Стремление к созданию искусственного интеллекта, способного к истинному рассуждению, долгое время оставалось одной из центральных задач в этой области. Первые признаки волнения вокруг модели "o1" OpenAI вызвали широкий интерес к использованию крупномасштабных методов обучения с подкреплением (RL) для построения систем, способных к сложным рассуждениям. Вслед за этим решение DeepSeek-R1 выпустить свою модель в качестве открытого исходного кода подогрело дальнейший энтузиазм и дало возможность AI-сообществу активно заниматься разработкой передовых моделей рассуждений.
Однако этот первоначальный всплеск активности был быстро смягчен существенным препятствием. Критически важные технические детали, жизненно необходимые для успешного воспроизведения – в частности, точные стратегии, используемые для курирования данных, и сложные рецепты, регулирующие обучение RL – явно отсутствовали в оригинальном отчете DeepSeek-R1. Это упущение оставило исследователей в состоянии значительного разочарования, сталкивающихся с проблемой воссоздания заявленных успехов. Следствием этого стал несколько фрагментированный ландшафт исследований, с множеством независимых усилий по изучению различных размеров моделей, различных начальных контрольных точек и разнообразного диапазона целевых доменов. Несмотря на эту интенсивную активность, всеобъемлющий и последовательно эффективный рецепт обучения оставался неуловимым.
Традиционные подходы к обучению языковых моделей для рассуждений в основном концентрировались на областях математики и компьютерного кода. Эти методологии обычно полагаются на комбинацию предварительного обучения на больших наборах данных и контролируемой тонкой настройки для специализации моделей для этих конкретных задач. Ранние попытки включить обучение с подкреплением в этот процесс, как правило, с использованием доменных моделей вознаграждения, принесли лишь ограниченные успехи. Это проистекало из присущих математическим и кодировочным задачам проблем, где незначительные ошибки могут привести к кардинально неверным результатам.
Более поздние исследования, вызванные выпуском DeepSeek-R1, изучили использование методов проверки на основе правил. В области математики эти методы часто включают в себя требование конкретных форматов вывода, которые позволяют точно и автоматически проверять решение. Аналогичным образом, в контексте кода исследователи использовали присущие механизмам обратной связи компиляции и выполнения для направления процесса обучения. Однако эти подходы, как правило, были узко ориентированы на отдельные области, не обладая способностью эффективно обрабатывать гетерогенные подсказки, которые смешивают математические и кодировочные задачи. Кроме того, оценки часто ограничивались конкретными бенчмарками, такими как AIME и LiveCodeBench, что ограничивало общность выводов. Наконец, нестабильность обучения по-прежнему остается постоянной проблемой, часто требующей использования сложных методов, таких как прогрессивное увеличение длины ответа и смягчение свертывания энтропии.
Теперь исследователи из NVIDIA меняют правила игры, поскольку они демонстрируют значительный потенциал крупномасштабного обучения с подкреплением для резкого повышения возможностей рассуждения относительно небольших и средних моделей. Их методы достигают уровней производительности, которые превосходят современные подходы, основанные на методах дистилляции. Подход NVIDIA использует последовательную стратегию обучения: сначала выполняет RL-обучение исключительно на подсказках, связанных с математикой, а затем переключается на подсказки, ориентированные исключительно на код.
Последовательный метод для улучшения рассуждений
Каковы результаты? Первоначальное обучение RL на математических задачах не только резко улучшает результаты математических бенчмарков, но, что удивительно, также значительно повышает возможности рассуждения о коде. Кроме того, расширенные итерации RL-обучения, ориентированные конкретно на код, еще больше увеличивают производительность кода с лишь незначительным ухудшением математической производительности. Этот подход подчеркивает важный момент: математическая подготовка может служить прочной основой для более сложных задач рассуждения, таких как кодирование.
Неотъемлемой частью успеха подхода NVIDIA является надежный конвейер курирования данных. Этот конвейер тщательно разработан для сбора сложных подсказок, характеризующихся как высокой сложностью, так и доступностью высококачественных, проверяемых ответов и тестовых примеров. Это позволяет эффективно применять RL на основе проверки как в математической, так и в кодировочной областях.
