Deepseek's AIS khám phá ra mong muốn của con người thực sự

Bước đột phá của Deepseek trong các mô hình phần thưởng AI: Tăng cường lý luận và phản hồi AI

Khởi nghiệp AI của Trung Quốc Deepseek, phối hợp với Đại học Tsinghua, đã đạt được một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu AI. Cách tiếp cận sáng tạo của họ đối với các mô hình phần thưởng AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách các hệ thống AI học hỏi từ sở thích của con người, có khả năng dẫn đến các hệ thống AI phản ứng nhanh hơn và phù hợp hơn. Bước đột phá này, được chi tiết trong bài viết của họ "tỷ lệ thời gian suy luận cho mô hình phần thưởng tổng quát", giới thiệu một phương pháp vượt trội so với các kỹ thuật mô hình phần thưởng hiện có.

Hiểu các mô hình phần thưởng AI

Các mô hình phần thưởng AI đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực học tập củng cố, đặc biệt đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những mô hình này đóng vai trò là nhà giáo dục kỹ thuật số, cung cấp phản hồi hướng hệ thống AI hướng tới kết quả phù hợp với mong muốn của con người. Bài viết của DeepSeek nhấn mạnh rằng "mô hình phần thưởng là một quá trình hướng dẫn LLM theo sở thích của con người", nhấn mạnh tầm quan trọng của nó khi các ứng dụng AI mở rộng thành các lĩnh vực phức tạp hơn.

Các mô hình phần thưởng truyền thống vượt trội trong các kịch bản với các tiêu chí rõ ràng, có thể kiểm chứng nhưng chùn bước khi phải đối mặt với các yêu cầu đa dạng và sắc thái của các lĩnh vực chung. Sự đổi mới của Deepseek đã giải quyết vấn đề này, nhằm mục đích tinh chỉnh tính chính xác của các tín hiệu phần thưởng trên các bối cảnh khác nhau.

Cách tiếp cận sáng tạo của Deepseek

Phương pháp của Deepseek tích hợp hai kỹ thuật mới lạ:

1. Mô hình phần thưởng tổng quát (GRM): Cách tiếp cận này cho phép tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn trong quá trình suy luận, đưa ra một đại diện chi tiết hơn về phần thưởng thông qua ngôn ngữ, thay vì dựa vào các phương pháp vô hướng hoặc bán xơ hóa đơn giản hơn.
2. Điều chỉnh phê bình tự nguyên tắc (SPCT): Phương pháp học tập này tăng cường GRM bằng cách thúc đẩy tạo phần thưởng có thể mở rộng thông qua học tập củng cố trực tuyến, tạo ra các nguyên tắc tự động phù hợp với đầu vào và phản hồi.

Theo Zijun Liu, một nhà nghiên cứu từ Đại học Tsinghua và Deepseek-AI, cách tiếp cận kép này cho phép "các nguyên tắc được tạo dựa trên truy vấn và phản hồi đầu vào, phù hợp với quy trình tạo ra phần thưởng." Hơn nữa, kỹ thuật này hỗ trợ "tỷ lệ thời gian suy luận", cho phép cải thiện hiệu suất bằng cách tận dụng các tài nguyên tính toán bổ sung tại thời điểm thực hiện.

Tác động đến ngành công nghiệp AI

Sự tiến bộ của Deepseek xuất hiện vào một thời điểm quan trọng trong sự phát triển của AI, khi việc học củng cố ngày càng không thể thiếu để tăng cường các mô hình ngôn ngữ lớn. Ý nghĩa của bước đột phá này là sâu sắc:

• Phản hồi AI nâng cao: Các mô hình phần thưởng chính xác hơn dẫn đến phản hồi chính xác hơn, tinh chỉnh các phản hồi AI theo thời gian.
• Tăng khả năng thích ứng: Khả năng mở rộng hiệu suất trong quá trình suy luận cho phép các hệ thống AI thích ứng với các môi trường tính toán khác nhau.
• Ứng dụng rộng hơn: Cải thiện mô hình phần thưởng trong các lĩnh vực chung mở rộng các ứng dụng tiềm năng của các hệ thống AI.
• Sử dụng tài nguyên hiệu quả: Phương pháp của DeepSeek cho thấy rằng việc tăng cường tỷ lệ thời gian suy luận có thể hiệu quả hơn so với việc tăng kích thước mô hình trong quá trình đào tạo, cho phép các mô hình nhỏ hơn đạt được hiệu suất tương đương với các tài nguyên phù hợp.

Ảnh hưởng đang gia tăng của Deepseek

Kể từ khi thành lập vào năm 2023 bởi doanh nhân Liang Wenfeng, Deepseek đã nhanh chóng nổi lên trong bối cảnh AI toàn cầu. Nâng cấp gần đây của công ty lên mô hình V3 (DeepSeek-V3-0324) tự hào với "khả năng lý luận nâng cao, phát triển web phía trước được tối ưu hóa và nâng cấp trình độ viết của Trung Quốc." Cam kết với AI nguồn mở, Deepseek đã phát hành năm kho lưu trữ mã, thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong cộng đồng.

Trong khi những tin đồn xoay quanh việc phát hành tiềm năng của Deepseek-R2, người kế nhiệm cho mô hình lý luận R1 của họ, công ty vẫn rất kín tiếng trên các kênh chính thức.

Tương lai của các mô hình phần thưởng AI

Deepseek có kế hoạch mở các mô hình GRM của họ, mặc dù một dòng thời gian cụ thể vẫn không được tiết lộ. Động thái này dự kiến ​​sẽ tăng tốc những tiến bộ trong việc thưởng thức mô hình hóa bằng cách cho phép thử nghiệm và hợp tác rộng hơn.

Khi học tập củng cố tiếp tục định hình tương lai của AI, công việc của Deepseek với Đại học Tsinghua đại diện cho một bước tiến đáng kể. Bằng cách tập trung vào chất lượng và khả năng mở rộng của phản hồi, họ đang giải quyết một trong những thách thức cốt lõi trong việc tạo ra các hệ thống AI hiểu rõ hơn và phù hợp với sở thích của con người.

Điều này tập trung vào cách thức và khi các mô hình học, thay vì chỉ có kích thước của chúng, nhấn mạnh tầm quan trọng của các phương pháp tiếp cận sáng tạo trong phát triển AI. Những nỗ lực của Deepseek đang thu hẹp sự phân chia công nghệ toàn cầu và đẩy ranh giới của những gì AI có thể đạt được.