O AIS de Deepseek descobre desejos humanos verdadeiros

O avanço de Deepseek nos modelos de recompensa da IA: melhorando o raciocínio e a resposta da IA

A startup de IA chinesa Deepseek, em colaboração com a Universidade de Tsinghua, alcançou um marco significativo na pesquisa de IA. Sua abordagem inovadora aos modelos de recompensa da IA ​​promete revolucionar como os sistemas de IA aprendem com as preferências humanas, potencialmente levando a sistemas de IA mais responsivos e alinhados. Esse avanço, detalhado em seu artigo "Scaling em tempo de inferência para modelagem de recompensa generalista", mostra um método que supera as técnicas de modelagem de recompensa existentes.

Entendendo os modelos de recompensa da IA

Os modelos de recompensa da IA ​​desempenham um papel crucial no campo da aprendizagem de reforço, principalmente para grandes modelos de idiomas (LLMS). Esses modelos atuam como educadores digitais, fornecendo feedback que orienta os sistemas de IA em relação aos resultados que se alinham aos desejos humanos. O artigo Deepseek enfatiza que "a modelagem de recompensa é um processo que orienta um LLM para as preferências humanas", destacando seu significado à medida que os aplicativos de IA se expandem para domínios mais complexos.

Os modelos de recompensa tradicionais se destacam em cenários com critérios claros e verificáveis, mas vacilam quando confrontados com as diversas e diferenciadas demandas de domínios gerais. A inovação da Deepseek aborda essa questão de frente, com o objetivo de refinar a precisão dos sinais de recompensa em vários contextos.

A abordagem inovadora de Deepseek

O método de Deepseek integra duas novas técnicas:

1. Modelagem generativa de recompensa (GRM): Essa abordagem permite maior flexibilidade e escalabilidade durante a inferência, oferecendo uma representação mais detalhada das recompensas através da linguagem, em vez de depender de métodos escalares ou semi-escalares mais simples.
2. Ajuste de crítica auto-princípio (SPCT): Esse método de aprendizado aprimora os GRMs, promovendo a geração de recompensa escalável por meio de aprendizado de reforço on-line, gerando dinamicamente princípios que se alinham com a entrada e as respostas.

De acordo com Zijun Liu, pesquisador da Universidade de Tsinghua e Deepseek-AI, essa abordagem dupla permite que os princípios sejam gerados com base na consulta e respostas de entrada, alinhando adaptativamente o processo de geração de recompensa ". Além disso, a técnica suporta "escala de tempo de inferência", permitindo melhorias de desempenho, alavancando recursos computacionais adicionais em tempo de inferência.

Impacto na indústria de IA

O avanço de Deepseek chega a um momento crucial no desenvolvimento da IA, à medida que o aprendizado de reforço se torna cada vez mais essencial para melhorar os grandes modelos de linguagem. As implicações desse avanço são profundas:

• Feedback aprimorado de IA: modelos de recompensa mais precisos levam a um feedback mais preciso, refinando as respostas da IA ​​ao longo do tempo.
• Maior adaptabilidade: a capacidade de dimensionar o desempenho durante a inferência permite que os sistemas de IA se adaptem a ambientes computacionais variados.
• Aplicação mais ampla: a modelagem de recompensa aprimorada em domínios gerais expande as aplicações em potencial dos sistemas de IA.
• Uso eficiente de recursos: o método da Deepseek sugere que o aprimoramento da escala de tempo de inferência pode ser mais eficaz do que aumentar o tamanho do modelo durante o treinamento, permitindo que modelos menores obtenham desempenho comparável com os recursos certos.

A crescente influência de Deepseek

Desde a sua fundação em 2023 pelo empresário Liang Wenfeng, a Deepseek rapidamente se destacou na paisagem global da IA. A recente atualização da empresa para o seu modelo V3 (Deepseek-V3-0324) possui "recursos aprimorados de raciocínio, desenvolvimento da Web de front-end otimizado e proficiência em escrita chinesa atualizada". Comprometido com a IA de código aberto, a Deepseek lançou cinco repositórios de código, promovendo a colaboração e a inovação na comunidade.

Enquanto os rumores giram sobre o lançamento potencial do Deepseek-R2, o sucessor do seu modelo de raciocínio R1, a empresa permanece de boca fechada nos canais oficiais.

O futuro dos modelos de recompensa da IA

A Deepseek planeja abrir seus modelos GRM, embora uma linha do tempo específica permaneça não revelada. Espera -se que esse movimento acelere os avanços na modelagem de recompensas, permitindo uma experimentação e colaboração mais amplas.

À medida que o aprendizado de reforço continua a moldar o futuro da IA, o trabalho de Deepseek com a Universidade de Tsinghua representa um passo significativo. Ao focar na qualidade e escalabilidade do feedback, eles estão enfrentando um dos principais desafios na criação de sistemas de IA que entendem e se alinham melhor às preferências humanas.

Esse foco em como e quando os modelos aprendem, em vez de apenas seu tamanho, ressalta a importância de abordagens inovadoras no desenvolvimento da IA. Os esforços de Deepseek estão estreitando a tecnologia global dividir e ultrapassar os limites do que a IA pode alcançar.