Андрей Щербаков 
Большие языковые модели (LLM) значительно продвинули обработку естественного языка (NLP), преуспевая в задачах генерации текста, перевода и реферирования. Однако их способность к логическому мышлению все еще остается проблемой. Традиционные LLM, предназначенные для предсказания следующего слова, полагаются на распознавание статистических закономерностей, а не на структурированное мышление. Это ограничивает их способность решать сложные задачи и автономно адаптироваться к новым сценариям.
Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи интегрировали обучение с подкреплением (RL) с методом цепочки рассуждений (CoT), что позволяет LLM развивать продвинутые способности к рассуждению. Этот прорыв привел к появлению таких моделей, как DeepSeek R1, которые демонстрируют замечательные способности к логическому мышлению. Объединяя адаптивный процесс обучения с подкреплением со структурированным подходом CoT к решению проблем, LLM превращаются в автономных агентов рассуждения, способных решать сложные задачи с большей эффективностью, точностью и адаптируемостью.
Несмотря на впечатляющие возможности, LLM имеют присущие им ограничения, когда дело доходит до рассуждений и решения проблем. Они генерируют ответы на основе статистических вероятностей, а не логического вывода, что приводит к поверхностным ответам, которым может не хватать глубины и аргументации. В отличие от людей, которые могут систематически разбивать проблемы на более мелкие, управляемые части, LLM испытывают трудности со структурированным решением проблем. Они часто не могут поддерживать логическую последовательность, что приводит к галлюцинациям или противоречивым ответам. Кроме того, LLM генерируют текст за один шаг и не имеют внутреннего механизма для проверки или уточнения своих результатов, в отличие от процесса саморефлексии у людей. Эти ограничения делают их ненадежными в задачах, требующих глубоких рассуждений.
Внедрение подсказок CoT улучшило способность LLM справляться с многоступенчатыми рассуждениями, явно генерируя промежуточные шаги, прежде чем прийти к окончательному ответу. Этот структурированный подход вдохновлен методами решения проблем, используемыми людьми. Несмотря на свою эффективность, рассуждение CoT фундаментально зависит от подсказок, созданных человеком, что означает, что модель не развивает навыки рассуждения самостоятельно естественным образом. Кроме того, эффективность CoT привязана к подсказкам, специфичным для конкретной задачи, что требует значительных инженерных усилий для разработки подсказок для различных проблем. Более того, поскольку LLM не распознают автономно, когда следует применять CoT, их способности к рассуждению остаются ограниченными заранее определенными инструкциями. Это отсутствие самодостаточности подчеркивает необходимость в более автономной системе рассуждений.
Обучение с подкреплением (RL) представляет собой убедительное решение ограничений, связанных с подсказками CoT, разработанными человеком, позволяя LLM динамически развивать навыки рассуждения, а не полагаться на статичный человеческий ввод. В отличие от традиционных подходов, когда модели учатся на огромных объемах ранее существовавших данных, RL позволяет моделям совершенствовать свои процессы решения проблем посредством итеративного обучения. Используя механизмы обратной связи, основанные на вознаграждении, RL помогает LLM создавать внутренние структуры рассуждений, улучшая их способность обобщать различные задачи. Это позволяет создать более адаптивную, масштабируемую и самосовершенствующуюся модель, способную справляться со сложными рассуждениями без необходимости ручной тонкой настройки. Кроме того, RL обеспечивает самокоррекцию, позволяя моделям уменьшать галлюцинации и противоречия в своих результатах, делая их более надежными для практического применения.
Обучение с подкреплением – это парадигма машинного обучения, в которой агент (в данном случае LLM) взаимодействует со средой (например, сложной проблемой) для максимизации совокупного вознаграждения. В отличие от обучения с учителем, когда модели обучаются на размеченных наборах данных, RL позволяет моделям учиться методом проб и ошибок, постоянно совершенствуя свои ответы на основе обратной связи. Процесс RL начинается, когда LLM получает начальную подсказку с проблемой, которая служит ее начальным состоянием. Затем модель генерирует шаг рассуждения, который действует как действие, предпринятое в среде. Функция вознаграждения оценивает это действие, обеспечивая положительное подкрепление для логичных и точных ответов и наказывая за ошибки или бессвязность. Со временем модель учится оптимизировать свои стратегии рассуждения, корректируя свои внутренние политики для максимизации вознаграждений. По мере того, как модель проходит через этот процесс, она постепенно улучшает свое структурированное мышление, что приводит к более последовательным и надежным результатам.
