ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ నిజంగా తార్కికంగా ఆలోచించగలగడం అనేది ఈ రంగంలో చాలాకాలంగా కొనసాగుతున్న ఒక ముఖ్యమైన ప్రయత్నం. OpenAI యొక్క “o1” మోడల్‌పై మొదట్లో రేగిన ఉత్సాహం, పెద్ద ఎత్తున రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి అధునాతన రీజనింగ్ చేయగల సిస్టమ్‌లను నిర్మించడం పట్ల విస్తృత ఆసక్తిని రేకెత్తించింది. దీని తరువాత, DeepSeek-R1 తన మోడల్‌ను ఓపెన్-సోర్స్‌గా విడుదల చేయాలనే నిర్ణయం మరింత ఉత్సాహాన్ని నింపింది మరియు అత్యాధునిక రీజనింగ్ మోడల్‌ల అభివృద్ధిని శక్తివంతం చేసింది.
అయితే, ఈ ప్రారంభ ఉత్సాహం ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకితో తొందరగానే చల్లారిపోయింది. విజయవంతమైన నమూనాల తయారీకి కీలకమైన సాంకేతిక వివరాలు - ప్రత్యేకించి, డేటా క్యూరేషన్ కోసం ఉపయోగించిన ఖచ్చితమైన వ్యూహాలు మరియు RL శిక్షణను నియంత్రించే సంక్లిష్టమైన సూత్రాలు - DeepSeek-R1 యొక్క అసలు నివేదికలో స్పష్టంగా కనిపించలేదు. ఈ లోపం పరిశోధకులను నిరాశకు గురిచేసింది, నివేదించబడిన విజయాలను తిరిగి సృష్టించే సవాలుతో పోరాడేలా చేసింది. దీని ఫలితంగా పరిశోధనలు ఒక రకమైన విభజన రూపంలో సాగాయి, చాలా స్వతంత్ర ప్రయత్నాలు వేర్వేరు మోడల్ పరిమాణాలను, వివిధ ప్రారంభ చెక్‌పాయింట్‌లను మరియు విభిన్న లక్ష్య డొమైన్‌లను అన్వేషిస్తున్నాయి. ఇంత తీవ్రమైన కార్యాచరణ ఉన్నప్పటికీ, సమగ్రమైన మరియు స్థిరంగా ప్రభావవంతమైన శిక్షణ విధానం మాత్రం అంతుచిక్కకుండా పోయింది.
రీజనింగ్ కోసం లాంగ్వేజ్ మోడల్స్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సాంప్రదాయ పద్ధతులు ప్రధానంగా గణితం మరియు కంప్యూటర్ కోడ్ డొమైన్‌లపై దృష్టి సారించాయి. ఈ పద్ధతులు సాధారణంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లపై ప్రీ-ట్రైనింగ్ మరియు ఈ ప్రత్యేక పనుల కోసం మోడల్‌లను ప్రత్యేకంగా తీర్చిదిద్దడానికి సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ కలయికపై ఆధారపడతాయి. ఈ ప్రక్రియలో రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌ను చేర్చడానికి చేసిన ప్రారంభ ప్రయత్నాలు, సాధారణంగా డొమైన్-నిర్దిష్ట రివార్డ్ మోడల్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా పరిమిత లాభాలను మాత్రమే ఇచ్చాయి. గణిత మరియు కోడింగ్ పనులతో సంబంధం ఉన్న సహజమైన సవాళ్ల కారణంగా ఇది జరిగింది, ఎందుకంటే చిన్న చిన్న పొరపాట్లు కూడా తీవ్రంగా తప్పు ఫలితాలకు దారితీస్తాయి.