Курирование данных для математики и кода
Методология курирования данных, используемая исследователями NVIDIA, тщательно различает требования для RL, ориентированного только на математику, и RL, ориентированного только на код.
RL, ориентированный только на математику: Создание обучающих данных для RL, ориентированного только на математику, включает объединение данных из наборов данных DeepScaler и NuminaMath. Эти наборы данных охватывают широкий спектр математических тем, включая алгебру, комбинаторику, теорию чисел и геометрию. Чтобы сохранить целостность данных, применяется строгий процесс фильтрации, использующий 9-граммовый фильтр для удаления избыточного или неподходящего контента и реализующий строгие правила исключения для устранения потенциально проблемных записей. Затем модель DeepSeek-R1 играет решающую роль в проверке качества вопросов. Каждый вопрос подвергается восьми независимым попыткам модели, и только те решения, которые получают большинство голосов правильности посредством проверки на основе правил, сохраняются для включения в финальный набор данных.
RL, ориентированный только на код: Набор данных для RL, ориентированного только на код, строится с использованием данных, полученных с современных платформ соревновательного программирования. Эти платформы предоставляют богатый источник задач кодирования, охватывающих разнообразный набор алгоритмических тем. Проблемы форматируются в соответствии с соглашениями о вызове функций и стандартном вводе/выводе (stdin/stdout), обычно используемыми в этих средах. Исследователи проводят тщательный процесс фильтрации для устранения несовместимых проблем и тщательно курируют комплексные тестовые примеры, предназначенные для охвата крайних случаев и граничных условий. Кроме того, каждой проблеме присваивается оценка сложности, определяемая посредством оценки моделью DeepSeek-R1-671B. Этот строгий процесс приводит к созданию высококачественного набора данных, состоящего из 8520 проверенных задач кодирования.
AceReason-Nemotron: Результаты и тесты
Результаты исследования NVIDIA убедительны. Модель AceReason-Nemotron-7B достигает значительного улучшения точности на 14,5% и 14,6% на сложных соревнованиях AIME 2024 и 2025 годов, соответственно, по сравнению с исходными моделями SFT. Кроме того, она демонстрирует существенный прирост на 14,2% и 8% на бенчмарках LiveCodeBench v5 и v6, соответственно. Большая версия модели 14B демонстрирует еще более высокую производительность, превосходя большие модели, такие как DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. Это позволяет достичь лучших в своем классе результатов среди открытых моделей рассуждений на основе RL.
По сравнению с современными моделями на основе дистилляции, AceReason-Nemotron-14B превосходит OpenMath-14B/32B на 2,1%/4,4% в бенчмарках AIME и OpenCodeReasoning-14B на 1,7%/0,8% в LiveCodeBench. Это убедительно демонстрирует, что RL может достигать более высоких верхних границ производительности, чем подходы дистилляции, сохраняя при этом конкурентоспособную производительность по сравнению с передовыми передовыми моделями, такими как QWQ-32B и o3-mini.
Последствия этих результатов значительны. Они предполагают, что крупномасштабный RL может открыть новые уровни возможностей рассуждения в моделях AI, превосходя ограничения традиционных подходов. Последовательная стратегия обучения для конкретных областей в сочетании с надежным конвейером курирования данных обеспечивает основу для будущих исследований в этой области.
Обучение с подкреплением определяет границы рассуждений
Это исследование подчеркивает значительный потенциал обучения с подкреплением для расширения границ возможностей рассуждения модели. Стратегически используя обучение для конкретных областей и тщательно курируя высококачественные данные, это позволяет моделям AI решать ранее неразрешимые проблемы и устанавливает новые критерии для разработки моделей рассуждений и, в конечном итоге, приводит к созданию нового поколения систем AI, способных решать реальные задачи с беспрецедентной точностью и эффективностью. Способность эффективно рассуждать является краеугольным камнем интеллекта, и успехи, достигнутые NVIDIA, представляют собой важный шаг на пути к реализации полного потенциала искусственного интеллекта. Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на масштабировании этих методов для еще более крупных моделей и изучении новых стратегий курирования данных для дальнейшего улучшения производительности рассуждений. Разработка более сложных функций вознаграждения и стратегий исследования также будет иметь решающее значение для преодоления проблем, связанных с обучением моделей AI для сложных задач рассуждения. В конечном счете, цель состоит в том, чтобы создать системы AI, которые могут рассуждать, учиться и адаптироваться подобно людям, позволяя им решать сложные проблемы и принимать обоснованные решения в широком диапазоне областей.
