Atšķirības AI modeļu spriešanas pieejās: OpenAI o3, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 un Claude 3.7
Lielo valodu modeļu spēja domāt: galvenās pieejas un metodes
Lieli valodu modeļi (LLM) ir attīstījušies no vienkāršiem teksta prognozēšanas rīkiem uz sarežģītām domāšanas sistēmām, kas spēj risināt matemātikas uzdevumus, rakstīt funkcionālu programmu kodu un pieņemt datu balstītus lēmumus. Šī pāreja ir iespējama, pateicoties jaunām domāšanas metodēm, kas ļauj modeļiem apstrādāt informāciju strukturētā un loģiskā veidā. Tālāk apskatīsim, kā šīs metodes tiek pielietotas vadošajos modeļos.
Galvenās domāšanas metodes lielajos valodu modeļos
Lai saprastu, kā šie modeļi domā, ir svarīgi izprast četras galvenās metodes:
- Aprēķinu palielināšana izvades laikā (Inference-Time Compute Scaling)
Šī metode uzlabo modeļa spēju domāt, piešķirot papildu skaitļošanas resursus atbildes ģenerēšanas brīdī. Modelis var “domāt vairāk”, izveidojot vairākas iespējamās atbildes un tās novērtējot. Piemēram, risinot sarežģītu matemātisku uzdevumu, modelis var sadalīt to mazākās daļās un tās risināt pa vienai. Šī pieeja ir efektīva sarežģītiem uzdevumiem, taču tā palēnina reakcijas laiku un palielina izmaksas. - Tīra pastiprinātā mācīšanās (Pure Reinforcement Learning)
Šeit modelis mācās, izmēģinot dažādus risinājumus un saņemot atsauksmes par to pareizību. Piemēram, rakstot programmu, modelis varētu izmēģināt dažādus koda fragmentus un saņemt atalgojumu, ja kods darbojas pareizi. Šī metode ir līdzīga tam, kā cilvēks mācās spēlēt spēli, taču tā var būt nestabila un dārga. - Tīra uzraudzītā finālā apmācība (Pure Supervised Fine-Tuning)
Šajā pieejā modelis tiek apmācīts uz augstas kvalitātes datu kopām, kurās ir pareizi atrisināti piemēri. Modelis mācās atkārtot šos risinājumus, kas padara to stabilu un efektīvu. Tomēr šī metode ir atkarīga no datu kvalitātes – ja piemēri ir nepilnīgi, arī modeļa sniegums var ciest. - Pastiprinātā mācīšanās kombinācijā ar uzraudzīto apmācību (RL+SFT)
Šī metode apvieno abas iepriekšējās pieejas, sākot ar uzraudzīto apmācību un pēc tam pielietojot pastiprināto mācīšanos. Tas nodrošina gan stabilitāti, gan pielāgošanās spēju, taču prasa vairāk resursu.
Vadošo modeļu domāšanas pieejas
Apskatīsim, kā šīs metodes tiek pielietotas populāros modeļos:
- OpenAI o3
Galvenokārt izmanto aprēķinu palielināšanu izvades laikā, kas ļauj tam sasniegt augstu precizitāti sarežģītos uzdevumos. Šī pieeja ir piemērota pētniecībai un tehniskiem risinājumiem, taču tā ir dārga. - xAI Grok 3
Kombinē aprēķinu palielināšanu ar speciālu aparatūru, kas ļauj ātri apstrādāt lielus datu apjomus. Efektīvs finanšu analīzē un reāllaika datu apstrādē. - DeepSeek R1
Sākotnēji izmanto tīru pastiprināto mācīšanos, bet vēlāk pievieno arī uzraudzīto apmācību. Šī pieeja nodrošina elastību un ir izmantojama, kad svarīga ir pielāgošanās spēja. - Google Gemini 2.0
Droši vien apvieno vairākas metodes, spējot apstrādāt ne tikai tekstu, bet arī attēlus un audio. Efektīvs daudzveidīgu datu analīzē. - Anthropic Claude 3.7 Sonnet
Koncentrējas uz drošību un skaidrojamību, piemērots regulētām nozarēm kā finanses vai tiesības.
Secinājumi
Lielo valodu modeļu attīstība no vienkāršām sistēmām uz sarežģītiem domāšanas rīkiem ir nozīmīgs solis AI attīstībā. Katram modelim ir savas priekšrocības, un to izvēle ir atkarīga no konkrētajām vajadzībām – vai tas ir precizitāte, ātrums, elastība vai drošība. Tālākais šo tehnoloģiju attīstība atvērs jaunas iespējas, padarot mākslīgo intelektu vēl spēcīgāku rīku reālu problēmu risināšanā.
https://www.unite.ai/