המאמץ ליצור בינה מלאכותית המסוגלת לנמק באמת היה זה מכבר מטרה מרכזית בתחום. גילויי ההתלהבות הראשונים סביב מודל “o1” של OpenAI הציתו עניין נרחב במינוף טכניקות חיזוק למידה בקנה מידה גדול (RL) לבניית מערכות המסוגלות לנימוקים מתוחכמים. בעקבות זאת, ההחלטה של DeepSeek-R1 לשחרר את המודל שלה כקוד פתוח הזינה התלהבות נוספת והעצימה את קהילת הבינה המלאכותית לרדוף במרץ אחר פיתוח מודלים מתקדמים של נימוקים.
עם זאת, פרץ פעילות ראשוני זה התמתן במהירות על ידי מכשול משמעותי. פרטים טכניים קריטיים, החשובים ביותר לשכפול מוצלח – ספציפית, האסטרטגיות המדויקות ששימשו לאצירת נתונים והמתכונים המורכבים השולטים באימון RL – נעדרו באופן בולט מהדו”ח המקורי של DeepSeek-R1. השמטה זו הותירה את החוקרים במצב של תסכול ניכר, נאבקים באתגר של יצירת ההצלחות המדווחות מחדש. התוצאה הייתה נוף מחקר מקוטע במידת מה, עם שפע של מאמצים עצמאיים החוקרים גדלים שונים של מודלים, נקודות ביקורת ראשוניות שונות ומגוון רחב של תחומים ממוקדים. למרות פעילות אינטנסיבית זו, מתכון אימונים מקיף ויעיל בעקביות נותר חמקמק.
גישות מסורתיות לאימון מודלים של שפה לנימוקים התרכזו בעיקר בתחומי המתמטיקה וקוד המחשב. מתודולוגיות אלה מסתמכות בדרך כלל על שילוב של אימון מוקדם על מערכי נתונים גדולים וכוונון עדין בפיקוח כדי להתאים את המודלים הללו למשימות מסוימות אלה. ניסיונות מוקדמים לשלב חיזוק למידה בתהליך זה, בדרך כלל על ידי שימוש במודלים של תגמול ספציפיים לתחום, הניבו רק רווחים מוגבלים. זה נבע מהאתגרים הטמונים במשימות מתמטיות וקידוד, שבהן שגיאות עדינות עלולות להוביל לתוצאות שגויות באופן דרסטי.
חקירות עדכניות יותר, שאותן עורר שחרור DeepSeek-R1, חקרו את השימוש בשיטות אימות מבוססות כללים. בתחום המתמטיקה, שיטות אלה כוללות לעתים קרובות דרישת פורמטים ספציפיים לפלט המאפשרים אימות מדויק ואוטומטי של הפתרון. באופן דומה, בהקשר של קוד, חוקרים מינפו את מנגנוני המשוב הטמונים בהידור וביצוע כדי להנחות את תהליך הלמידה. עם זאת, גישות אלה התמקדו בדרך כלל באופן צר בתחומים בודדים, וחסרו את היכולת להתמודד ביעילות עם הנחיות הטרוגניות המערבבות בעיות מתמטיות וקידוד. יתר על כן, הערכות הוגבלו לעתים קרובות לאמות מידה ספציפיות כגון AIME ו-LiveCodeBench, מה שמגביל את הכלליות של הממצאים. לבסוף, חוסר יציבות באימונים ממשיך להיות בעיה מתמשכת, ולעתים קרובות מחייב שימוש בטכניקות מורכבות כגון הגדלת אורך תגובה הדרגתית והפחתת קריסת אנטרופיה.
כעת, חוקרים ב-NVIDIA משנים את כללי המשחק, שכן הם מדגימים את הפוטנציאל המשמעותי של חיזוק למידה בקנה מידה גדול כדי לשפר באופן דרמטי את יכולות הנימוק של מודלים קטנים ובינוניים יחסית. השיטות שלהם משיגות רמות ביצועים העולות על גישות מתקדמות המבוססות על טכניקות זיקוק. גישת NVIDIA משתמשת באסטרטגיית אימונים רציפה: ראשית, ביצוע אימוני RL באופן בלעדי על הנחיות הקשורות למתמטיקה, ולאחר מכן מעבר להנחיות המתמקדות רק בקוד.
