कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो वास्तव में तर्क कर सके, की खोज लंबे समय से इस क्षेत्र में एक केंद्रीय उद्देश्य रही है। OpenAI के "o1" मॉडल के आस-पास की प्रारंभिक उत्तेजना ने बड़े पैमाने पर Reinforcement Learning (RL) तकनीकों का लाभ उठाकर परिष्कृत तर्क करने में सक्षम सिस्टम बनाने में व्यापक रुचि जगाई। इसके बाद, DeepSeek-R1 के अपने मॉडल को ओपन-सोर्स के रूप में जारी करने के निर्णय ने आगे उत्साह बढ़ाया और AI समुदाय को अत्याधुनिक तर्क मॉडल के विकास को जोरदार ढंग से आगे बढ़ाने के लिए सशक्त बनाया।
हालाँकि, गतिविधि का यह प्रारंभिक विस्फोट जल्दी से एक महत्वपूर्ण बाधा से कम हो गया। महत्वपूर्ण तकनीकी विवरण, सफल प्रतिकृति के लिए महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण - विशेष रूप से, डेटा क्यूरेशन के लिए नियोजित सटीक रणनीतियाँ और RL प्रशिक्षण को नियंत्रित करने वाली जटिल विधियाँ - DeepSeek-R1 की मूल रिपोर्ट से स्पष्ट रूप से अनुपस्थित थीं। इस चूक ने शोधकर्ताओं को काफी निराशा की स्थिति में छोड़ दिया, उन्होंने बताई गई सफलताओं को फिर से बनाने की चुनौती से जूझ रहे थे। इसका परिणाम अनुसंधान का कुछ हद तक खंडित परिदृश्य था, जिसमें अलग-अलग मॉडल आकार, विभिन्न प्रारंभिक चेकपॉइंट और विभिन्न प्रकार के लक्ष्य डोमेन की खोज करने वाले कई स्वतंत्र प्रयास थे। इस गहन गतिविधि के बावजूद, एक व्यापक और लगातार प्रभावी प्रशिक्षण विधि मायावी बनी रही।
तर्क के लिए भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के पारंपरिक दृष्टिकोण मुख्य रूप से गणित और कंप्यूटर कोड के डोमेन पर केंद्रित हैं। ये विधियाँ आम तौर पर बड़े डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षण और इन विशेष कार्यों के लिए मॉडल को विशेषज्ञ बनाने के लिए पर्यवेक्षित ठीक-ट्यूनिंग के संयोजन पर निर्भर करती हैं। Reinforcement Learning को इस प्रक्रिया में शामिल करने के शुरुआती प्रयासों, आमतौर पर डोमेन-विशिष्ट इनाम मॉडल का उपयोग करके, केवल सीमित लाभ प्राप्त हुए। यह गणितीय और कोडिंग कार्यों से जुड़ी अंतर्निहित चुनौतियों से उपजा है, जहाँ सूक्ष्म त्रुटियाँ नाटकीय रूप से गलत परिणाम दे सकती हैं।
DeepSeek-R1 की रिलीज़ से प्रेरित अधिक हालिया जाँचों ने नियम-आधारित सत्यापन विधियों के उपयोग की खोज की है। गणित के दायरे में, इन विधियों में अक्सर विशिष्ट आउटपुट स्वरूप की आवश्यकता होती है जो समाधान के सटीक और स्वचालित सत्यापन को सक्षम करते हैं। इसी तरह, कोड के संदर्भ में, शोधकर्ताओं ने सीखने की प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए संकलन और निष्पादन के अंतर्निहित प्रतिक्रिया तंत्र का लाभ उठाया है। हालाँकि, ये दृष्टिकोण आम तौर पर व्यक्तिगत डोमेन पर संकीर्ण रूप से केंद्रित रहे हैं, गणितीय और कोडिंग समस्याओं को मिलाने वाले विषम संकेतों को प्रभावी ढंग से संभालने की क्षमता का अभाव है। इसके अलावा, मूल्यांकन अक्सर AIME और LiveCodeBench जैसे विशिष्ट बेंचमार्क तक ही सीमित रहे हैं, जिससे निष्कर्षों की सामान्यता सीमित हो जाती है। अंत में, प्रशिक्षण अस्थिरता एक लगातार मुद्दा बना हुआ है, जिसके लिए अक्सर प्रगतिशील प्रतिक्रिया लंबाई वृद्धि और एन्ट्रापी पतन शमन जैसी जटिल तकनीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है।
