Dalam perlumbaan tanpa henti untuk ketuanan kecerdasan buatan, di mana penemuan diumumkan dengan kekerapan yang memeningkan, keupayaan mesin untuk menaakul kekal sebagai sempadan yang menggerunkan. Adalah satu perkara bagi Model Bahasa Besar (LLM) untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat; adalah perkara lain baginya untuk mengikuti laluan logik, mengkritik outputnya sendiri, dan mencapai kesimpulan yang kukuh, terutamanya apabila berhadapan dengan pertanyaan baru atau kompleks. Berlatarbelakangkan ini, pendedahan baru-baru ini daripada DeepSeek, sebuah syarikat permulaan AI China yang sedang pesat membangun, memerlukan perhatian yang teliti. Syarikat itu, yang sudah menarik perhatian dengan keluaran model sebelumnya, telah memperkenalkan teknik baru yang canggih yang direka untuk meningkatkan kehebatan penaakulan LLM secara signifikan, satu pengumuman yang tiba tepat ketika desas-desus semakin kuat mengenai kedatangan model AI generasi seterusnya yang tidak lama lagi.
Ini bukan sekadar penambahbaikan tambahan. DeepSeek, bekerjasama dengan penyelidik terkemuka dari Tsinghua University—satu perkongsian yang menonjolkan sinergi penting antara cita-cita komersial dan ketelitian akademik dalam bidang ini—telah memperincikan strategi dwi-serampang yang baru. Pendekatan ini secara bijak menggabungkan Generative Reward Modeling (GRM) dengan talaan kritikan kendiri berprinsip. Objektifnya, seperti yang digariskan dalam kertas teknikal yang diterbitkan secara senyap di repositori dalam talian arXiv, adalah bercita-cita tinggi namun penting: untuk memupuk LLM yang bukan sahaja bertindak balas dengan lebih tepat kepada pelbagai gesaan umum tetapi juga melakukannya dengan kecekapan yang lebih tinggi.
Membongkar Pendekatan Dwi: GRM Bertemu Kritikan Kendiri
Memahami potensi impak inovasi DeepSeek memerlukan pembongkaran kedua-dua komponen ini dan menghargai kuasa gabungan mereka. Dunia AI sudah biasa dengan pemodelan ganjaran, teknik asas yang sering dikaitkan dengan Pembelajaran Pengukuhan daripada Maklum Balas Manusia (RLHF). Dalam RLHF konvensional, pengulas manusia menilai respons berbeza yang dijana AI, secara berkesan mengajar model jenis output yang diutamakan. Gelung maklum balas ini membantu menyelaraskan model dengan nilai dan jangkaan manusia. Walau bagaimanapun, proses ini boleh memakan tenaga kerja, mahal, dan berpotensi dihadkan oleh skala dan ketekalan maklum balas manusia.
Generative Reward Modeling (GRM), seperti yang diusahakan oleh DeepSeek, nampaknya mewakili evolusi yang berpotensi lebih berskala dan bernuansa. Daripada hanya mempelajari skor ‘ganjaran’ skalar yang menunjukkan keutamaan, pendekatan GRM mungkin melibatkan latihan model untuk menjana penjelasan atau justifikasi mengapa satu respons lebih baik daripada yang lain. Ia mempelajari prinsip asas respons yang baik, bukannya hanya mengiktiraf hasil yang diutamakan. Keupayaan generatif ini boleh membolehkan model ganjaran itu sendiri memberikan maklum balas yang lebih kaya dan bermaklumat semasa proses latihan LLM. Bayangkan bukan sahaja diberitahu jawapan anda ‘baik’, tetapi diberikan penjelasan terperinci tentang mengapa ia baik, merangkumi aspek seperti kejelasan, ketepatan fakta, ketekalan logik, dan kebergunaan. GRM berpotensi mengautomasikan atau menambah jenis maklum balas terperinci ini, bergerak melangkaui skor keutamaan mudah. Kertas DeepSeek mencadangkan model GRM mereka telah menunjukkan ‘prestasi kompetitif’ apabila dibandingkan dengan model ganjaran awam yang mantap, membayangkan daya maju dan kuasa metodologi generatif ini. Mencapai pariti dengan penanda aras yang teguh dan digunakan secara meluas adalah titik pengesahan yang signifikan untuk sebarang teknik baharu dalam bidang yang sesak ini.
Melengkapi GRM ialah konsep talaan kritikan kendiri berprinsip. Elemen ini memperkenalkan keupayaan introspektif ke dalam proses penapisan LLM. Ia mencadangkan bahawa model bukan sahaja menerima maklum balas secara pasif (sama ada daripada manusia atau GRM), tetapi secara aktif menilai outputnya sendiri berdasarkan satu set prinsip yang dipelajari. ‘Prinsip’ ini boleh merangkumi peraturan logik, garis panduan etika, keperluan untuk asas fakta, atau kekangan gaya tertentu. Aspek ‘kritikan kendiri’ membayangkan gelung maklum balas dalaman di mana model mengenal pasti kelemahan atau kekurangan dalam teks yang dijana sendiri dan kemudian cuba membetulkannya, dipandu oleh prinsip-prinsip yang tertanam ini. ‘Talaan’ merujuk kepada proses melaraskan parameter model berdasarkan penilaian kendiri ini.