డీప్‌సీక్-R1 విడుదల చేసిన తరువాత ఇటీవలి పరిశోధనలు రూల్-బేస్డ్ వెరిఫికేషన్ పద్ధతుల వినియోగాన్ని అన్వేషించాయి. గణిత రంగంలో, ఈ పద్ధతులు తరచుగా ఖచ్చితమైన మరియు ఆటోమేటెడ్ ధ్రువీకరణను అనుమతించే నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్‌లను కోరతాయి. అదేవిధంగా, కోడ్ విషయంలో, పరిశోధకులు అభ్యాస ప్రక్రియకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి సంకలనం మరియు అమలు యొక్క అంతర్గత ఫీడ్‌బ్యాక్ మెకానిజంలను ఉపయోగించారు. అయితే, ఈ విధానాలు సాధారణంగా వ్యక్తిగత డొమైన్‌లపై మాత్రమే దృష్టి సారించాయి, గణిత మరియు కోడింగ్ సమస్యలను మిళితం చేసే విభిన్న ప్రాంప్ట్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించలేకపోయాయి. అంతేకాకుండా, మూల్యాంకనాలు తరచుగా AIME మరియు LiveCodeBench వంటి నిర్దిష్ట బెంచ్‌మార్క్‌లకు పరిమితం చేయబడతాయి, ఫలితాల సాధారణీకరణను పరిమితం చేస్తాయి. చివరగా, శిక్షణ అస్థిరత్వం ఒక నిరంతర సమస్యగా కొనసాగుతోంది, తరచుగా ప్రగతిశీల ప్రతిస్పందన పొడవు పెరుగుదల మరియు ఎంట్రోపీ కూలిపోయే ఉపశమనం వంటి సంక్లిష్ట పద్ధతుల వాడకాన్ని తప్పనిసరి చేస్తుంది.
ఇప్పుడు NVIDIAలోని పరిశోధకులు ఆటను మారుస్తున్నారు, ఎందుకంటే వారు তুলనాత్మకంగా చిన్న మరియు మధ్య-పరిమాణ మోడల్‌ల రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను గణనీయంగా పెంచడానికి పెద్ద-స్థాయి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్యమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నారు. వారి పద్ధతులు స్వేదనం పద్ధతుల ఆధారంగా అత్యాధునిక విధానాలను అధిగమించే స్థాయి పనితీరును సాధిస్తాయి. NVIDIA విధానం సీక్వెన్షియల్ శిక్షణ వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది: మొదట, గణిత సంబంధిత ప్రాంప్ట్‌లపై మాత్రమే RL శిక్షణను నిర్వహిస్తుంది మరియు తరువాత కోడ్‌పై దృష్టి సారించే ప్రాంప్ట్‌లకు మారుతుంది.
మెరుగైన రీజనింగ్ కోసం సీక్వెన్షియల్ పద్ధతి
ఫలితాలు ఎలా ఉన్నాయి? గణిత సమస్యలపై ప్రారంభ RL శిక్షణ గణిత బెంచ్‌మార్క్‌లపై పనితీరును నాటకీయంగా మెరుగుపరచడమే కాకుండా, ఆశ్చర్యకరంగా కోడ్ రీజనింగ్ సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన ప్రోత్సాహాన్ని సృష్టిస్తుంది. అంతేకాకుండా, కోడ్‌పై ప్రత్యేకంగా దృష్టి సారించే RL శిక్షణ యొక్క పొడిగించబడిన పునరావృత్తులు గణిత పనితీరులో সামান্য క్షీణతతో కోడ్ పనితీరును మరింత పెంచుతాయి. ఈ విధానం ఒక కీలకమైన విషయాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది: కోడింగ్ వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన రీజనింగ్ పనులకు గణిత శిక్షణ బలమైన పునాదిగా పనిచేస్తుంది.
NVIDIA విధానం యొక్క విజయానికి సమగ్రమైన డేటా క్యూరేషన్ పైప్‌లైన్ చాలా అవసరం. ఈ పైప్‌లైన్ అధిక ఇబ్బంది మరియు అధిక-నాణ్యత, ధృవీకరించదగిన సమాధానాలు మరియు పరీక్ష కేసుల లభ్యత రెండింటి ద్వారా వర్గీకరించబడిన సవాలు చేసే ప్రాంప్ట్‌లను సేకరించడానికి ఖచ్చితంగా రూపొందించబడింది. ఇది గణిత మరియు కోడింగ్ డొమైన్‌లలోనూ వెరిఫికేషన్-బేస్డ్ RL సమర్థవంతంగా వర్తించేందుకు అనుమతిస్తుంది.
గణితం మరియు కోడ్ కోసం డేటా క్యూరేషన్
NVIDIA పరిశోధకులు ఉపయోగించే డేటా క్యూరేషన్ మెథడాలజీ గణిత-మాత్రమే RL మరియు కోడ్-మాత్రమే RL కోసం అవసరాలను జాగ్రత్తగా వేరు చేస్తుంది.