अब, NVIDIA के शोधकर्ता खेल को बदल रहे हैं, क्योंकि वे अपेक्षाकृत छोटे और मध्यम आकार के मॉडल की तर्क क्षमताओं को नाटकीय रूप से बढ़ाने के लिए बड़े पैमाने पर Reinforcement Learning की महत्वपूर्ण क्षमता का प्रदर्शन करते हैं। उनकी विधियाँ डिस्टिलेशन तकनीकों पर आधारित अत्याधुनिक दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन का स्तर प्राप्त करती हैं। NVIDIA दृष्टिकोण एक अनुक्रमिक प्रशिक्षण रणनीति का उपयोग करता है: पहले, विशेष रूप से गणित से संबंधित संकेतों पर RL प्रशिक्षण करना, और बाद में केवल कोड पर केंद्रित संकेतों पर स्विच करना।
बेहतर तर्क के लिए एक अनुक्रमिक विधि
निष्कर्ष? गणितीय समस्याओं पर प्रारंभिक RL प्रशिक्षण न केवल गणितीय बेंचमार्क पर प्रदर्शन में नाटकीय रूप से सुधार करता है, बल्कि आश्चर्यजनक रूप से, कोडिंग तर्क क्षमताओं में भी महत्वपूर्ण वृद्धि उत्पन्न करता है। इसके अलावा, विशेष रूप से कोड पर केंद्रित RL प्रशिक्षण के विस्तारित पुनरावृत्तियाँ गणितीय प्रदर्शन में केवल न्यूनतम गिरावट के साथ कोड प्रदर्शन को और बढ़ाती हैं। यह दृष्टिकोण एक महत्वपूर्ण बिंदु पर प्रकाश डालता है: गणितीय प्रशिक्षण कोडिंग जैसे अधिक जटिल तर्क कार्यों के लिए एक मजबूत नींव के रूप में कार्य कर सकता है।
NVIDIA दृष्टिकोण की सफलता के लिए अभिन्न अंग एक मजबूत डेटा क्यूरेशन पाइपलाइन है। यह पाइपलाइन उच्च कठिनाई और उच्च-गुणवत्ता वाले, सत्यापन योग्य उत्तरों और परीक्षण मामलों की उपलब्धता दोनों की विशेषता वाले चुनौतीपूर्ण संकेतों को इकट्ठा करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन की गई है। यह सत्यापन-आधारित RL को गणितीय और कोडिंग दोनों डोमेन में प्रभावी ढंग से लागू करने की अनुमति देता है।
गणित और कोड के लिए डेटा क्यूरेशन
NVIDIA शोधकर्ताओं द्वारा नियोजित डेटा क्यूरेशन कार्यप्रणाली गणित-केवल RL और कोड-केवल RL की आवश्यकताओं के बीच सावधानीपूर्वक अंतर करती है।
गणित-केवल RL: गणित-केवल RL के लिए प्रशिक्षण डेटा के निर्माण में DeepScaler और NuminaMath डेटासेट से डेटा का विलय शामिल है। इन डेटासेट में बीजगणित, क्रमचय, संख्या सिद्धांत और ज्यामिति सहित गणितीय विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। डेटा की अखंडता बनाए रखने के लिए, एक कठोर फ़िल्टरिंग प्रक्रिया लागू की जाती है, जो अनावश्यक या अनुपयुक्त सामग्री को हटाने के लिए 9-ग्राम फ़िल्टर का उपयोग करती है और संभावित रूप से समस्याग्रस्त प्रविष्टियों को हटाने के लिए सख्त बहिष्করণ नियमों को लागू करती है। DeepSeek-R1 मॉडल तब प्रश्नों की गुणवत्ता को मान्य करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। प्रत्येक प्रश्न को मॉडल द्वारा आठ स्वतंत्र प्रयासों के अधीन किया जाता है, और केवल वे समाधान जो नियम-आधारित सत्यापन के माध्यम से सही होने के बहुमत वोट प्राप्त करते हैं, उन्हें अंतिम डेटासेट में शामिल करने के लिए बरकरार रखा जाता है।
कोड-केवल RL: कोड-केवल RL के लिए डेटासेट का निर्माण आधुनिक प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म से प्राप्त डेटा का उपयोग करके किया जाता है। ये प्लेटफ़ॉर्म विविध एल्गोरिथम विषयों में फैले कोडिंग समस्याओं का एक समृद्ध स्रोत प्रदान करते हैं। समस्याओं को फ़ंक्शन-कॉलिंग और मानक इनपुट/आउटपुट (stdin/stdout) सम्मेलनों के अनुरूप बनाया गया है जो आमतौर पर इन वातावरणों में उपयोग किए जाते हैं। शोधकर्ता असंगत समस्याओं को खत्म करने और एज केस और सीमा स्थितियों को कवर करने के लिए डिज़ाइन किए गए व्यापक परीक्षण मामलों को सावधानीपूर्वक क्यूरेट करने के लिए एक सावधानीपूर्वक फ़िल्टरिंग प्रक्रिया करते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक समस्या को DeepSeek-R1-671B मॉडल द्वारा मूल्यांकन के माध्यम से निर्धारित एक कठिनाई स्कोर सौंपा जाता है। यह कठोर प्रक्रिया 8,520 सत्यापित कोडिंग समस्याओं से युक्त एक उच्च-गुणवत्ता डेटासेट में परिणत होती है।