DeepSeek R1 является ярким примером того, как сочетание RL с рассуждением CoT улучшает логическое решение проблем в LLM. В то время как другие модели в значительной степени зависят от подсказок, разработанных человеком, эта комбинация позволила DeepSeek R1 динамически совершенствовать свои стратегии рассуждения. В результате модель может автономно определять наиболее эффективный способ разбиения сложных проблем на более мелкие шаги и генерировать структурированные, последовательные ответы.
Ключевым нововведением DeepSeek R1 является использование групповой относительной оптимизации политики (GRPO). Этот метод позволяет модели постоянно сравнивать новые ответы с предыдущими попытками и подкреплять те, которые показывают улучшение. В отличие от традиционных методов RL, которые оптимизируются для абсолютной правильности, GRPO фокусируется на относительном прогрессе, позволяя модели итеративно совершенствовать свой подход с течением времени. Этот процесс позволяет DeepSeek R1 учиться на успехах и неудачах, а не полагаться на явное вмешательство человека, чтобы постепенно повышать эффективность своих рассуждений в широком спектре предметных областей.
Еще одним важным фактором успеха DeepSeek R1 является его способность к самокоррекции и оптимизации своих логических последовательностей. Выявляя несоответствия в своей цепочке рассуждений, модель может определять слабые места в своих ответах и соответствующим образом их корректировать. Этот итеративный процесс повышает точность и надежность за счет минимизации галлюцинаций и логических несоответствий.
Хотя RL продемонстрировал большие перспективы в предоставлении LLM возможности рассуждать автономно, он не лишен проблем. Одной из самых больших проблем при применении RL к LLM является определение практической функции вознаграждения. Если система вознаграждения отдает приоритет беглости речи, а не логической правильности, модель может выдавать ответы, которые звучат правдоподобно, но не имеют подлинных рассуждений. Кроме того, RL должен сбалансировать исследование и использование – переобученная модель, которая оптимизируется для конкретной стратегии максимизации вознаграждения, может стать жесткой, что ограничит ее способность обобщать рассуждения для различных проблем.
Еще одной серьезной проблемой является вычислительная стоимость уточнения LLM с помощью RL и рассуждений CoT. Обучение RL требует значительных ресурсов, что делает крупномасштабную реализацию дорогостоящей и сложной. Несмотря на эти проблемы, RL остается многообещающим подходом для улучшения рассуждений LLM и стимулирования текущих исследований и инноваций.
Следующий этап развития искусственного интеллекта заключается в непрерывном обучении и самосовершенствовании. Исследователи изучают методы метаобучения, позволяющие LLM со временем совершенствовать свои рассуждения. Одним из многообещающих подходов является обучение с подкреплением с самовоспроизведением, когда модели бросают вызов и критикуют свои собственные ответы, еще больше расширяя свои способности к автономному рассуждению.
Кроме того, гибридные модели, сочетающие RL с рассуждениями на основе графов знаний, могут улучшить логическую согласованность и фактическую точность за счет интеграции структурированных знаний в процесс обучения. Однако по мере развития систем искусственного интеллекта, управляемых RL, решение этических проблем, таких как обеспечение справедливости, прозрачности и смягчение предвзятости, будет иметь важное значение для создания заслуживающих доверия и ответственных моделей рассуждения ИИ.
Объединение обучения с подкреплением и решения проблем методом цепочки рассуждений – это значительный шаг на пути к преобразованию LLM в автономных агентов рассуждения. Предоставляя LLM возможность заниматься критическим мышлением, а не простым распознаванием образов, RL и CoT способствуют переходу от статичных, зависимых от подсказок ответов к динамическому обучению, основанному на обратной связи.
Будущее LLM заключается в моделях, которые могут рассуждать о сложных проблемах и адаптироваться к новым сценариям, а не просто генерировать текстовые последовательности. По мере развития методов RL мы приближаемся к системам ИИ, способным к независимому, логическому рассуждению в различных областях, включая здравоохранение, научные исследования, юридический анализ и принятие сложных решений.
