افق پیش رو: محدودیت‌های مدل‌های استدلال محاسباتی

مدل‌های استدلال که به عنوان جهش بزرگ بعدی در تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مورد استقبال قرار گرفته‌اند، پیشرفت‌های قابل توجهی را به ویژه در حوزه‌هایی که نیازمند حل مسئله پیچیده هستند، مانند ریاضیات و برنامه‌نویسی کامپیوتری نشان داده‌اند. این سیستم‌های پیچیده که با فاز “آموزش استدلال” اضافی متمایز می‌شوند، از یادگیری تقویتی برای تنظیم دقیق قابلیت‌های خود برای مقابله با چالش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. o3 OpenAI به عنوان یک نمونه پیشگام برجسته است و بر اساس ارزیابی‌های معیار، دستاوردهای عملکرد قابل توجهی را نسبت به o1، سلف خود نشان می‌دهد. سوال اصلی که اکنون بر این حوزه سایه افکنده است، پایداری این پیشرفت است. آیا این مدل‌ها می‌توانند صرفاً با افزایش قدرت محاسباتی به همان سرعت به پیشرفت خود ادامه دهند؟

Epoch AI، یک سازمان تحقیقاتی متمرکز بر تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی، وظیفه باز کردن این سوال را بر عهده گرفته است. جاش یو، یک تحلیلگر داده در Epoch AI، یک تحلیل جامع را برای تعیین سطوح فعلی سرمایه‌گذاری محاسباتی در آموزش استدلال و ارزیابی پتانسیل باقی‌مانده برای گسترش انجام داده است.

افزایش محاسباتی پشت مدل‌های استدلال

OpenAI به طور علنی اعلام کرده است که o3 با ده برابر منابع محاسباتی اختصاص داده شده به استدلال در مقایسه با o1 آموزش داده شده است - یک افزایش قابل توجه که تنها در چهار ماه به دست آمده است. نموداری که توسط OpenAI تولید شده است به وضوح همبستگی نزدیک بین قدرت محاسباتی و عملکرد در معیار ریاضی AIME را نشان می‌دهد. Epoch AI فرض می‌کند که این ارقام به طور خاص به مرحله دوم آموزش، یعنی آموزش استدلال، مربوط می‌شوند نه کل فرآیند آموزش مدل.

برای قرار دادن این ارقام در چشم انداز، Epoch AI مدل‌های قابل مقایسه را بررسی کرد. به عنوان مثال، DeepSeek-R1، که طبق گزارش‌ها با حدود 6e23 FLOP (عملیات ممیز شناور در ثانیه) با هزینه تخمینی 1 میلیون دلار آموزش داده شده است، به نتایج معیار مشابه o1 دست یافت.

غول‌های فناوری Nvidia و Microsoft نیز در توسعه مدل‌های استدلال مشارکت داشته‌اند و داده‌های آموزشی در دسترس عموم را ارائه می‌دهند. Llama-Nemotron Ultra 253B انویدیا تقریباً 140000 ساعت GPU H100، معادل تقریباً 1e23 FLOP، برای مرحله آموزش استدلال خود استفاده کرد. Phi-4-reasoning مایکروسافت حتی از قدرت محاسباتی کمتری، زیر 1e20 FLOP، استفاده کرد. یک عامل مهم که این مدل‌ها را متمایز می‌کند، اتکای شدید آنها به داده‌های آموزشی مصنوعی تولید شده توسط سایر سیستم‌های هوش مصنوعی است. Epoch AI تأکید می‌کند که این اتکا، مقایسه‌های مستقیم با مدل‌هایی مانند o3 را به دلیل تفاوت‌های ذاتی بین داده‌های واقعی و مصنوعی و تأثیر آن بر یادگیری مدل و تعمیم دشوارتر می‌کند.

تعریف “آموزش استدلال”: حوزه‌ای مبهم

یک لایه دیگر از پیچیدگی ناشی از عدم وجود تعریف پذیرفته شده جهانی از “آموزش استدلال” است. علاوه بر یادگیری تقویتی، برخی از مدل‌ها تکنیک‌هایی مانند تنظیم دقیق نظارت شده را نیز در خود جای می‌دهند. ابهام پیرامون اجزای موجود در برآوردهای محاسباتی، ناسازگاری‌هایی را ایجاد می‌کند و مقایسه دقیق منابع بین مدل‌های مختلف را چالش برانگیز می‌کند.

در حال حاضر، مدل‌های استدلال هنوز به طور قابل توجهی کمتر از گسترده‌ترین اجراهای آموزش هوش مصنوعی، مانند Grok 3، که از 1e26 FLOP فراتر می‌رود، قدرت محاسباتی مصرف می‌کنند. مراحل آموزش استدلال معاصر به طور معمول بین 1e23 و 1e24 FLOP کار می‌کنند و فضای قابل توجهی برای گسترش بالقوه باقی می‌گذارند - یا حداقل در نگاه اول چنین به نظر می‌رسد.