Более того, использование RL предлагает преимущества, выходящие за рамки необработанной точности. Агенты RL могут научиться оптимизировать различные цели, такие как эффективность, надежность и интерпретируемость. Например, агент RL может быть обучен генерировать код, который не только правильный, но и эффективный и легкий для понимания. Эта возможность особенно важна в критически важных для безопасности приложениях, где необходимо обеспечить надежность и предсказуемость систем AI.
Работа NVIDIA подчеркивает растущую важность курирования данных в исследованиях AI. Качество обучающих данных оказывает значительное влияние на производительность моделей AI, и тщательно курируемые наборы данных необходимы для достижения современных результатов. Конвейер курирования данных, разработанный NVIDIA, является ценным ресурсом для исследователей, работающих над моделями рассуждений, и его можно адаптировать для использования и в других областях.
Сочетание крупномасштабного RL, обучения для конкретных областей и надежного курирования данных оказалось выигрышной формулой для улучшения возможностей рассуждения моделей AI. Поскольку эти методы продолжают развиваться, мы можем ожидать еще более впечатляющих достижений в области AI, и мы надеемся увидеть дальнейшие успехи моделей AI в ближайшем будущем.
RL как ключ к решению задач математики и программирования
Использование машинного обучения с подкреплением (RL) стало прорывным подходом в улучшении способности искусственного интеллекта (AI) к рассуждению, особенно в областях математики и программирования. Традиционные методы обучения, основанные на больших наборах данных и тонкой настройке, часто сталкивались с ограничениями в решении сложных задач, требующих глубокого понимания и логического вывода. RL предлагает альтернативный путь, позволяя AI-моделям учиться путем взаимодействия со средой и получения вознаграждения за правильные решения.
Одним из ключевых преимуществ RL является его способность адаптироваться к различным задачам и доменам. Вместо того, чтобы полагаться на предварительно определенные правила и алгоритмы, RL-агенты могут учиться самостоятельно, экспериментируя и извлекая уроки из своих ошибок. Это особенно полезно в математике и программировании, где часто встречаются новые и непредсказуемые проблемы.
Недавние исследования NVIDIA продемонстрировали значительный прогресс в использовании RL для улучшения способности AI к рассуждению в математике и программировании. Их подход основан на последовательном обучении, которое сначала фокусируется на математических задачах, а затем переключается на задачи программирования. Этот метод позволяет AI-моделям строить прочную основу в математических концепциях, прежде чем переходить к более сложным задачам программирования.
Уникальный подход NVIDIA к обучению AI
Подход NVIDIA отличается от традиционных методов обучения RL, которые часто используют доменные модели вознаграждения. Вместо этого NVIDIA использует проверку на основе правил, которая позволяет точно и автоматически проверить правильность решений. Этот метод особенно эффективен в математике и программировании, где можно использовать четкие правила и критерии для оценки результатов.
Другим важным аспектом подхода NVIDIA является акцент на курировании данных. Они тщательно собирают и фильтруют данные, используемые для обучения AI-моделей, чтобы обеспечить их высокое качество и релевантность. Это включает в себя удаление избыточной или неподходящей информации и проверку правильности ответов.
Результаты исследования NVIDIA впечатляют. Модель AceReason-Nemotron-7B достигла значительного улучшения точности в математических и программистских бенчмарках по сравнению с традиционными моделями, обученными с использованием контролируемого обучения. Это демонстрирует потенциал RL для улучшения работоспособности AI в областях рассуждений.
Курирование данных: залог успешного обучения
Качество обучающих данных играет критическую роль в успехе AI-моделей. Недостаточно просто собрать огромные объемы данных и накормить ими модель. Необходимо тщательно отбирать, фильтровать и проверять данные, чтобы гарантировать их целостность и релевантность.
NVIDIA разработала надежный конвейер курирования данных, который включает в себя:
- Сбор данных из различных источников: Они используют как общедоступные наборы данных, так и данные, собранные с платформ соревновательного программирования.
