiniams, kuriuos dažnai sukuria žmonės ar stipresni modeliai. Modelis išmoksta atkartoti teisingus samprotavimo modelius iš šių pavyzdžių, todėl jis yra efektyvus ir stabilus. Pavyzdžiui, siekiant pagerinti savo sugebėjimą išspręsti lygtis, modelis gali ištirti išspręstų problemų rinkinį, mokytis atlikti tuos pačius veiksmus. Šis požiūris yra paprastas ir ekonomiškas, tačiau labai priklauso nuo duomenų kokybės. Jei pavyzdžiai yra silpni ar riboti, modelio rezultatai gali nukentėti, ir jis gali kovoti su užduotimis, nepriklausančiomis jo treniruotėms. Grynas SFT geriausiai tinka tiksliai apibrėžtoms problemoms, kai yra aiškių, patikimų pavyzdžių. - Stiprinimo mokymas
Šis požiūris sujungia prižiūrimos tikslios derinimo stabilumą su pastiprinimo mokymosi pritaikomumu. Modeliai pirmiausia prižiūrimi mokant etiketes duomenų rinkinius, kurie suteikia tvirtą žinių pagrindą. Vėliau sustiprinimo mokymasis padeda patobulinti modelio problemų sprendimo įgūdžius. Šis hibridinis metodas subalansuoja stabilumą ir pritaikomumą, siūlydamas efektyvius sudėtingų užduočių sprendimus, tuo pačiu sumažindamas netinkamo elgesio riziką. Tačiau tam reikia daugiau išteklių, nei grynai prižiūrimi tikslinimas.
Priežiūros požiūriai į pagrindinius LLM
Dabar išnagrinėkime, kaip šie samprotavimo būdai taikomi pirmaujančiuose LLM, įskaitant „Openai's O3“, „Grok 3“, „Deepseek R1“, „Google's Gemini 2.0“ ir „Claude 3.7 Sonnet“.
- Openai's O3
„Openai“ O3 pirmiausia naudoja išvadų laiko skaičiavimo mastelį, kad padidintų jo pagrindimą. Atsakymo generavimo metu suteikdamas papildomus skaičiavimo išteklius, O3 gali pateikti labai tikslius rezultatus atliekant sudėtingas užduotis, tokias kaip pažangi matematika ir kodavimas. Šis metodas leidžia O3 atlikti išskirtinai gerai tokius etalonus kaip ARC-AGI testas. Tačiau tai kainuoja didesnes išvadų sąnaudas ir lėtesnį reagavimo laiką, todėl jis geriausiai tinka programoms, kai tikslumas yra labai svarbus, pavyzdžiui, moksliniai tyrimai ar techniniai problemų sprendimas. - „Xia's Gook 3“
„Grok 3“, kurį sukūrė XAI, sujungia išvadų laiko skaičiavimo mastelį su specializuota aparatine įranga, pavyzdžiui, bendros procesoriai užduotims, tokioms kaip simbolinė matematinė manipuliacija. Ši unikali architektūra leidžia „Grok 3“ greitai ir tiksliai apdoroti didelius duomenų kiekius, todėl ji yra labai efektyvi realiojo laiko programoms, tokioms kaip finansinė analizė ir tiesioginių duomenų apdorojimas. Nors „GROK 3“ siūlo greitą našumą, dideli skaičiavimo reikalavimai gali padidinti išlaidas. Tai pasižymi aplinka, kurioje greitis ir tikslumas yra svarbiausia. - „Deepseek R1“
„Deepseek R1“ iš pradžių naudoja gryną sustiprinimo mokymąsi, kad išmokytų savo modelį, leisdamas jam sukurti nepriklausomas problemų sprendimo strategijas per bandymus ir klaidas. Tai daro „Deepseee R1“ pritaikomą ir gali atlikti nepažįstamas užduotis, tokias kaip sudėtingos matematikos ar kodavimo iššūkiai. Tačiau „Pure RL“ gali sukelti nenuspėjamų išėjimų, taigi „Deepseeek R1“ įtraukia prižiūrimą patobulinimą vėlesniuose etapuose, kad pagerintų nuoseklumą ir darną. Šis hibridinis požiūris daro „Deepseek R1“ ekonomišką pasirinkimą programoms, kurios teikia pirmenybę lankstumui, o ne šlifuotoms reakcijoms. - „Google“ „Gemini 2.0“
„Google“ „Gemini 2.0“ naudoja hibridinį metodą, greičiausiai derindamas išvadų laiko skaičiavimo mastelį su armatūros mokymuisi, kad padidintų jo samprotavimo galimybes. Šis modelis yra skirtas tvarkyti multimodalinius įėjimus, tokius kaip tekstas, vaizdai ir garsas, kartu puikiai pritaikant realiojo laiko pagrindimo užduotis. Jos gebėjimas apdoroti informaciją prieš reaguojant užtikrina didelį tikslumą, ypač sudėtingose užklausose. Tačiau, kaip ir kiti modeliai, naudojantys „Consence-Time Mascing“, „Gemini 2.0“ gali būti brangu. Tai idealiai tinka programoms, kurioms reikalingas samprotavimas ir multimodalinis supratimas, pavyzdžiui, interaktyvūs padėjėjai ar duomenų analizės įrankiai. - Antropico Claude 3.7 sonetas
„Claude 3.7 Sonnet“ iš „Anthropic“ integruoja išvadų laiko skaičiavimo mastelį, daugiausia dėmesio skiriant saugai ir išlyginimui. Tai leidžia modeliui gerai atlikti užduotis, kurioms reikia ir tikslumo, ir paaiškinamumo, pavyzdžiui, finansinės analizės ar teisinio dokumento peržiūros. Jo „išplėstinio mąstymo“ režimas leidžia jam pakoreguoti savo samprotavimo pastangas, todėl jis yra universalus tiek greitam, tiek nuodugniam problemų sprendimui. Nors tai suteikia lankstumo, vartotojai turi valdyti kompromisą tarp reagavimo laiko ir samprotavimo gylio. „Claude 3.7 Sonnet“ ypač tinka reguliuojamoms pramonės šakoms, kuriose skaidrumas ir patikimumas yra labai svarbūs.
Esmė
Perėjimas nuo pagrindinių kalbų modelių prie sudėtingų samprotavimo sistemų yra pagrindinis AI technologijos šuolis. Pasinaudojant tokiais metodais, kaip apskaičiuoti laiko apskaičiavimo mastelį, gryną armatūros mokymąsi, RL+SFT ir gryną SFT, tokius modelius kaip „Openai's O3“, „Grok 3“, „Deepseek R1“, „Google's Gemini 2.0“ ir „Claude 3.7 Sonnet“ tapo geriau sprendžiant sudėtingas, realaus pasaulio problemas. Kiekvieno modelio požiūris į samprotavimus apibūdina jo stipriąsias puses, pradedant O3 sąmoningu problemų sprendimu ir baigiant rentabilu R1 lankstumu. Šie modeliai toliau vystosi, jie atrakins naujas AI galimybes, todėl tai bus dar galingesnis įrankis, skirtas spręsti realaus pasaulio iššūkius.
Source link