داریو آمودی، مدیر عامل Anthropic، دیدگاه مشابهی دارد. او معتقد است که سرمایه‌گذاری 1 میلیون دلاری در آموزش استدلال می‌تواند پیشرفت قابل توجهی را به همراه داشته باشد. با این حال، شرکت‌ها به طور فعال در حال بررسی راه‌هایی برای افزایش بودجه برای این مرحله آموزش ثانویه به صدها میلیون دلار و فراتر از آن هستند، که نشان دهنده آینده‌ای است که در آن اقتصاد آموزش به طور چشمگیری تغییر می‌کند.

اگر روند فعلی افزایش تقریباً ده برابری در قدرت محاسباتی هر سه تا پنج ماه ادامه یابد، محاسبات آموزش استدلال می‌تواند به طور بالقوه به محاسبات آموزش کل مدل‌های پیشرو در اوایل سال آینده برسد. با این حال، جاش یو پیش بینی می‌کند که رشد در نهایت به تقریباً 4 برابر افزایش در سال کاهش یابد، که با روندهای گسترده‌تر صنعت همسو است. این کاهش احتمالاً ناشی از ترکیبی از عوامل، از جمله کاهش بازده سرمایه‌گذاری در آموزش، افزایش هزینه منابع محاسباتی و محدودیت‌های داده‌های آموزشی موجود خواهد بود.

فراتر از محاسبات: گلوگاه‌ها در افق

Epoch AI تأکید می‌کند که قدرت محاسباتی تنها عامل محدود کننده نیست. آموزش استدلال نیازمند مقادیر قابل توجهی از وظایف چالش برانگیز و با کیفیت بالا است. بدست آوردن چنین داده‌هایی دشوار است. تولید آن به صورت مصنوعی حتی دشوارتر است. مشکل داده‌های مصنوعی فقط اصالت نیست. بسیاری استدلال می‌کنند که کیفیت پایین است. علاوه بر این، اثربخشی این رویکرد در خارج از حوزه‌های بسیار ساختار یافته مانند ریاضیات و برنامه‌نویسی کامپیوتری نامشخص باقی مانده است. با این وجود، پروژه‌هایی مانند “تحقیق عمیق” در ChatGPT، که از یک نسخه سفارشی تنظیم شده از o3 استفاده می‌کند، پتانسیلی برای کاربرد گسترده‌تر را نشان می‌دهد.

وظایف پشت صحنه پر زحمت، مانند انتخاب وظایف مناسب، طراحی توابع پاداش و توسعه استراتژی‌های آموزشی، نیز چالش‌هایی را ایجاد می‌کنند. این هزینه‌های توسعه، که اغلب از برآوردهای محاسباتی حذف می‌شوند، سهم قابل توجهی در هزینه کلی آموزش استدلال دارند.

با وجود این چالش‌ها، OpenAI و سایر توسعه دهندگان خوش بین باقی می‌مانند. همانطور که Epoch AI اشاره می‌کند، منحنی‌های مقیاس بندی برای آموزش استدلال در حال حاضر شبیه پیشرفت کلاسیک لگاریتمی-خطی مشاهده شده در پیش‌آموزش است. علاوه بر این، o3 دستاوردهای قابل توجهی را نه تنها در ریاضیات، بلکه در وظایف نرم افزاری مبتنی بر عامل نیز نشان می‌دهد، که نشان دهنده پتانسیل همه کاره این رویکرد جدید است.

آینده این پیشرفت به مقیاس پذیری آموزش استدلال - از نظر فنی، اقتصادی و از نظر محتوا - بستگی دارد. نکات زیر چندین عامل کلیدی را بررسی می‌کنند که آینده این مدل‌ها را تعیین می‌کنند:

