Состояние моделей рассуждения LLM

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

13.03.2025 04:15:33 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Машинное обучение

Часть 1: Методы масштабирования вычислительной мощности во время вывода

Улучшение способностей к рассуждению больших языковых моделей (LLM) стало одной из самых обсуждаемых тем в 2025 году – и не без оснований. Улучшенные навыки рассуждения позволяют моделям решать более сложные задачи, что делает их полезными в самых разных областях, интересных пользователям.

За последние несколько недель исследователи предложили множество новых методов для улучшения рассуждений. Среди них – увеличение вычислительных ресурсов во время вывода, обучение с подкреплением, контролируемая донастройка и дистилляция. При этом многие методы комбинируют эти подходы для достижения ещё лучших результатов.

В этой статье рассматриваются последние достижения в разработке LLM, оптимизированных для рассуждений, с особым вниманием к методам увеличения вычислительной мощности во время вывода, появившимся после выпуска DeepSeek R1.

Я уже описывал четыре основные категории построения моделей рассуждения в статье «Понимание LLM для рассуждений». Здесь же речь пойдёт именно о методах масштабирования вычислений во время вывода.

Поскольку большинство читателей уже знакомы с моделями рассуждения на базе LLM, определимся кратко. Модель рассуждения на базе LLM – это такая LLM, которая решает многошаговые задачи, генерируя промежуточные шаги или структурированный процесс «мыслей». В отличие от простых моделей, дающих лишь конечный ответ, такие модели либо явно показывают свой процесс размышлений, либо выполняют его внутри, что помогает им лучше справляться с головоломками, задачами по программированию и математикой.

Подробнее