В последние годы большие языковые модели (LLM) претерпели значительные изменения. То, что начиналось как простые инструменты для генерации и перевода текста, теперь используется в научных исследованиях, принятии решений и решении сложных задач. Ключевым фактором этого сдвига является растущая способность LLM к более систематическому мышлению, которое заключается в разбиении проблем на части, оценке множества возможностей и динамической корректировке ответов. Вместо простого предсказания следующего слова в последовательности, эти модели теперь могут выполнять структурированные рассуждения, что делает их более эффективными при решении сложных задач. Ведущие модели, такие как O3 от OpenAI, Gemini от Google и R1 от DeepSeek, интегрируют эти возможности для более эффективной обработки и анализа информации.
Люди, как правило, анализируют различные варианты, прежде чем принять решение. Планируя отпуск или решая проблему, мы часто моделируем различные планы в уме, чтобы оценить множество факторов, взвесить «за» и «против» и скорректировать свой выбор. Исследователи интегрируют эту способность в LLM, чтобы улучшить их способности к рассуждению. Моделируемое мышление, по сути, относится к способности LLM выполнять систематические рассуждения перед генерацией ответа, а не просто извлекать ответ из сохраненных данных. Это можно сравнить с решением математической задачи: обычный ИИ может распознать шаблон и быстро сгенерировать ответ, не проверяя его, в то время как ИИ, использующий моделируемое рассуждение, будет выполнять шаги, проверять наличие ошибок и подтверждать свою логику перед ответом.
Чтобы LLM могли выполнять моделируемое мышление, подобно людям, они должны уметь разбивать сложные проблемы на более мелкие последовательные шаги. Здесь решающую роль играет техника «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT). CoT – это подход к подсказкам, который помогает LLM методично решать проблемы. Этот структурированный процесс рассуждений позволяет LLM разделять сложные проблемы на более простые и управляемые шаги и решать их шаг за шагом, вместо того чтобы сразу переходить к выводам. Например, при решении текстовой задачи по математике обычный ИИ может попытаться сопоставить задачу с ранее виденным примером и дать ответ, в то время как ИИ, использующий рассуждения CoT, будет описывать каждый шаг, логически выполняя вычисления, прежде чем прийти к окончательному решению. Этот подход эффективен в областях, требующих логического вывода, многоэтапного решения проблем и контекстного понимания. Если более ранние модели требовали предоставленных человеком цепочек рассуждений, то передовые LLM, такие как O3 от OpenAI и R1 от DeepSeek, могут изучать и применять рассуждения CoT адаптивно.
Различные LLM используют моделируемое мышление по-разному. OpenAI O3, предположительно, использует технику, аналогичную поиску по дереву Монте-Карло (MCTS), стратегии, используемой в играх с искусственным интеллектом, таких как AlphaGo. Подобно шахматисту, анализирующему несколько ходов перед принятием решения, O3 исследует различные решения, оценивает их качество и выбирает наиболее перспективное. O3 активно генерирует и уточняет пути рассуждений, используя методы CoT, и оценивает их с помощью модели-оценщика. O3 следует структурированному многоэтапному процессу, который включает в себя тонкую настройку на обширном наборе данных человеческих цепочек рассуждений, генерацию нескольких решений для данной проблемы, их ранжирование и, при необходимости, уточнение лучшего из них. Этот метод позволяет O3 самостоятельно исправляться перед ответом и повышать точность, но требует значительных вычислительных мощностей.
Компания DeepMind разработала новый подход, называемый «эволюцией разума», который рассматривает рассуждение как итеративный процесс уточнения. Вместо анализа множества будущих сценариев, эта модель действует скорее как редактор, уточняющий различные черновики эссе. Модель генерирует несколько возможных ответов, оценивает их качество и уточняет лучший из них. Этот процесс, вдохновленный генетическими алгоритмами, обеспечивает высокое качество ответов за счет итераций. Он особенно эффективен для структурированных задач, таких как логические головоломки и задачи по программированию. Однако этот метод имеет ограничения, поскольку он полагается на внешнюю систему оценки качества ответа и может испытывать трудности с абстрактными рассуждениями, не имеющими четкого правильного или неправильного ответа.
DeepSeek-R1 использует подход, основанный на обучении с подкреплением, который позволяет ему развивать способности к рассуждению с течением времени. Вместо того чтобы полагаться на предварительно сгенерированные данные рассуждений, DeepSeek-R1 учится, решая проблемы, получая обратную связь и итеративно совершенствуясь, подобно тому, как студенты оттачивают свои навыки решения проблем с помощью практики. Модель следует структурированному циклу обучения с подкреплением, начиная с базовой модели и получая подсказки для пошагового решения математических задач. Каждый ответ проверяется путем прямого выполнения кода, минуя необходимость в дополнительной модели для проверки правильности. Если решение верное, модель получает вознаграждение; если оно неверное, она получает штраф. Этот процесс повторяется многократно, позволяя DeepSeek-R1 совершенствовать свои навыки логического рассуждения. Ключевым преимуществом этого подхода является эффективность, поскольку он встраивает способности к рассуждению во время обучения. Однако этот подход, основанный на обучении с подкреплением, имеет свои компромиссы, так как он полагается на задачи с проверяемыми результатами.
Моделируемое рассуждение – это значительный шаг на пути к созданию более надежного и интеллектуального ИИ. По мере развития этих моделей акцент сместится с простого генерирования текста на развитие надежных способностей к решению проблем, которые closely напоминают человеческое мышление. Будущие достижения, вероятно, будут сосредоточены на том, чтобы сделать модели ИИ способными выявлять и исправлять ошибки, интегрировать их с внешними инструментами для проверки ответов и распознавать неопределенность при столкновении с неоднозначной информацией. Ключевой задачей является баланс между глубиной рассуждений и вычислительной эффективностью. Конечная цель состоит в том, чтобы разработать системы ИИ, которые вдумчиво рассматривают свои ответы, обеспечивая точность и надежность.