• مقیاس پذیری فنی: به توانایی افزایش منابع محاسباتی مورد استفاده در آموزش بدون مواجهه با موانع فنی غیر قابل عبور اشاره دارد. این شامل پیشرفت در سخت افزار، نرم افزار و الگوریتم‌ها برای استفاده کارآمد از مجموعه‌های داده بزرگتر و زیرساخت محاسباتی قدرتمندتر است. با افزایش اندازه و پیچیدگی مدل‌ها، مقیاس پذیری فنی برای ادامه پیشرفت به طور فزاینده ای حیاتی می‌شود. معماری زیربنایی باید تکامل یابد تا با مقیاس محض مدل‌ها همگام باشد.
• مقیاس پذیری اقتصادی: مستلزم امکان افزایش منابع محاسباتی در محدودیت‌های بودجه معقول است. اگر هزینه آموزش به صورت خطی یا تصاعدی با اندازه مدل مقیاس شود، ممکن است پیگیری دستاوردهای بیشتر از نظر هزینه‌ها بسیار گران شود. به این ترتیب، آموزش ارزان‌تر و کارآمدتر ممکن است ضروری باشد. نوآوری‌ها در سخت افزار و تکنیک‌های بهینه سازی که هزینه در هر FLOP را کاهش می‌دهند برای مقیاس پذیری اقتصادی بسیار مهم هستند. روند این بوده است که بر روی مدل‌های بزرگتر از همیشه تمرکز شود، اما با بودجه محدود، انگیزه‌ها به سمت آموزش کارآمدترین مدل‌ها تغییر خواهد کرد.
• مقیاس پذیری محتوا: در دسترس بودن داده‌هایآموزشی با کیفیت بالا را برجسته می‌کند که می‌تواند به طور موثر دستاوردها را در توانایی استدلال هدایت کند. با پیچیده‌تر شدن مدل‌ها، مجموعه‌های داده دشوارتر و متنوع‌تر برای به چالش کشیدن آنها و جلوگیری از بیش برازش مورد نیاز است. در دسترس بودن چنین مجموعه‌های داده‌ای محدود است، به ویژه در حوزه‌هایی که نیاز به استدلال پیچیده دارند. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی می‌توانند به کاهش این گلوگاه کمک کنند، اما باید به دقت طراحی شوند تا از ایجاد تعصب‌ها یا اشتباهاتی که می‌تواند عملکرد مدل را کاهش دهد، جلوگیری شود.

آینده محاسبات

به عنوان افراد عادی، تصور این که در مسیر محاسبات بی‌نهایت قرار داریم آسان است. با این حال، در واقعیت، محدود است و در آینده، این محدودیت ممکن است آشکارتر شود. در این بخش، چند روش را بررسی خواهیم کرد که محاسبات ممکن است در آینده تکامل یابند و چگونه این تغییرات بر صنعت LLM تأثیر می‌گذارند.

محاسبات کوانتومی

محاسبات کوانتومی نشان دهنده یک تغییر پارادایم در محاسبات است و از اصول مکانیک کوانتومی برای حل مسائلی استفاده می‌کند که برای رایانه‌های کلاسیک غیرقابل حل هستند. در حالی که هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد، محاسبات کوانتومی پتانسیل عظیمی برای تسریع گردش کار هوش مصنوعی، از جمله آموزش مدل استدلال دارد. الگوریتم‌های کوانتومی مانند بازپخت کوانتومی و حل‌کننده‌های ویژه کوانتومی تغییرپذیر (VQE) می‌توانند به طور بالقوه پارامترهای مدل را کارآمدتر از روش‌های بهینه سازی کلاسیک بهینه کنند و منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش را کاهش دهند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین کوانتومی می‌توانند بهینه سازی شبکه‌های عصبی پیچیده را بهبود بخشند و منجر به زمان‌های آموزش سریع‌تر و به طور بالقوه عملکرد بهتر مدل شوند.

با این حال، چالش‌های قابل توجهی در مقیاس بندی رایانه‌های کوانتومی و توسعه الگوریتم‌های کوانتومی قوی باقی مانده است. این فناوری هنوز تا حد زیادی تجربی است و رایانه‌های کوانتومی عملی با بیت‌های کوانتومی (کیوبیت) کافی و زمان‌های انسجام هنوز به طور گسترده در دسترس نیستند. علاوه بر این، توسعه الگوریتم‌های کوانتومی متناسب با وظایف خاص هوش مصنوعی نیازمند تخصص ویژه است و یک حوزه تحقیقاتی در حال انجام است. پذیرش گسترده محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی هنوز چند سال دیگر باقی مانده است و تنها زمانی عملی خواهد بود که رایانه‌ها در دسترس باشند.

محاسبات نورومورفیک

محاسبات نورومورفیک ساختار و عملکرد مغز انسان را برای انجام محاسبات تقلید می‌کند. بر خلاف رایانه‌های سنتی که بر منطق باینری و پردازش ترتیبی تکیه دارند، تراشه‌های نورومورفیک از نورون‌ها و سیناپس‌های مصنوعی برای پردازش اطلاعات به روشی موازی و کم مصرف استفاده می‌کنند. این معماری برای وظایف هوش مصنوعی که شامل تشخیص الگو، یادگیری و تطبیق است، مانند آموزش مدل استدلال، مناسب است. تراشه‌های نورومورفیک می‌توانند به طور بالقوه مصرف انرژی و تاخیر مرتبط با آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی را کاهش دهند و آن را از نظر اقتصادی مقرون به صرفه تر و از نظر زیست محیطی پایدارتر کنند.