గణితం-మాత్రమే RL: గణితం-మాత్రమే RL కోసం శిక్షణ డేటాను సృష్టించడం డీప్‌స్కేలర్ మరియు న్యూమినామాత్ డేటాసెట్‌ల నుండి డేటాను విలీనం చేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ డేటాసెట్‌లు బీజగణితం, సంయోజనాలు, సంఖ్య సిద్ధాంతం మరియు జ్యామితితో సహా విస్తృత గణిత అంశాలను కలిగి ఉంటాయి. డేటా యొక్క సమగ్రతను కాపాడటానికి, పునరావృత లేదా అనుచితమైన కంటెంట్‌ను తొలగించడానికి 9-గ్రాముల ఫిల్టర్‌ను ఉపయోగించి మరియు సమస్యాత్మక ఎంట్రీలను తొలగించడానికి కఠినమైన మినహాయింపు నియమాలను అమలు చేస్తూ కఠినమైన ఫిల్టరింగ్ ప్రక్రియ అమలు చేయబడుతుంది. డీప్‌సీక్-R1 మోడల్ ప్రశ్నల నాణ్యతను ధృవీకరించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ప్రతి ప్రశ్నకు మోడల్ ద్వారా ఎనిమిది స్వతంత్ర ప్రయత్నాలు చేయబడతాయి మరియు రూల్-బేస్డ్ వెరిఫికేషన్ ద్వారా అత్యధిక సమాధానాలు సరైనవిగా ఓటు వేసిన వాటిని మాత్రమే తుది డేటాసెట్‌లో చేర్చడానికి నిలుపుకుంటారు.
కోడ్-మాత్రమే RL: కోడ్-మాత్రమే RL కోసం డేటాసెట్ ఆధునిక పోటీ ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల నుండి తీసుకోబడిన డేటాను ఉపయోగించి నిర్మించబడింది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వివిధ రకాల అల్గారిథమిక్ అంశాలను విస్తరించే కోడింగ్ సమస్యలకు గొప్ప మూలాన్ని అందిస్తాయి. ఈ సమస్యలు ఫంక్షన్-కాలింగ్ మరియు సాధారణ ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ (stdin/stdout) సంప్రదాయాలతో సరిపోయే విధంగా ఫార్మాట్ చేయబడ్డాయి, ఇవి సాధారణంగా ఈ పరిసరాలలో ఉపయోగించబడతాయి. పరిశోధకులు అనుకూలంగా లేని సమస్యలను తొలగించడానికి మరియు అంచు సందర్భాలు మరియు సరిహద్దు పరిస్థితులను కవర్ చేయడానికి రూపొందించిన సమగ్ర పరీక్ష కేసులను ఖచ్చితంగా క్యూరేట్ చేయడానికి శ్రద్ధగా ఫిల్టరింగ్ ప్రక్రియను చేపడతారు. అంతేకాకుండా, ప్రతి సమస్యకు డీప్‌సీక్-R1-671B మోడల్ ద్వారా మూల్యాంకనం ద్వారా నిర్ణయించబడిన కఠినత స్కోర్ కేటాయించబడుతుంది. ఈ కఠినమైన ప్రక్రియ 8,520 ధృవీకరించబడిన కోడింగ్ సమస్యలను కలిగి ఉన్న అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్‌కు దారితీస్తుంది.
AceReason-Nemotron: ఫలితాలు మరియు బెంచ్‌మార్క్‌లు
NVIDIA పరిశోధన ఫలితాలు ఆకట్టుకునేలా ఉన్నాయి. AceReason-Nemotron-7B మోడల్ ప్రారంభ SFT మోడల్‌లతో పోలిస్తే సవాలు చేసే AIME 2024 మరియు 2025 పోటీలలో వరుసుగా 14.5% మరియు 14.6% గణనీయమైన ఖచ్చితత్వ మెరుగుదలలను సాధించింది. అంతేకాకుండా, ఇది LiveCodeBench v5 మరియు v6 బెంచ్‌మార్క్‌లపై వరుసుగా 14.2% మరియు 8% గణనీయమైన లాభాలను ప్రదర్శిస్తుంది. మోడల్ యొక్క పెద్ద 14B వేరియంట్ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B మరియు DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B వంటి పెద్ద మోడల్‌లను అధిగమిస్తూ మరింత గొప్ప పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది ఓపెన్ RL-బేస్డ్ రీజనింగ్ మోడల్‌లలో ఉత్తమ ఫలితాలను సాధిస్తుంది.
