DeepSeek's AIS раскрывает истинные человеческие желания

Прорыв DeepSeek в моделях вознаграждения AI: улучшение рассуждений и ответа искусственного интеллекта

Китайский AI Startup Deepseek в сотрудничестве с Университетом Цинхуа достиг значительной вехи в исследованиях искусственного интеллекта. Их инновационный подход к моделям вознаграждения искусственного интеллекта обещает революционизировать, как системы ИИ учатся у человеческих предпочтений, что может привести к более отзывчивым и выровненным системам ИИ. Этот прорыв, подробный в их статье «масштабирование времени вывода для моделирования вознаграждения генералиста», демонстрирует метод, который превосходит существующие методы моделирования вознаграждений.

Понимание моделей вознаграждения ИИ

Модели вознаграждения AI играют решающую роль в области обучения подкрепления, особенно для моделей крупных языков (LLMS). Эти модели действуют как цифровые преподаватели, предоставляя обратную связь, которая направляет системы ИИ к результатам, которые соответствуют человеческим желаниям. В статье DeepSeek подчеркивается, что «моделирование вознаграждения - это процесс, который направляет LLM к человеческим предпочтениям», подчеркивая его значение, поскольку приложения AI расширяются в более сложные области.

Традиционные модели вознаграждений преуспевают в сценариях с четкими, подтверждаемыми критериями, но колеблется, когда сталкиваются с разнообразными и нюансированными требованиями общих областей. Инновация Deepseek решает эту проблему в лоб, стремясь уточнить точность сигналов вознаграждения в разных контекстах.

Инновационный подход DeepSeek

Метод DeepSeek объединяет две новые методы:

1. Генеративное моделирование вознаграждения (GRM): Этот подход обеспечивает большую гибкость и масштабируемость во время вывода, предлагая более подробное представление вознаграждений через язык, а не полагаясь на более простые скалярные или полукалярные методы.
2. Саморажаемая настройка критики (SPCT): этот метод обучения улучшает GRM за счет стимулирования масштабируемого генерации вознаграждений посредством онлайн-обучения подкрепления, динамически генерируя принципы, которые соответствуют вводу и ответам.

По словам Зиджуна Лю, исследователя из Университета Цинхуа и Deepseek-AI, этот двойной подход позволяет создавать «принципы« принципы на основе ввода и ответов, адаптивно выравнивая процесс генерации вознаграждения ». Кроме того, метод поддерживает «масштабирование времени вывода», позволяя улучшить производительность, используя дополнительные вычислительные ресурсы во время вывода.

Влияние на индустрию ИИ

Содействие DeepSeek приходит к ключевому моменту в разработке ИИ, поскольку обучение подкреплению становится все более неотъемлемой частью улучшения крупных языковых моделей. Последствия этого прорыва глубоки:

• Усовершенствованная обратная связь с ИИ: более точные модели вознаграждений приводят к более точной обратной связи, уточнив ответы ИИ с течением времени.
• Повышенная адаптивность: способность масштабировать производительность во время вывода позволяет системам ИИ адаптироваться к различной вычислительной среде.
• Более широкое применение: улучшенное моделирование вознаграждения в общих областях расширяет потенциальные применения систем ИИ.
• Эффективное использование ресурсов: метод DeepSeek предполагает, что увеличение масштабирования времени вывода может быть более эффективным, чем увеличение размера модели во время обучения, что позволяет меньшим моделям достигать сопоставимой производительности с правильными ресурсами.

Растущее влияние DeepSeek

С момента своего основания в 2023 году предпринимателем Лян Вэнфенг, Deepseek быстро поднялся до известности в глобальном ландшафте ИИ. Недавнее обновление компании до своей модели V3 (DeepSeek-V3-0324) может похвастаться «расширенными возможностями рассуждений, оптимизированной веб-разработкой фронта и повышением знания китайского письма». Полученный в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, DeepSeek выпустил пять репозиториев кода, способствуя сотрудничеству и инновациям в сообществе.

В то время как слухи крутятся о потенциальном выпуске DeepSeek-R2, преемника их модели рассуждений R1, компания остается плотно подготовленной на официальных каналах.

Будущее моделей вознаграждения ИИ

DeepSeek планирует открыть источник своих моделей GRM, хотя конкретный график остается нераскрытым. Ожидается, что этот шаг ускорит достижения в моделировании вознаграждения, обеспечивая более широкие эксперименты и сотрудничество.

Поскольку обучение подкреплению продолжает формировать будущее ИИ, работа Deepseek с университетом Цинхуа представляет собой значительный шаг вперед. Сосредоточив внимание на качестве и масштабируемости обратной связи, они решают одну из основных проблем в создании систем ИИ, которые лучше понимают и соответствуют человеческим предпочтениям.

Это сосредоточено на том, как и когда модели учатся, а не только на их размере, подчеркивает важность инновационных подходов в разработке ИИ. Усилия DeepSeek - сузить глобальную технологическую разрыв и раздвигать границы того, чего может достичь ИИ.