DeepSeek的AIS發現了真正的人類慾望

DeepSeek在AI獎勵模型中的突破：增強AI推理和響應

中國AI初創公司DeepSeek與Tsinghua University合作，在AI研究中取得了一個重要的里程碑。他們對AI獎勵模型的創新方法有望徹底改變AI系統如何從人類的偏好中學習，這可能會導致更敏感和更加對齊的AI系統。這一突破性在論文“通才獎勵建模的推理時間縮放”中詳細介紹了一種超出現有獎勵建模技術的方法。

了解AI獎勵模型

AI獎勵模型在強化學習領域起著至關重要的作用，尤其是對於大型語言模型（LLMS）。這些模型充當數字教育者，提供反饋，使AI系統朝著與人類慾望保持一致的結果。 DeepSeek論文強調，“獎勵建模是一個指導LLM對人類偏好的過程”，強調了它的意義，因為AI應用程序擴展到更複雜的領域。

傳統獎勵模型在具有清晰，可驗證的標準的情況下表現出色，但面對一般領域的多樣化和細微差別的需求時會動搖。 DeepSeek的創新可以正面解決此問題，旨在完善各種情況下獎勵信號的準確性。

DeepSeek的創新方法

DeepSeek的方法集成了兩種新技術：

1. 生成獎勵建模（GRM）：這種方法允許在推理過程中提高靈活性和可擴展性，從而通過語言提供更詳細的獎勵表示，而不是依靠更簡單的標量或半刻度方法。
2. 自我填充的批評調整（SPCT）：這種學習方法通​​過通過在線加強學習來促進可擴展的獎勵生成來增強GRM，並動態生成與輸入和響應保持一致的原理。

Tsinghua University和DeepSeek-ai的研究人員Zijun Liu表示，這種雙重方法使“可以根據輸入查詢和響應來生成原理，從而適應獎勵生成過程。”此外，該技術支持“推理時間縮放”，通過在推理時利用其他計算資源來改善性能。

對AI行業的影響

DeepSeek的進步到達了AI開發的關鍵時刻，因為增強學習變得越來越不可或缺。這一突破的含義是深刻的：

• 增強的AI反饋：更精確的獎勵模型會導致更準確的反饋，並隨著時間的流逝而提出AI響應。
• 提高適應性：推理期間擴展性能的能力允許AI系統適應不同的計算環境。
• 更廣泛的應用：改進的一般域中的獎勵建模擴展了AI系統的潛在應用。
• 有效的資源使用： DeepSeek的方法表明，增強推理時間縮放比在訓練過程中增加模型大小更有效，從而使較小的模型可以與正確的資源實現可比的性能。

DeepSeek的影響力不斷上升

自企業家Liang Wenfeng於2023年成立以來，DeepSeek迅速在全球AI景觀中迅速崛起。該公司最近升級到其V3模型（DeepSeek-V3-0324）具有“增強的推理能力，優化的前端網絡開發以及升級了中國寫作能力”。 DeepSeek致力於開源AI，已發布了五個代碼存儲庫，從而促進了社區的合作和創新。

儘管有傳言稱DeepSeek-R2的潛在發行，這是其R1推理模型的繼任者，但該公司仍在官方渠道上行駛。

AI獎勵模型的未來

DeepSeek計劃開放其GRM模型，儘管特定的時間表仍未公開。預計這一舉動將通過實現更廣泛的實驗和協作來加速獎勵建模的進步。

隨著強化學習繼續影響AI的未來，DeepSeek與Tsinghua University的工作代表了重要的一步。通過專注於反饋的質量和可擴展性，他們正在應對創建AI系統的核心挑戰之一，以更好地理解並與人類的偏好保持一致。

這種關注於模型學習方式和何時學習，而不僅僅是其規模，強調了創新方法在AI開發中的重要性。 DeepSeek的努力正在縮小全球技術的鴻溝，並突破了AI所能實現的界限。