Sinergi antara GRM dan talaan kritikan kendiri berprinsip boleh menjadi sangat kuat. GRM menyediakan pemahaman yang canggih tentang apa yang membentuk respons berkualiti tinggi, berpotensi menjana prinsip-prinsip yang digunakan oleh mekanisme kritikan kendiri. Mekanisme kritikan kendiri kemudiannya menggunakan prinsip-prinsip ini secara dinamik semasa penjanaan atau penapisan, membolehkan model untuk secara berulang meningkatkan penaakulan dan kualiti outputnya sendiri. Kawalan kualiti dalaman ini boleh membawa kepada penumpuan yang lebih cepat semasa latihan dan prestasi yang lebih boleh dipercayai semasa penggunaan, berpotensi mengurangkan kecenderungan model ke arah halusinasi atau kesilapan logik – cabaran berterusan untuk LLM semasa. Ia memupuk sejenis pembetulan diri kognitif dalam AI, membawanya lebih dekat kepada penaakulan yang fleksibel dan adaptif yang kita kaitkan dengan kecerdasan manusia.
Prestasi, Janji, dan Kedudukan
Dakwaan bahawa model DeepSeek-GRM yang baru dibangunkan mencapai ‘prestasi kompetitif’ adalah, secara semula jadi, titik tumpuan. Walaupun kertas akademik mungkin menyediakan penanda aras dan perbandingan khusus, implikasi yang lebih luas ialah teknik baru ini bukan sekadar rasa ingin tahu teori; ia memberikan hasil yang setanding dengan kaedah terkini sedia ada untuk meningkatkan penaakulan dan penjajaran LLM. Ini penting bagi DeepSeek kerana ia berusaha untuk mengukir bahagian penting dalam pasaran AI global. Menunjukkan peningkatan prestasi yang ketara mengesahkan hala tuju penyelidikan mereka dan mengukuhkan cadangan nilai mereka.
Tambahan pula, niat DeepSeek yang dinyatakan untuk akhirnya menjadikan model GRM sumber terbuka adalah langkah strategik yang signifikan. Dalam ekosistem di mana model proprietari dan tertutup sering mendominasi tajuk berita, menyumbang alat yang berkuasa kembali kepada komuniti penyelidikan boleh menghasilkan faedah yang besar. Sumber terbuka boleh mempercepatkan inovasi dengan membenarkan penyelidik lain membina, meneliti, dan menambah baik model. Ia memupuk muhibah, menarik bakat, dan boleh membantu menetapkan kaedah DeepSeek sebagai standard yang berpotensi atau pendekatan berpengaruh dalam bidang tersebut. Ini sejajar dengan trend yang semakin meningkat yang dilihat dengan pemain seperti Meta (model Llama) dan Mistral AI, yang telah memanfaatkan keluaran sumber terbuka untuk membina penglibatan komuniti yang kuat dan mencabar pemain sedia ada. Walau bagaimanapun, kekurangan garis masa khusus untuk keluaran itu membiarkan pilihan terbuka, membolehkan DeepSeek mungkin menapis model lebih lanjut atau menyelaraskan keluaran secara strategik, mungkin bersama model asas generasi seterusnya yang dijangkakan.
Pengumuman penyelidikan ini tidak berlaku dalam vakum. Ia tiba di tengah-tengah jangkaan yang ketara mengenai pelancaran produk utama DeepSeek yang seterusnya. Syarikat itu mendapat perhatian antarabangsa yang signifikan dengan model asas DeepSeek-V3 dan terutamanya model penaakulan DeepSeek-R1 nya. Model R1 mencetuskan gelombang terutamanya disebabkan oleh prestasinya yang mengagumkan berbanding kos pengkomputerannya – menawarkan keupayaan yang menyaingi model global terkemuka tetapi berpotensi dengan kecekapan yang lebih tinggi. Dalam dunia AI berskala besar yang intensif sumber, keberkesanan kos adalah pembeza yang kuat, menarik kepada pelbagai pembangun dan perusahaan.
Pemerhati industri, memetik sumber yang biasa dengan rancangan syarikat menurut Reuters, berspekulasi bahawa DeepSeek-R2, pengganti kepada R1 yang mengagumkan, boleh diperkenalkan tidak lama lagi, mungkin juga dalam bulan ini. Walaupun DeepSeek mengekalkan muka poker korporat, tidak mengesahkan atau menafikan khabar angin ini, masa penerbitan penyelidikan GRM pastinya menyemarakkan api spekulasi. Ia sangat mencadangkan bahawa kemajuan dalam keupayaan penaakulan yang dicapai melalui GRM dan talaan kritikan kendiri bukan sekadar latihan akademik tetapi kemungkinan besar merupakan sebahagian daripada seni bina dan peningkatan prestasi yang dirancang untuk R2. Jika R2 menggabungkan mekanisme penaakulan yang canggih ini, ia boleh mewakili lonjakan yang signifikan ke hadapan, berpotensi menetapkan penanda aras baharu untuk tugas penaakulan di kalangan model yang tersedia secara komersial, terutamanya jika ia mengekalkan DNA kecekapan kos pendahulunya.