שיטה רציפה לשיפור נימוקים
הממצאים? אימון RL ראשוני על בעיות מתמטיות לא רק משפר באופן דרמטי את הביצועים באמות מידה מתמטיות, אלא באופן מפתיע, גם מייצר דחיפה משמעותית ביכולות נימוק קוד. יתר על כן, איטרציות מורחבות של אימוני RL המתמקדים באופן ספציפי בקוד מגדילות עוד יותר את ביצועי הקוד עם ניוון מינימלי בלבד בביצועים המתמטיים. גישה זו מדגישה נקודה מכרעת: אימונים מתמטיים יכולים לשמש בסיס חזק למשימות נימוקים מורכבות יותר כגון קידוד.
מרכזי להצלחה של גישת NVIDIA הוא צינור אצירת נתונים חזק. צינור זה תוכנן בקפידה לאסוף הנחיות מאתגרות המתאפיינות הן בקושי גבוה והן בזמינות של תשובות ומקרי בדיקה ניתנים לאימות באיכות גבוהה. זה מאפשר להחיל RL מבוסס אימות ביעילות הן בתחומי המתמטיקה והן בתחומי הקידוד.
אצירת נתונים למתמטיקה ולקוד
מתודולוגיית אצירת הנתונים המועסקת על ידי חוקרי NVIDIA מבחינה בקפידה בין הדרישות עבור RL רק למתמטיקה לבין RL רק לקוד.
RL רק למתמטיקה: יצירת נתוני אימונים עבור RL רק למתמטיקה כוללת מיזוג נתונים ממערכי הנתונים DeepScaler ו-NuminaMath. מערכי נתונים אלה מקיפים מגוון רחב של נושאים מתמטיים, כולל אלגברה, קומבינטוריקה, תורת המספרים וגיאומטריה. כדי לשמור על שלמות הנתונים, מוחל תהליך סינון קפדני, תוך שימוש במסנן 9 גרם כדי להסיר תוכן מיותר או בלתי מתאים ויישום כללי אי הכללה קפדניים כדי למנוע כניסות שעלולות להיות בעייתיות. מודל DeepSeek-R1 ממלא לאחר מכן תפקיד מכריע באימות איכות השאלות. כל שאלה נתונה לשמונה ניסיונות עצמאיים על ידי המודל, ורק אותם פתרונות המקבלים רוב קולות של נכונות באמצעות אימות מבוסס כללים נשמרים לצורך הכללה במערך הנתונים הסופי.
RL רק לקוד: מערך הנתונים עבור RL רק לקוד בנוי באמצעות נתונים שמקורם מפלטפורמות מודרניות לתכנות תחרותי. פלטפורמות אלה מספקות מקור עשיר לבעיות קידוד המשתרעות על מגוון מגוון של נושאים אלגוריתמיים. הבעיות מעוצבות כך שיתאימו לאמנות קריאת הפונקציות וקונבנציות קלט/פלט סטנדרטיות (stdin/stdout) המשמשות בדרך כלל בסביבות אלה. החוקרים מבצעים תהליך סינון קפדני כדי למנוע בעיות לא תואמות ואוצרים בקפידה מקרי בדיקה מקיפים שנועדו לכסות מקרי קצה ותנאי גבול. יתר על כן, לכל בעיה מוקצה ציון קושי הנקבע באמצעות הערכה על ידי מודל DeepSeek-R1-671B. תהליך קפדני זה מביא למערך נתונים באיכות גבוהה המורכב מ-8,520 בעיות קידוד מאומתות.
AceReason-Nemotron: תוצאות ואמות מידה
התוצאות של מחקר NVIDIA משכנעות. מודל AceReason-Nemotron-7B משיג שיפורים משמעותיים בדיוק של 14.5% ו-14.6% בתחרויות AIME 2024 ו-2025 המאתגרות, בהתאמה, בהשוואה למודלי SFT ראשוניים. יתר על כן, הוא מדגים רווחים משמעותיים של 14.2% ו-8% באמות המידה LiveCodeBench v5 ו-v6, בהתאמה. גרסת 14B הגדולה יותר של המודל מציגה ביצועים גדולים עוד יותר, העולים על מודלים גדולים יותר כגון DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ו-DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. זה משיג את התוצאות הטובות ביותר בכיתה בין מודלים של נימוקים מבוססי RL פתוחים.