Loihi اینتل و TrueNorth IBM نمونه‌هایی از تراشه‌های نورومورفیکی هستند که نتایج امیدوارکننده‌ای را در کاربردهای هوش مصنوعی نشان داده‌اند. این تراشه‌ها قادر به انجام وظایف پیچیده هوش مصنوعی با مصرف انرژی به طور قابل توجهی کمتر در مقایسه با CPUها و GPUهای سنتی هستند. با این حال، محاسبات نورومورفیک هنوز یک حوزه نسبتاً جدید است و چالش‌هایی در توسعه ابزارهای برنامه نویسی قوی و بهینه سازی الگوریتم‌ها برای معماری‌های نورومورفیک باقی مانده است. علاوه بر این، در دسترس بودن محدود سخت افزار نورومورفیک و فقدان تخصص گسترده در محاسبات نورومورفیک مانع از پذیرش این فناوری در کاربردهای جریان اصلی هوش مصنوعی شده است.

محاسبات آنالوگ

محاسبات آنالوگ از مقادیر فیزیکی پیوسته، مانند ولتاژ یا جریان، برای نمایش و پردازش اطلاعات به جای سیگنال‌های دیجیتال گسسته استفاده می‌کند. رایانه‌های آنالوگ می‌توانند عملیات ریاضی خاصی، مانند معادلات دیفرانسیل و جبر خطی را بسیار سریع‌تر و کارآمدتر از رایانه‌های دیجیتال انجام دهند، به ویژه در کارهایی که ممکن است برای استدلال مفید باشند. محاسبات آنالوگ می‌تواند برای آموزش مدل‌ها یا اجرای استنتاج در صورت نیاز مفید باشد.

با این حال، محاسبات آنالوگ با چالش‌هایی در دقت، مقیاس پذیری و قابلیت برنامه ریزی روبرو است. مدارهای آنالوگ مستعد نوفه و رانش هستند، که می‌تواند دقت محاسبات را کاهش دهد. مقیاس بندی رایانه‌های آنالوگ برای رسیدگی به مدل‌های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی نیز یک چالش فنی است. علاوه بر این، برنامه نویسی رایانه‌های آنالوگ معمولاً نیازمند تخصص ویژه است و دشوارتر از برنامه نویسی رایانه‌های دیجیتال است. با وجود این چالش‌ها، علاقه فزاینده‌ای به محاسبات آنالوگ به عنوان یک جایگزین بالقوه برای محاسبات دیجیتال برای کاربردهای خاص هوش مصنوعی، به ویژه آنهایی که نیاز به سرعت بالا و بهره وری انرژی دارند، وجود دارد.

محاسبات توزیع شده

محاسبات توزیع شده شامل توزیع حجم کاری هوش مصنوعی در چندین ماشین یا دستگاه متصل به یک شبکه است. این رویکرد به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از قدرت محاسباتی جمعی تعداد زیادی از منابع برای تسریع آموزش و استنتاج هوش مصنوعی استفاده کنند. محاسبات توزیع شده برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و سایر مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی که نیازمند مجموعه‌های داده بزرگ و منابع محاسباتی هستند، ضروری است.

چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Apache Spark ابزارها و APIهایی را برای توزیع حجم کاری هوش مصنوعی در خوشه‌های ماشین ارائه می‌دهند. این چارچوب‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا با افزودن منابع محاسباتی بیشتر در صورت نیاز، قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را مقیاس بندی کنند. با این حال، محاسبات توزیع شده چالش‌هایی را در مدیریت داده، سربار ارتباط و هماهنگ سازی ایجاد می‌کند. توزیع کارآمد داده‌ها در چندین ماشین و به حداقل رساندن تاخیرهای ارتباط برای به حداکثر رساندن عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع شده بسیار مهم است. علاوه بر این، اطمینان از اینکه ماشین‌ها یا دستگاه‌های مختلف به درستی هماهنگ و هماهنگ شده‌اند برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد ضروری است.

نتیجه‌گیری

مسیر مدل‌های استدلال بدون شک با در دسترس بودن و مقیاس پذیری منابع محاسباتی در هم تنیده است. در حالی که سرعت فعلی پیشرفت ناشی از افزایش محاسبات چشمگیر است، چندین عامل، از جمله کمبود داده‌های آموزشی با کیفیت بالا، افزایش هزینه محاسبات و ظهور پارادایم‌های محاسباتی جایگزین، نشان می‌دهد که دوران مقیاس بندی محاسبات افسارگسیخته ممکن است به محدودیت‌های خود نزدیک شود. آینده مدل‌های استدلال احتمالاً به توانایی ما در غلبه بر این محدودیت‌ها و کشف رویکردهای جدید برای افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی بستگی دارد. با تمام این اطلاعات، می‌توانیم فرض کنیم که افزایش قابلیت‌های مدل استدلال ممکن است به زودی به دلیل یکی از محدودیت‌های متعددی که مورد بحث قرار گرفت، شروع به کاهش کند.