W ostatnich latach pole AI zostało urzeczone sukcesem dużych modeli językowych (LLM). Początkowo zaprojektowane do przetwarzania języka naturalnego, modele te przekształciły się w potężne narzędzia rozumowania zdolne do rozwiązywania złożonych problemów z ludzkim procesem myślowym. Jednak pomimo ich wyjątkowych zdolności rozumowania, LLM mają znaczące wady, w tym wysokie koszty obliczeniowe i powolne prędkości wdrażania, co czyni je niepraktycznymi do użytku w świecie rzeczywistym w środowiskach ograniczonych przez zasobów, takich jak urządzenia mobilne lub przetwarzanie krawędzi. Doprowadziło to do rosnącego zainteresowania opracowaniem mniejszych, bardziej wydajnych modeli, które mogą oferować podobne możliwości rozumowania, jednocześnie minimalizując koszty i zapotrzebowanie na zasoby. W tym artykule bada wzrost tych małych modeli rozumowania, ich potencjał, wyzwania i implikacje dla przyszłości AI.
Zmiana perspektywy
W większości najnowszej historii AI pole podążało za zasadą „przepisów dotyczących skalowania”, co sugeruje, że wydajność modelu poprawia się w stosunku do danych, mocy obliczeniowej i wzrośtu wielkości modelu. Chociaż takie podejście przyniosło potężne modele, spowodowało również znaczne kompromisy, w tym wysokie koszty infrastruktury, wpływ na środowisko i problemy z opóźnieniami. Nie wszystkie aplikacje wymagają pełnych możliwości masowych modeli z setkami miliardów parametrów. W wielu praktycznych przypadkach-takich jak asystenci na urządzeniu, opieka zdrowotna i edukacja-modele małżeństwo mogą osiągnąć podobne wyniki, jeśli mogą skutecznie rozumować.
Zrozumienie rozumowania w sztucznej inteligencji
Rozumowanie w AI odnosi się do zdolności modelu do przestrzegania logicznych łańcuchów, zrozumienia przyczyny i skutku, wywnioskowania implikacji, planowania kroków w procesie i identyfikacji sprzeczności. W przypadku modeli językowych często oznacza to nie tylko pobieranie informacji, ale także manipulowanie i wnioskowanie informacji poprzez ustrukturyzowane podejście krok po kroku. Ten poziom rozumowania jest zazwyczaj osiągany poprzez dopracowanie LLM w celu wykonania wieloetapowego rozumowania przed uzyskaniem odpowiedzi. Metody te wymagają znacznych zasobów obliczeniowych i mogą być powolne i kosztowne wdrażanie, zwiększając obawy dotyczące ich dostępności i wpływu na środowisko.
Zrozumienie małych modeli rozumowania
Modne modele rozumowania mają na celu powtórzenie możliwości rozumowania dużych modeli, ale z większą wydajnością pod względem mocy obliczeniowej, zużycia pamięci i opóźnień. Modele te często wykorzystują technikę zwaną destylacją wiedzy, w której mniejszy model („uczeń”) uczy się z większego, wstępnie wyszkolonego modelu („nauczyciela”). Proces destylacji polega na szkoleniu mniejszego modelu na danych generowanych przez większy, w celu przeniesienia zdolności rozumowania. Model studencki jest następnie dostosowany do poprawy jego wydajności. W niektórych przypadkach stosuje się uczenie się wzmocnienia ze specjalistycznymi funkcjami nagrody specyficznymi dla domeny w celu dalszego zwiększenia zdolności modelu do wykonywania rozumowania specyficznego dla zadania.
Wzrost i postępy małych modeli rozumowania
Znaczącym kamieniem milowym w opracowywaniu małych modeli rozumowania pojawił się wraz z wydaniem Deepseek-R1. Pomimo szkolenia w stosunkowo skromnym klastrze starszych GPU, Deepseek-R1 osiągnął wydajność porównywalną z większymi modelami, takimi jak O1 Openai na testach porównawczych, takich jak MMLU i GSM-8K. Osiągnięcie to doprowadziło do ponownego rozpatrzenia tradycyjnego podejścia skalowania, które założyło, że większe modele były z natury lepsze.
Sukces DeepSeek-R1 można przypisać innowacyjnego procesu szkoleniowego, który połączył naukę wzmocnienia na dużą skalę bez polegania na nadzorowanym dostrajaniu we wczesnych fazach. Ta innowacja doprowadziła do stworzenia Deepseek-R1-Zero, modelu, który wykazywał imponujące umiejętności rozumowania, w porównaniu z dużymi modelami rozumowania. Dalsze ulepszenia, takie jak wykorzystanie danych na zimno, zwiększyło spójność i wykonywanie zadań modelu, szczególnie w obszarach takich jak matematyka i kod.