AceReason-Nemotron: परिणाम और बेंचमार्क
NVIDIA अनुसंधान के परिणाम सम्मोहक हैं। प्रारंभिक SFT मॉडल की तुलना में AceReason-Nemotron-7B मॉडल चुनौतीपूर्ण AIME 2024 और 2025 प्रतियोगिताओं में क्रमशः 14.5% और 14.6% की महत्वपूर्ण सटीकता सुधार प्राप्त करता है। इसके अलावा, यह क्रमशः LiveCodeBench v5 और v6 बेंचमार्क पर 14.2% और 8% का पर्याप्त लाभ प्रदर्शित करता है। मॉडल का बड़ा 14B संस्करण और भी बेहतर प्रदर्शन दिखाता है, जो DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B और DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B जैसे बड़े मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह ओपन RL-आधारित तर्क मॉडल के बीच सर्वश्रेष्ठ परिणाम प्राप्त करता है।
अत्याधुनिक डिस्टिलेशन-आधारित मॉडल की तुलना में, AceReason-Nemotron-14B AIME बेंचमार्क पर OpenMath-14B/32B को 2.1%/4.4% और LiveCodeBench पर OpenCodeReasoning-14B को 1.7%/0.8% से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह दृढ़ता से प्रदर्शित करता है कि RL डिस्टिलेशन दृष्टिकोणों की तुलना में उच्च प्रदर्शन ऊपरी सीमा प्राप्त कर सकता है, जबकि QWQ-32B और o3-mini जैसे उन्नत सीमांत मॉडल के खिलाफ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखता है।
इन परिणामों के निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं। वे सुझाव देते हैं कि बड़े पैमाने पर RL में AI मॉडल में तर्क क्षमताओं के नए स्तरों को अनलॉक करने की क्षमता है, जो पारंपरिक दृष्टिकोणों की सीमाओं को पार करती है। एक मजबूत डेटा क्यूरेशन पाइपलाइन के साथ संयुक्त अनुक्रमिक डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण रणनीति, इस क्षेत्र में भविष्य के अनुसंधान के लिए एक खाका प्रदान करती है।
Reinforcement Learning तर्क सीमाओं को चलाता है
यह शोध मॉडल तर्क क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए Reinforcement Learning की महत्वपूर्ण क्षमता को रेखांकित करता है। रणनीतिक रूप से डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण का उपयोग करके और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को सावधानीपूर्वक क्यूरेट करके, यह AI मॉडल को पहले अयोग्य समस्याओं को हल करने और तर्क मॉडल विकास के लिए नए बेंचमार्क स्थापित करने की अनुमति देता है और अंततः AI सिस्टम की एक नई पीढ़ी का नेतृत्व करता है जो अभूतपूर्व सटीकता और दक्षता के साथ वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का सामना करने में सक्षम है। प्रभावी ढंग से तर्क करने की क्षमता बुद्धिमत्ता की आधारशिला है, और NVIDIA द्वारा प्राप्त प्रगति कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पूरी क्षमता को साकार करने की दिशा में एक बड़ा कदम है।
अतीत में, इस तकनीक को डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण में बढ़ाया गया है, और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को बनाने के लिए नई डेटा क्यूरेशन रणनीतियों के लिए अनुसंधान पर भविष्य में केंद्रित किया जाएगा ताकि तर्क के प्रदर्शन को बेहतर बनाया जा सके। अधिक परिष्कृत इनाम कार्यों और अन्वेषण रणनीतियों का विकास भी AI मॉडल को जटिल तर्क कार्यों के लिए प्रशिक्षित करने से जुड़ी चुनौतियों को दूर करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।