בהשוואה למודלים מתקדמים מבוססי זיקוק, AceReason-Nemotron-14B עולה על OpenMath-14B/32B ב-2.1%/4.4% באמות מידה של AIME ו-OpenCodeReasoning-14B ב-1.7%/0.8% ב-LiveCodeBench. זה מדגים באופן משכנע ש-RL יכול להשיג גבולות עליונים גבוהים יותר של ביצועים מגישות זיקוק תוך שמירה על ביצועים תחרותיים מול מודלי גבול מתקדמים כגון QWQ-32B ו-o3-mini.
ההשלכות של תוצאות אלה משמעותיות. הם מצביעים על כך של-RL בקנה מידה גדול יש פוטנציאל לפתוח רמות חדשות של יכולות נימוקים במודלי AI, ולעבור את המגבלות של גישות מסורתיות. אסטרטגיית האימונים הספציפית לתחום רציף, בשילוב עם צינור אצירת נתונים חזק, מספקת תוכנית אב למחקר עתידי בתחום זה.
חיזוק הלמידה מניע את מגבלות הנימוקים
מחקר זה מדגיש את הפוטנציאל המשמעותי של חיזוק הלמידה לדחוף את גבולות יכולות הנימוקים של המודל. על ידי שימוש אסטרטגי באימונים ספציפיים לתחום ואצירת נתונים באיכות גבוהה בקפידה, זה מאפשר למודלי AI לפתור בעיות שקודם לכן היו בלתי ניתנות לפתרון ומבסס אמות מידה חדשות לפיתוח מודל נימוקים ובסופו של דבר מוביל לדור חדש של מערכות AI המסוגלות להתמודד עם אתגרים בעולם האמיתי בדיוק ויעילות חסרי תקדים. היכולת לנמק ביעילות היא אבן יסוד של האינטליגנציה, וההתקדמות שהושגה על ידי NVIDIA מייצגת צעד גדול לקראת מימוש הפוטנציאל המלא של בינה מלאכותית. מחקר עתידי יתמקד ככל הנראה בהרחבת טכניקות אלה למודלים גדולים עוד יותר ובחינת אסטרטגיות חדשות לאצירת נתונים כדי לשפר עוד יותר את ביצועי הנימוקים. פיתוח פונקציות תגמול ותיגמול מתוחכמות יותר וגם אסטרטגיות חקירה יהיו גם הם מכריעים להתגברות על האתגרים הקשורים לאימון מודלי AI למשימות נימוקים מורכבות. בסופו של דבר, המטרה היא ליצור מערכות AI שיכולות לנמק, ללמוד ולהסתגל באופן הדומה לבני אדם, ולאפשר להן לפתור בעיות מורכבות ולקבל החלטות מושכלות על פני מגוון רחב של תחומים.
יתר על כן, השימוש ב-RL מציע יתרונות מעבר לדיוק גולמי. סוכני RL יכולים ללמוד לבצע אופטימיזציה עבור מגוון מטרות, כגון יעילות, חוסן ופרשנות. לדוגמה, ניתן לאמן סוכן RL ליצור קוד שהוא לא רק נכון אלא גם יעיל וקל להבנה. יכולת זו חשובה במיוחד ביישומי בטיחות קריטיים, שבהם חיוני להבטיח שמערכות AI הן אמינות וצפויות.
העבודה של NVIDIA מדגישה את החשיבות הגוברת של אצירת נתונים במחקר AI. לאיכות נתוני האימונים יש השפעה משמעותית על הביצועים של מודלי AI, ומערכי נתונים שאוצרו בקפידה חיוניים להשגת תוצאות מתקדמות. צינור אצירת הנתונים שפותח על ידי NVIDIA הוא משאב יקר ערך עבור חוקרים העובדים על מודלי נימוקים, וניתן להתאים אותו לשימוש גם בתחומים אחרים.
השילוב של RL בקנה מידה גדול, אימונים ספציפיים לתחום ואצירת נתונים חזקה הוכח כנוסחה מנצחת לשיפור יכולות הנימוקים של מודלי AI. ככל שטכניקות אלה ימשיכו להתפתח, אנו יכולים לצפות לראות התקדמות מרשימה אף יותר בתחום ה-AI, ואנו מקווים לראות התקדמות מתמשכת של מודלי AI בעתיד הקרוב.