అత్యాధునిక స్వేదనం-బేస్డ్ మోడల్‌లతో పోలిస్తే, AceReason-Nemotron-14B AIME బెంచ్‌మార్క్‌లపై OpenMath-14B/32B కంటే 2.1%/4.4% మరియు LiveCodeBenchపై OpenCodeReasoning-14B కంటే 1.7%/0.8% మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. QWQ-32B మరియు o3-mini వంటి అధునాతన సరిహద్దు మోడల్‌లకు వ్యతిరేకంగా పోటీ పనితీరును కొనసాగిస్తూనే RL స్వేదనం విధానాల కంటే ఎక్కువ పనితీరు ఎగువ పరిమితులను సాధించగలదని ఇది నమ్మకంగా నిరూపిస్తుంది.
ఈ ఫలితాల యొక్క చిక్కులు చాలా ముఖ్యమైనవి. సాంప్రదాయ విధానాల పరిమితులను అధిగమిస్తూ, AI మోడల్‌లలో కొత్త స్థాయి రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను అన్‌లాక్ చేయడానికి పెద్ద-స్థాయి RLకి అవకాశం ఉందని అవి సూచిస్తున్నాయి. ఒక బలమైన డేటా క్యూరేషన్ పైప్‌లైన్‌తో కలిపి సీక్వెన్షియల్ డొమైన్-నిర్దిష్ట శిక్షణ వ్యూహం ఈ ప్రాంతంలో భవిష్యత్తు పరిశోధనలకు ఒక బ్లూప్రింట్‌ను అందిస్తుంది.
రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ రీజనింగ్ పరిమితులను నడిపిస్తుంది
ఈ పరిశోధన మోడల్ రీజనింగ్ సామర్థ్యాల సరిహద్దులను పెంచడానికి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్యమైన సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. వ్యూహాత్మకంగా డొమైన్-నిర్దిష్ట శిక్షణను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు అధిక-నాణ్యత డేటాను ఖచ్చితంగా క్యూరేట్ చేయడం ద్వారా, ఇది AI మోడల్‌లను ఇంతకు ముందు పరిష్కరించలేని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు రీజనింగ్ మోడల్ అభివృద్ధికి కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌లను ఏర్పాటు చేస్తుంది మరియు చివరికి AI యొక్క కొత్త తరాన్ని సృష్టిస్తుంది. వ్యవస్థలు अभૂતপূর্বమైన ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యంతో నిజ-ప్రపంచ సవాళ్లను స్వీకరించగలవు. ప్రభావవంతంగా తార్కికంగా ఆలోచించే సామర్థ్యం మేధస్సు యొక్క మూలస్తంభం, మరియు NVIDIA సాధించిన పురోగతి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని గ్రహించడానికి ఒక పెద్ద అడుగు. భవిష్యత్ పరిశోధనలు ఈ పద్ధతులను మరింత పెద్ద మోడల్‌లకు స్కేల్ చేయడంపై మరియు రీజనింగ్ పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి కొత్త డేటా క్యూరేషన్ వ్యూహాలను అన్వేషించడంపై ఎక్కువగా దృష్టి సారిస్తాయి. సంక్లిష్ట రీజనింగ్ పనుల కోసం AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడంతో సంబంధం ఉన్న సవాళ్లను అధిగమించడానికి మరింత అధునాతన రివార్డ్ ఫంక్షన్‌ల అభివృద్ధి మరియు అన్వేషణ వ్యూహాలు కూడా చాలా కీలకం అవుతాయి. అంతిమంగా, మానవుల మాదిరిగానే తార్కికంగా ఆలోచించగల, నేర్చుకోగల మరియు అనుకూలించగల AI వ్యవస్థలను సృష్టించాలనేది లక్ష్యం, వాటిని సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు విస్తృత శ్రేణి డొమైన్‌లలో సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
Moreover, the use of RL offers advantages beyond raw accuracy. RL agents can learn to optimize for a variety of objectives, such as efficiency, robustness, and interpretability. For example, an RL agent could be trained to generate code that is not only correct but also efficient and easy to understand. This capability is particularly important in safety-critical applications, where it is essential to ensure that AI systems are reliable and predictable.
The work by NVIDIA highlights the growing importance of data curation in AI research. The quality of the training data has a significant impact on the performance of AI models, and carefully curated datasets are essential for achieving state-of-the-art results. The data curation pipeline developed by NVIDIA is a valuable resource for researchers working on reasoning models, and it could be adapted for use in other domains as well.
The combination of large-scale RL, domain-specific training, and robust data curation has proven to be a winning formula for improving the reasoning capabilities of AI models. As these techniques continue to evolve, we can expect to see even more impressive advances in the field of AI, and we hope to see continued advancements of AI models in the near future.