DeepSeek的AIS發現了真正的人類慾望

DeepSeek在AI獎勵模型的突破：增強AI推理與回應

中國AI初創公司DeepSeek與清華大學合作，在AI研究領域取得重大里程碑。他們對AI獎勵模型的創新方法有望革新AI系統如何從人類偏好中學習，可能帶來更具響應性與一致性的AI系統。這一突破在他們的論文《推理時擴展通用獎勵建模》中詳細闡述，展示了一種超越現有獎勵建模技術的方法。

理解AI獎勵模型

AI獎勵模型在強化學習領域中扮演關鍵角色，特別是對於大型語言模型（LLMs）。這些模型如同數位導師，提供反饋以引導AI系統朝向符合人類期望的結果。DeepSeek的論文強調：「獎勵建模是引導LLM符合人類偏好的過程」，突顯其在AI應用擴展到更複雜領域時的重要性。

傳統獎勵模型在具有明確、可驗證標準的場景中表現出色，但在面對通用領域的多樣化與細膩需求時則顯不足。DeepSeek的創新直接應對這一問題，旨在提升各種情境下獎勵信號的精確度。

DeepSeek的創新方法

DeepSeek的方法整合了兩項新技術：

1. 生成式獎勵建模（GRM）： 這種方法在推理過程中提供更大的靈活性與可擴展性，透過語言提供更詳細的獎勵表達，而非依賴較簡單的純量或半純量方法。
2. 自我原則批判調整（SPCT）： 這種學習方法通過線上強化學習促進GRM的可擴展獎勵生成，動態生成與輸入和回應一致的原則。

根據清華大學與DeepSeek-AI研究員劉子俊的說法，這種雙重方法使「原則能根據輸入查詢和回應生成，適應性地調整獎勵生成過程」。此外，這項技術支援「推理時擴展」，允許在推理時利用額外計算資源來提升性能。

對AI產業的影響

DeepSeek的進展在AI發展的關鍵時刻到來，強化學習對於增強大型語言模型日益重要。這一突破的影響深遠：

• 增強AI反饋： 更精確的獎勵模型帶來更準確的反饋，隨著時間優化AI回應。
• 提升適應性： 在推理過程中擴展性能的能力，使AI系統能適應不同的計算環境。
• 更廣泛應用： 通用領域的獎勵建模改進，擴展了AI系統的潛在應用範圍。
• 高效資源使用： DeepSeek的方法表明，增強推理時擴展比訓練時增加模型規模更有效，允許較小的模型在適當資源下實現相近性能。

DeepSeek的崛起影響

自2023年由企業家梁文峰創立以來，DeepSeek迅速在全球AI領域嶄露頭角。公司最近升級的V3模型（DeepSeek-V3-0324）擁有「增強的推理能力、優化的前端網頁開發，以及提升的中文寫作能力」。致力於開源AI，DeepSeek已發布五個代碼儲存庫，促進社群中的合作與創新。

雖然有關DeepSeek-R2（其R1推理模型後繼者）可能發布的傳言甚囂塵上，但公司官方渠道仍保持沉默。

AI獎勵模型的未來

DeepSeek計劃開源其GRM模型，雖未透露具體時間表。此舉預計將通過促進更廣泛的實驗與合作，加速獎勵建模的進展。

隨著強化學習持續塑造AI的未來，DeepSeek與清華大學的合作代表了重要的一步。通過專注於反饋的質量與可擴展性，他們正在解決創建更好理解並符合人類偏好的AI系統的核心挑戰之一。

這種專注於模型如何及何時學習，而非僅僅其規模，凸顯了AI發展中創新方法的重要性。DeepSeek的努力正在縮小全球科技差距，並推動AI所能實現的邊界。