Pencarian Lebih Luas untuk Kognisi AI
Kerja DeepSeek menyentuh salah satu bidang pembangunan AI yang paling kritikal dan mencabar: meningkatkan kebolehan penaakulan. LLM awal cemerlang dalam pengecaman corak dan penjanaan teks berdasarkan korelasi statistik yang dipelajari daripada set data yang luas. Walau bagaimanapun, penaakulan sebenar – melibatkan deduksi logik berbilang langkah, inferens kausal, pemikiran kontrafaktual, perancangan, dan pembetulan diri yang mantap – telah terbukti jauh lebih sukar difahami. Model sering bergelut dengan masalah matematik yang kompleks, teka-teki logik yang rumit, penjanaan hipotesis saintifik, dan tugas yang memerlukan pemahaman mendalam dan bukannya padanan corak yang cetek. Mereka boleh menjana teks yang kedengaran munasabah tetapi tidak tepat dari segi fakta atau cacat dari segi logik (halusinasi).
Meningkatkan penaakulan adalah amat penting kerana ia membuka potensi AI untuk menangani masalah yang benar-benar kompleks merentasi pelbagai domain:
- Penemuan Saintifik: Membantu penyelidik dalam merumuskan hipotesis, menganalisis data kompleks, dan juga mereka bentuk eksperimen.
- Pembangunan Perisian: Melangkaui penyiapan kod untuk memahami logik program, menyahpepijat ralat kompleks, dan mereka bentuk seni bina perisian yang mantap.
- Perubatan: Membantu doktor mendiagnosis penyakit jarang jumpa, memahami sejarah pesakit yang kompleks, dan menganalisis penyelidikan perubatan.
- Pendidikan: Mencipta tutor yang benar-benar adaptif yang memahami proses penaakulan pelajar dan memberikan bimbingan yang disesuaikan.
- Strategi Perniagaan: Menganalisis dinamik pasaran yang rumit, mensimulasikan senario, dan membantu dalam membuat keputusan yang kompleks.
Industri sedang meneroka pelbagai cara untuk merapatkan jurang penaakulan ini. Gesaan Rantaian Pemikiran (CoT) menggalakkan model untuk ‘menunjukkan kerja mereka’ dengan menjana langkah penaakulan perantaraan, yang sering meningkatkan prestasi pada tugas yang kompleks. Pokok Pemikiran (ToT) melanjutkan ini dengan membenarkan model meneroka pelbagai laluan penaakulan secara serentak dan menilainya. Pendekatan lain melibatkan penyepaduan LLM dengan alat luaran seperti kalkulator, pentafsir kod, atau penaakul simbolik, membolehkan LLM memunggah tugas khusus kepada modul khusus. Inovasi seni bina, seperti model Campuran Pakar (MoE), juga bertujuan untuk mendedikasikan bahagian khusus rangkaian kepada tugas yang berbeza, berpotensi meningkatkan fokus penaakulan.
GRM dan talaan kritikan kendiri berprinsip DeepSeek mewakili satu lagi utas penting dalam permaidani penyelidikan yang kaya ini. Dengan memberi tumpuan kepada peningkatan mekanisme maklum balas dalaman dan keupayaan penilaian kendiri LLM itu sendiri, ia menawarkan pendekatan yang berpotensi lebih bersepadu dan holistik untuk meningkatkan kesetiaan kognitif. Ia bertujuan bukan sahaja untuk membimbing model ke arah jawapan yang lebih baik tetapi untuk menanamkannya dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang mengapa jawapan tertentu lebih baik, memupuk bentuk penaakulan buatan yang lebih mantap dan boleh dipercayai.
Ketika DeepSeek bersedia untuk tindakan seterusnya yang berpotensi dengan R2, bersenjatakan teknik penaakulan baru ini, pertaruhannya tinggi. Syarikat itu sedang mengemudi landskap yang sangat kompetitif, berdepan dengan gergasi teknologi yang mapan dan syarikat permulaan yang tangkas di seluruh dunia, serta pesaing domestik yang kuat dalam kancah AI China yang sedang berkembang pesat. Kejayaan bergantung bukan sahaja pada kehebatan teknologi tetapi juga pada kedudukan strategik, penerimaan pasaran, dan keupayaan untuk menyampaikan penyelesaian AI yang boleh dipercayai, berskala, dan mungkin yang paling penting, kos efektif. Pendedahan metodologi penaakulan lanjutan mereka adalah isyarat jelas tentang cita-cita DeepSeek untuk menjadi lebih daripada sekadar peserta dalam perlumbaan AI – mereka berhasrat untuk menjadi penentu rentak, terutamanya dalam domain kritikal untuk menjadikan mesin berfikir dengan lebih mendalam dan boleh dipercayai. Minggu-minggu dan bulan-bulan akan datang akan menjadi penting dalam menentukan sama ada teknik baharu ini, yang berpotensi terkandung dalam DeepSeek-R2, boleh menterjemahkan janji akademik kepada prestasi yang mengganggu pasaran.