Ponadto techniki destylacji okazały się kluczowe w opracowaniu mniejszych, bardziej wydajnych modeli z większych. Na przykład Deepseek wydał destylowane wersje swoich modeli, o rozmiarach od 1,5 miliarda do 70 miliardów parametrów. Korzystając z tych modeli, naukowcy przeszkolili stosunkowo mniejszy model DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, który przewyższył O1-Mini Openai na różnych testach porównawczych. Modele te można teraz wdrażać ze standardowym sprzętem, co czyni je bardziej opłacalnymi opcjami dla szerokiej gamy aplikacji.
Czy małe modele mogą dopasować rozumowanie na poziomie GPT?
Aby ocenić, czy małe modele rozumowania (SRM) mogą pasować do mocy rozumowania dużych modeli (LRM), takich jak GPT, ważne jest, aby ocenić ich wydajność na standardowych testach porównawczych. Na przykład model DeepSeek-R1 uzyskał około 0,844 w teście MMLU, porównywalnym z większymi modelami, takimi jak O1. Na zestawie danych GSM-8K, który koncentruje się na matematyce szkół klasy, model destylowany DeepSeek-R1 osiągnął wydajność najwyższego poziomu, przewyższając zarówno O1, jak i O1-Mini.
W zadaniach kodowania, takich jak te na LiveCodeBench i Codeforces, modele destylowane DeepSeek-R1 działały podobnie jak O1-Mini i GPT-4O, wykazując silne możliwości rozumowania w programowaniu. Jednak większe modele nadal mają przewagę w zadaniach wymagających szerszego zrozumienia lub obsługi długich okien kontekstowych, ponieważ mniejsze modele są bardziej specyficzne dla zadania.
Pomimo ich mocnych stron małe modele mogą zmagać się z rozszerzonymi zadaniami rozumowania lub w obliczu danych poza dystrybucją. Na przykład w symulacjach szachowych w LLM Deepseek-R1 popełnił więcej błędów niż większe modele, co sugeruje ograniczenia jego zdolności do utrzymywania koncentracji i dokładności przez długi czas.
Kompromisy i praktyczne implikacje
Kompromisy między wielkością modelu a wydajnością mają kluczowe znaczenie przy porównaniu SRMS z LRM na poziomie GPT. Mniejsze modele wymagają mniej pamięci i mocy obliczeniowej, dzięki czemu są idealne do urządzeń krawędziowych, aplikacji mobilnych lub sytuacji, w których konieczne jest wnioskowanie offline. Ta wydajność powoduje niższe koszty operacyjne, przy czym modele takie jak Deepseek-R1 są do 96% tańsze w uruchomieniu niż większe modele, takie jak O1.
Jednak te przyrosty wydajności wiążą się z niektórymi kompromisami. Mniejsze modele są zazwyczaj dopracowane do określonych zadań, które mogą ograniczyć ich wszechstronność w porównaniu z większymi modelami. Na przykład, podczas gdy DeepSeek-R1 wyróżnia się matematyką i kodowaniem, brakuje mu możliwości multimodalnych, takich jak zdolność do interpretacji obrazów, które mogą obsługiwać większe modele, takie jak GPT-4O.
Pomimo tych ograniczeń praktyczne zastosowania małych modeli rozumowania są ogromne. W opiece zdrowotnej mogą one zasilać narzędzia diagnostyczne, które analizują dane medyczne na standardowych serwerach szpitalnych. W edukacji mogą być wykorzystywane do opracowania spersonalizowanych systemów korepetycji, zapewniając studentom opinie krok po kroku. W badaniach naukowych mogą pomóc w analizie danych i testowaniu hipotez w dziedzinach takich jak matematyka i fizyka. Natura modeli, takich jak Deepseek-R1, sprzyja również współpracy i demokratyzuje dostęp do AI, umożliwiając mniejszym organizacjom korzystanie z zaawansowanych technologii.
Dolna linia
Ewolucja modeli językowych w mniejsze modele rozumowania jest znaczącym postępem w AI. Chociaż modele te mogą jeszcze nie w pełni pasować do szerokich możliwości dużych modeli językowych, oferują kluczowe zalety w zakresie wydajności, opłacalności i dostępności. Uderzając równowagę między siłą rozumowania a wydajnością zasobów, mniejsze modele mają odgrywać kluczową rolę w różnych zastosowaniach, dzięki czemu AI jest bardziej praktyczne i zrównoważone do użytku w świecie rzeczywistym.