- Фильтрация данных для удаления нерелевантной или ошибочной информации: Они используют 9-граммовые фильтры и другие методы для удаления дубликатов и нежелательного контента.
- Проверка правильности данных: Они используют проверку на основе правил и другие методы, чтобы обеспечить правильность ответов.
Этот тщательный процесс курирования данных гарантирует, что AI-модели обучаются на высококачественных данных, что приводит к лучшей производительности.
Будущее AI-моделей: RL и курирование данных
Исследование NVIDIA подчеркивает важность RL и курирования данных для улучшения работоспособности AI в областях рассуждений. В будущем мы можем ожидать увидеть дальнейший прогресс в этих областях, что приведет к созданию более продвинутых и способных AI-систем.
Некоторые возможные направления для будущих исследований включают в себя:
- Масштабирование RL для еще более крупных моделей: Чем больше модель, тем больше ее потенциальная способность к рассуждению.
- Разработка более сложных функций вознаграждения: Это позволит AI-моделям учиться более эффективно и эффективно.
- Исследование новых стратегий курирования данных: Это поможет улучшить качество и релевантность обучающих данных.
В конечном счете, цель состоит в том, чтобы создать AI-системы, которые могут рассуждать, учиться и адаптироваться подобно людям. Достижения, достигнутые NVIDIA, представляют собой важный шаг на пути к реализации этого потенциала.
Преимущества RL, выходящие за рамки точности
Хотя точность является важной метрикой для оценки AI-моделей, RL предлагает преимущества, выходящие за рамки необработанной точности. Агенты RL могут научиться оптимизировать различные цели, такие как:
- Эффективность: Агенты RL могут научиться генерировать код, который выполняется быстрее и требует меньше ресурсов.
- Надежность: Агенты RL могут научиться генерировать код, который менее подвержен ошибкам и сбоям.
- Интерпретируемость: Агенты RL могут научиться генерировать код, который легко понять и отладить.
Эти возможности особенно важны в областях, где безопасность и надежность являются критически важными, таких как автономные автомобили и медицинские устройства.
Выводы и перспективы дальнейших исследований
Исследование NVIDIA демонстрирует значительный потенциал обучения с подкреплением (RL) для повышения возможностей рассуждения AI, в частности, в областях математики и программирования. Стратегически используя обучение для конкретных областей и тщательно отбирая и курируя высококачественные данные, AI-модели могут решать ранее неразрешимые задачи и превосходить традиционные подходы, такие как дистилляция.
Основные выводы исследования NVIDIA включают в себя:
- Последовательное обучение с использованием RL для конкретных областей является эффективным методом повышения возможностей рассуждения AI. Обучение сначала на математических задачах, а затем на задачах программирования может привести к значительному улучшению производительности.
- Курирование данных играет решающую роль в успехе RL-обучения. Тщательная фильтрация, проверка и ранжирование обучающих данных могут значительно улучшить производительность AI-моделей.
- RL предлагает преимущества, выходящие за рамки необработанной точности. Агенты RL могут научиться оптимизировать различные цели, такие как эффективность, надежность и интерпретируемость кода.
Перспективы дальнейших исследований в этой области включают в себя:
- Масштабирование RL-обучения для еще более крупных моделей: Это может привести к дальнейшему улучшению способностей к рассуждению и решению задач более сложного уровня.
- Разработка более совершенных функций вознаграждения: Это позволит агентам RL более точно согласовывать свое поведение с желаемыми целями и ценностями.
- Изучение новых стратегий курирования данных: Это поможет улучшить качество и разнообразие обучающих данных, что, в свою очередь, повысит обобщающую способность моделей.
- Применение методов RL к другим областям и задачам: AI-модели, обученные с использованием RL, могут быть эффективно использованы для решения широкого круга проблем, требующих логического мышления, рассуждения и принятия оптимальных решений.
- Исследование гибридных подходов, сочетающих RL с другими методами обучения: Комбинирование RL с контролируемым обучением и другими техниками может привести к созданию еще более мощных и гибких AI-систем.
В целом, исследование NVIDIA подчеркивает важность RL как мощного инструмента для разработки AI-систем, способных к сложных рассуждениям и решению реальных задач. По мере того как методы RL продолжают развиваться, мы можем ожидать увидеть еще более впечатляющие достижения в области AI в ближайшем будущем.