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

Đột phá của DeepSeek trong Mô hình Phần thưởng AI: Tăng cường Lý luận và Phản hồi AI

Startup AI Trung Quốc DeepSeek, hợp tác với Đại học Thanh Hoa, đã đạt được một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu AI. Phương pháp sáng tạo của họ đối với 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 thể dẫn đến các hệ thống AI phản hồi tốt hơn và phù hợp hơn. Đột phá này, được trình bày chi tiết trong bài báo của họ "Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling," thể hiện một phương pháp vượt trội so với các kỹ thuật mô hình hóa phần thưởng hiện có.

Hiểu về Mô hình Phần thưởng AI

Mô hình phần thưởng AI đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực học tăng cường, đặc biệt là đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Những mô hình này hoạt động như những nhà giáo dục số, cung cấp phản hồi định hướng các hệ thống AI tới những kết quả phù hợp với mong muốn của con người. Bài báo của DeepSeek nhấn mạnh rằng "Mô hình hóa phần thưởng là một quá trình hướng dẫn LLM tới sở thích của con người," làm nổi bật tầm quan trọng của nó khi các ứng dụng AI mở rộng sang các lĩnh vực phức tạp hơn.

Các mô hình phần thưởng truyền thống vượt trội trong các kịch bản có tiêu chí rõ ràng, có thể xác minh, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với những yêu cầu đa dạng và tinh tế của các lĩnh vực chung. Sự đổi mới của DeepSeek giải quyết vấn đề này một cách trực diện, nhằm tinh chỉnh độ chính xác của các tín hiệu phần thưởng trong nhiều bối cảnh khác nhau.

Phương pháp Sáng tạo của DeepSeek

Phương pháp của DeepSeek tích hợp hai kỹ thuật mới:

1. Mô hình hóa Phần thưởng Tạo sinh (GRM): Phương pháp này cho phép linh hoạt và khả năng mở rộng lớn hơn trong quá trình suy luận, cung cấp biểu diễn chi tiết hơn về phần thưởng thông qua ngôn ngữ, thay vì dựa vào các phương pháp đơn giản như số vô hướng hoặc bán vô hướng.
2. Tinh chỉnh Phê bình Tự nguyên tắc (SPCT): Phương pháp học này nâng cao GRM bằng cách thúc đẩy tạo sinh phần thưởng có khả năng mở rộng thông qua học tăng cường trực tuyến, tạo ra các nguyên tắc phù hợp với đầu vào và phản hồi một cách linh hoạt.

Theo Zijun Liu, một nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và DeepSeek-AI, phương pháp kép này cho phép "các nguyên tắc được tạo ra dựa trên truy vấn đầu vào và phản hồi, điều chỉnh linh hoạt quá trình tạo sinh phần thưởng." Hơn nữa, kỹ thuật này hỗ trợ "mở rộng thời gian suy luận," cho phép cải thiện hiệu suất bằng cách tận dụng các tài nguyên tính toán bổ sung tại thời điểm suy luận.

Ảnh hưởng đến Ngành AI

Tiến bộ của DeepSeek đến vào một thời điểm then chốt trong phát triển AI, khi học tăng cường ngày càng trở nên quan trọng để nâng cao các mô hình ngôn ngữ lớn. Những tác động của đột phá này rất sâu sắc:

• Phản hồi AI Tăng cường: Các mô hình phần thưởng chính xác hơn dẫn đến phản hồi chính xác hơn, tinh chỉnh phản hồi AI theo thời gian.
• Khả năng Thích ứng Tăng: Khả năng mở rộng hiệu suất trong thời gian suy luận cho phép các hệ thống AI thích nghi với các môi trường tính toán khác nhau.
• Ứng dụng Rộng rãi hơn: Mô hình hóa phần thưởng cải tiến trong các lĩnh vực chung mở rộng các ứng dụng tiềm năng của hệ thống AI.
• Sử dụng Tài nguyên Hiệu quả: Phương pháp của DeepSeek cho thấy rằng việc tăng cường mở rộng thời gian suy luận có thể hiệu quả hơn so với việc tăng kích thước mô hình trong quá trình huấn luyện, cho phép các mô hình nhỏ hơn đạt hiệu suất tương đương với nguồn lực phù hợp.

Sự Ảnh hưởng Ngày càng Tăng của DeepSeek

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

Trong khi các tin đồn lan truyền về khả năng ra mắt DeepSeek-R2, phiên bản kế tiếp của mô hình lý luận R1 của họ, công ty vẫn kín tiếng trên các kênh chính thức.

Tương Lai của Mô hình Phần thưởng AI

DeepSeek có kế hoạch mở nguồn các mô hình GRM của họ, mặc dù chưa công bố thời gian cụ thể. Động thái này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy các tiến bộ trong mô hình hóa phần thưởng bằng cách cho phép thử nghiệm và hợp tác rộng rãi hơn.

Khi học tăng cường tiếp tục định hình tương lai của AI, công trình của DeepSeek với Đại học Thanh Hoa đại diện cho một bước tiến quan trọng. 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 và phù hợp hơn với sở thích của con người.

Việc tập trung vào cách thức và thời điểm các mô hình học, thay vì chỉ kích thước của chúng, nhấn mạnh tầm quan trọng của các phương pháp sáng tạo trong phát triển AI. Những nỗ lực của DeepSeek đang thu hẹp khoảng cách công nghệ toàn cầu và đẩy xa giới hạn của những gì AI có thể đạt được.