अंतिम रूप से लक्ष्य एआई प्रणालियों का निर्माण करना है जो मनुष्यों के समान तरीके से तर्क, सीखते और अनुकूल हो सकते हैं, जिससे उन्हें जटिल समस्याओं को हल करने और विभिन्न प्रकार के डोमेन में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।
इनके अलावा, RL के उपयोग से कच्ची परिशुद्धता से परे लाभ प्राप्त होते हैं। RL एजेंट विभिन्न उद्देश्यों के लिए अनुकूलित करना सीख सकते हैं, जैसे कि दक्षता, मजबूतता और व्याख्यात्मकता। उदाहरण के लिए, एक RL एजेंट को कोड उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जो न केवल सही है बल्कि कुशल और समझने में भी आसान है। यह क्षमता विशेष रूप से सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण है, जहाँ यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि AI सिस्टम विश्वसनीय और अनुमानित हैं।
NVIDIA द्वारा किए गए कार्य AI अनुसंधान में डेटा क्यूरेशन के बढ़ते महत्व पर प्रकाश डालते हैं। AI मॉडल के प्रदर्शन पर प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, और अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने के लिए सावधानीपूर्वक क्यूरेट किए गए डेटासेट आवश्यक हैं। NVIDIA द्वारा विकसित डेटा क्यूरेशन पाइपलाइन उन शोधकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान संसाधन है जो तर्क मॉडल पर काम कर रहे हैं, और इसे अन्य डोमेन में उपयोग के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है।
बड़े पैमाने पर RL, डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण और मजबूत डेटा क्यूरेशन के संयोजन ने AI मॉडल की तर्क क्षमताओं में सुधार के लिए एक सफल सूत्र साबित किया है। चूंकि ये तकनीकें विकसित होती रहेंगी, हम AI के क्षेत्र में और भी प्रभावशाली प्रगति देखने की उम्मीद कर सकते हैं, और हम निकट भविष्य में AI मॉडल के निरंतर विकास को देखने की उम्मीद करते हैं।
AceReason-Nemotron: गणित और कोड विशेषज्ञता की खोज
इस रिपोर्ट में, हम NVIDIA के AceReason-Nemotron मॉडल की गहराई से पड़ताल करते हैं, जो Reinforcement Learning के माध्यम से गणितीय और कोडिंग तर्क में अभूतपूर्व प्रगति की एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। तर्क क्षमता प्राप्त करने की मानवीय इच्छा सदियों से अस्तित्व में है, और AI अनुसंधान की प्रगति ने दुनिया भर के शोधकर्ताओं के ध्यान को पकड़ा है। NVIDIA द्वारा हाल ही में जारी की गई तकनीक, डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण और डेटा क्यूरेशन में उत्कृष्टता की शक्ति को प्रदर्शित करती है, जिसके परिणामस्वरूप AI मॉडल अपनी क्षमताओं को उल्लेखनीय क्षमताओं के नए स्तर तक बढ़ा रहे हैं।
हम NVIDIA के शोध पर विशेष ध्यान देंगे, जो केवल गणितीय और कोडिंग समस्याओं को एकीकृत करने के लिए एक विधि प्रदान करता है, लेकिन विशेष कार्य श्रेणियों में बड़े पैमाने पर RL का उपयोग करके मॉडल क्षमताओं की सीमाओं को कैसे बढ़ाया जा सकता है। NVIDIA, डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण कार्यक्रमों (गणितीय और कोडिंग क्षेत्रों के साथ) और सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए डेटासेट का उपयोग करके, असाधारण परिणाम प्राप्त करने में सक्षम था जो मौजूदा प्रतिमानों को तोड़ रहे हैं।
