Rozlúštenie umelého myslenia: LLM rozumovanie a Reinforcement Learning
Rozlúštenie umelého myslenia: AI modely ako GPT-4 už riešia komplexné problémy krok za krokom. Vďaka Reinforcement Learningu a novým algoritmom (GRPO, DPO) sa AI učí „myslieť“ efektívnejšie a presnejšie.
V posledných mesiacoch sme svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti umelej inteligencie. Modely ako GPT-4 a Gemini od Google už dávno nie sú len generátormi textu; začínajú sa správať ako skutoční mysliaci, schopní riešiť komplexné problémy krok za krokom. V poslednej prednáške Stanford CME295 sme sa ponorili hlbšie do sveta LLM reasoning (rozumovanie), a to s pomocou Reinforcement Learningu (RL) a ďalších inovatívnych techník. Tento článok sumarizuje kľúčové poznatky z tejto fascinujúcej prednášky, aby ste aj vy mohli pochopiť, ako AI začína „myslieť“.
Kľúčové poznatky
Prednáška sa zamerala na niekoľko dôležitých oblastí:
- Definícia rozumovania: Rozumovanie je definované ako proces riešenia problémov pomocou viacerých krokov.
- Chain of Thought (Reťazec myšlienok): Táto technika, ktorá sa stala základom pre zlepšenie schopnosti AI uvažovať, spočíva v tom, že model generuje postupný reťazec myšlienok vedúcich k riešeniu.
- RL a tréning rozumovania: Reinforcement Learning (posilňovanie učenia) sa ukazuje ako účinný spôsob trénovania AI na uvažovanie, najmä keď nie sú dostupné kvalitné ľudské reťazce myšlienok.
- GRPO a DPO: Nové algoritmy GRPO a DPO pomáhajú riešiť problémy s neefektívnym využívaním tokenov pri RL trénovaní.
- DeepSeek R1: Príklad úspešného modelu, ktorý kombinuje rôzne techniky na dosiahnutie vysokého výkonu v rozumovaní.
Ako AI učí „myslieť“?
Tradične sa modely umelej inteligencie učili predpovedaním nasledujúceho slova v sekvencii. To funguje dobre pre generovanie textu, ale nie je ideálne pre riešenie komplexných problémov vyžadujúcich uvažovanie. Tu prichádza na rad Chain of Thought prompting. Predstavte si to ako pomoc AI pri písaní eseje – namiesto toho, aby ste jej len povedali, čo má napísať, ukážeme jej, ako o tom premýšľať a postupne budovať argument.
Ďalším kľúčovým krokom je využitie Reinforcement Learningu (RL). V RL sa model stáva „agentom“, ktorý interaguje s „prostredím“ a učí sa na základe odmien. Pri trénovaní LLM reasoning modelov je model agent, predpovedanie tokenov je akcia a ľudské preferencie sú odmenou.
GRPO: Algoritmus pre efektívne učenie
Jedným z hlavných problémov pri RL tréningu je nerovnomerné váženie tokenov v reťazci myšlienok. Algoritmus GRPO (Group Relative Policy Optimization) bol navrhnutý tak, aby tento problém riešil tým, že zabezpečí rovnakú mieru príspevku každého tokenu k celkovému výsledku. Neskôr bola predstavená vylepšená verzia DPO („GRPO done right“), ktorá ešte viac optimalizuje tréning a vedie k lepšie kontrolovaným výstupom.
DeepSeek R1: Úspešný príklad
DeepSeek R1 je vynikajúci príklad toho, ako kombinácia rôznych techník môže viesť k výkonnému modelu pre rozumovanie. Proces trénovania začal s predtrénovaným modelom v3 a postupne ho zlepšoval pomocou RL, pridávaním odmien za správnosť odpovedí a formátovanie. Zvlášť dôležité bolo zahrnutie „cold start“ fázy s ľudskými reťazcami myšlienok na zlepšenie konzistencie formátu.
Budúcnosť AI: Destilácia a ďalšie inovácie
Prednáška tiež poukázala na to, že je možné zmenšiť veľkosť rozsiahlych modelov pomocou techniky známej, ako „destilácia“. V tomto procese sa menší „študent“ učí od väčšieho „učiteľa“, čím dosahuje podobné výsledky s nižšou výpočtovou náročnosťou.
Záver a úvahy
Prednáška z CME295 nám ukázala, že AI rozumovanie je rýchlo sa rozvíjajúca oblasť. Vďaka inovatívnym algoritmom ako GRPO a DPO a kombinácii rôznych tréningových techník, môžeme očakávať ďalšie pokroky v schopnosti AI riešiť komplexné problémy a „myslieť“ podobne, ako ľudia. Otázkou ostáva, ako tieto nové možnosti ovplyvnia naše životy a aké etické výzvy s sebou prinášajú.
Dôležité odkazy:
Približne 221 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.11 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()