यह शोध बड़े पैमाने पर RL क्षमता का एक महत्वपूर्ण संकेत है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राप्त करने की क्षमता के नए स्तरों को अनलॉक कर सकता है। NVIDIA के परिणाम मौजूदा डेटा के उपयोग के तरीके को पुन: प्रस्तुत करते हैं, और एक मजबूत क्यूरेशन डेटा प्रक्रिया के साथ संयुक्त अनुक्रमिक क्षेत्र प्रशिक्षण भविष्य में क्षेत्र अनुसंधान के लिए एक रोडमैप सेट करता है।
डेटा को क्यूरेट करना: एल्गोरिदम का आधार
AceReason-Nemotron के सबसे उल्लेखनीय पहलुओं में से एक इसकी डेटा क्यूरेशन प्रक्रिया है। प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता मॉडल के सामान्य प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। इसलिए, NVIDIA ने एक कठोर पाइपलाइन बनाई है, जो विश्वसनीय उत्तरों और परीक्षण उदाहरणों के साथ चुनौतीपूर्ण संकेतों को एकत्र करने पर ध्यान केंद्रित करती है।
गणित-केवल RL के लिए NVIDIA ने DeepScaler और NuminaMath डेटासेट से डेटा को मिलाया। फ़िल्टर अनावश्यक सामग्री को रोकने और संभावित समस्याओं को रोकने के लिए 9-ग्राम फ़िल्टर और विशिष्ट अपवर्जन नियमों का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, डेटा को एक DeepSeek-R1 मॉडल द्वारा सत्यापित किया गया, जिसने गारंटी दी कि केवल उच्च-गुणवत्ता वाली समस्याएँ शामिल हैं।
कोड-केवल RL के लिए प्रतियोगी प्रोग्रामिंग प्लेटफ़ॉर्म से डेटा को समस्याओं, परीक्षण कार्यों को खत्म करने और डेटासेट तक पहुंच के लिए उपयोग किया गया था। इसके बाद, DeepSeek-R1-671B मॉडल का उपयोग करके डेटा में प्रत्येक समस्या का स्कोर किया गया।
AceReason-Nemotron का प्रदर्शन
उपलब्ध परिणाम काफी महत्वपूर्ण हैं। AceReason-Nemotron-7B ने AIME 2024 और 2025 डेटासेट पर बेहतर सटीकता प्राप्त की, और LiveCodeBench में 14.2% और 8% बेहतर अंक प्राप्त किए, जिससे पता चला कि एक छोटा मॉडल कितना मजबूत हो सकता है, जब इसे सही डेटा के साथ पढ़ाया जाता है।
AceReason-Nemotron-14B मॉडल अन्य बड़े मॉडलों की तुलना में बहुत बेहतर प्रदर्शन करता है, जो डेटा क्यूरेशन की बेहतर विधि के साथ उन्नत RL को जोड़कर एक कुशल मॉडल बनाना संभव है।
विश्लेषण दर्शाता है कि RL डिस्टिलिंग विधियों की तुलना में प्रदर्शन के उच्च गुणवत्ता वाले चरण प्राप्त किए जाते हैं, साथ ही QWQ-32B और o3-mini जैसे कुछ मॉडलों द्वारा प्रदान की जाने वाली प्रतिस्पर्धी विशेषताओं को बनाए रखा जाता है।
भविष्य में AI क्रांति
NVIDIA ने जो दिखाया है, वह मजबूत Reinforcement Learning से बड़ी AI क्षमताओं तक पहुँचने में मदद करता है। NVIDIA की मशीन लर्निंग तकनीक के साथ, AI के भविष्य में मॉडल बनाना और तर्क देना संभव है। NVIDIA इन प्रशिक्षणों से नई तकनीकों और डेटा क्यूरेशन रणनीतियों के विस्तार से तर्क क्षमताओं में सुधार के लिए काम कर रहा है।
RL के उपयोग से AI मॉडल दक्षता, मजबूती और interpretavility जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं। AI विश्वसनीय और अनुमानित है, इससे सुरक्षा से संबंधित अनुप्रयोगों में मदद मिलती है। NVIDIA के प्रयास बताते हैं कि गुणवत्तापूर्ण डेटा AI में कितना आवश्यक है, और AI मॉडल के प्रदर्शन पर डेटा प्रशिक्षण का बड़ा प्रभाव पड़ता है; मॉडल के बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए डेटासेट का उपयोग करना आवश्यक है।
बड़े पैमाने पर RL, क्षेत्र के प्रशिक्षण और डेटा द्वारा प्रदान किए जाने वाले तर्क का सबसे अच्छा तरीका है। NVIDIA और इसी तरह की तकनीकों के विकसित होने के साथ, हम AI के क्षेत्र में बड़ी प्रगति की उम्मीद करते हैं, और हम देखेंगे कि RL के साथ AI कैसे विकसित होता है।