ในการแข่งขันอันดุเดือดเพื่อความเป็นเจ้าแห่งปัญญาประดิษฐ์ ที่ซึ่งการประกาศความก้าวหน้าเกิดขึ้นบ่อยครั้งจนน่าเวียนหัว ความสามารถของเครื่องจักรในการ ให้เหตุผล ยังคงเป็นพรมแดนที่ท้าทายอย่างยิ่ง เป็นเรื่องหนึ่งที่ Large Language Model (LLM) จะทำนายคำถัดไปในประโยคได้ แต่เป็นอีกเรื่องหนึ่งที่มันจะสามารถดำเนินตามเส้นทางตรรกะ วิพากษ์วิจารณ์ผลลัพธ์ของตัวเอง และได้ข้อสรุปที่สมเหตุสมผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องเผชิญกับคำถามที่แปลกใหม่หรือซับซ้อน ท่ามกลางฉากหลังนี้ การเปิดเผยล่าสุดจาก DeepSeek สตาร์ทอัพ AI สัญชาติจีนที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว สมควรได้รับการจับตามองอย่างใกล้ชิด บริษัทซึ่งเคยสร้างความฮือฮามาแล้วกับการเปิดตัวโมเดลก่อนหน้านี้ ได้เปิดตัวเทคนิคใหม่ที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างความสามารถในการให้เหตุผลของ LLM อย่างมีนัยสำคัญ การประกาศนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวลือที่หนาหูขึ้นเกี่ยวกับการมาถึงของโมเดล AI รุ่นต่อไปในเร็วๆ นี้
นี่ไม่ใช่แค่การปรับปรุงเล็กน้อยอีกครั้ง DeepSeek ซึ่งร่วมมือกับนักวิจัยที่น่านับถือจาก Tsinghua University—ความร่วมมือที่เน้นย้ำถึงการทำงานร่วมกันที่สำคัญระหว่างความทะเยอทะยานเชิงพาณิชย์และความเข้มงวดทางวิชาการในสาขานี้—ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับกลยุทธ์สองง่ามแบบใหม่ แนวทางนี้ผสมผสาน Generative Reward Modeling (GRM) เข้ากับ self-principled critique tuning อย่างชาญฉลาด วัตถุประสงค์ตามที่ระบุไว้ในเอกสารทางเทคนิคที่เผยแพร่อย่างเงียบๆ บนคลังข้อมูลออนไลน์ arXiv นั้นทะเยอทะยานแต่สำคัญยิ่ง: เพื่อพัฒนา LLM ที่ไม่เพียงแต่ตอบสนองต่อคำสั่งทั่วไปที่หลากหลายได้แม่นยำยิ่งขึ้น แต่ยังทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย
การแยกส่วนแนวทางคู่: GRM พบกับ Self-Critique
การทำความเข้าใจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากนวัตกรรมของ DeepSeek จำเป็นต้องแยกส่วนประกอบทั้งสองนี้และตระหนักถึงพลังที่รวมกันของพวกมัน โลก AI คุ้นเคยกับ reward modeling อยู่แล้ว ซึ่งเป็นเทคนิคหลักที่มักเกี่ยวข้องกับ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ใน RLHF แบบดั้งเดิม ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์จะให้คะแนนการตอบสนองต่างๆ ที่ AI สร้างขึ้น ซึ่งเป็นการสอนโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพว่าผลลัพธ์ประเภทใดเป็นที่ต้องการ ลูปข้อเสนอแนะนี้ช่วยปรับโมเดลให้สอดคล้องกับคุณค่าและความคาดหวังของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้อาจต้องใช้แรงงานมาก มีค่าใช้จ่ายสูง และอาจถูกจำกัดด้วยขนาดและความสอดคล้องของข้อเสนอแนะจากมนุษย์
Generative Reward Modeling (GRM) ตามที่ DeepSeek ดำเนินการ ดูเหมือนจะเป็นวิวัฒนาการที่อาจปรับขนาดได้และละเอียดอ่อนมากขึ้น แทนที่จะเรียนรู้เพียงคะแนน ‘รางวัล’ แบบสเกลาร์ที่บ่งบอกถึงความพึงพอใจ แนวทาง GRM อาจเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลให้ สร้าง คำอธิบายหรือเหตุผลว่าทำไมการตอบสนองหนึ่งจึงดีกว่าอีกการตอบสนองหนึ่ง มันเรียนรู้ หลักการ พื้นฐานของการตอบสนองที่ดี แทนที่จะเพียงแค่จดจำผลลัพธ์ที่ต้องการ ความสามารถในการสร้างสรรค์นี้อาจช่วยให้ reward model สามารถให้ข้อเสนอแนะที่สมบูรณ์และให้ข้อมูลมากขึ้นในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมของ LLM ลองนึกภาพว่าไม่เพียงแต่ได้รับแจ้งว่าคำตอบของคุณ ‘ดี’ แต่ยังได้รับคำอธิบายโดยละเอียดว่า ทำไม จึงดี ครอบคลุมแง่มุมต่างๆ เช่น ความชัดเจน ความถูกต้องของข้อเท็จจริง ความสอดคล้องทางตรรกะ และความเป็นประโยชน์ GRM อาจทำให้ข้อเสนอแนะโดยละเอียดประเภทนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือเสริมเพิ่มเติมได้ ก้าวข้ามคะแนนความพึงพอใจแบบง่ายๆ เอกสารของ DeepSeek ชี้ให้เห็นว่าโมเดล GRM ของพวกเขาได้แสดง ‘ประสิทธิภาพที่แข่งขันได้’ แล้วเมื่อเปรียบเทียบกับ reward model สาธารณะที่เป็นที่ยอมรับ ซึ่งบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้และพลังของวิธีการเชิงกำเนิดนี้ การบรรลุความเท่าเทียมกับเกณฑ์มาตรฐานที่แข็งแกร่งและใช้กันอย่างแพร่หลายถือเป็นการตรวจสอบที่สำคัญสำหรับเทคนิคใหม่ใดๆ ในสาขาที่มีการแข่งขันสูงนี้
ส่วนประกอบที่เสริม GRM คือแนวคิดของ self-principled critique tuning องค์ประกอบนี้นำความสามารถในการใคร่ครวญเข้ามาในกระบวนการปรับปรุงของ LLM มันชี้ให้เห็นว่าโมเดลไม่ได้เพียงแค่รับข้อเสนอแนะอย่างเฉยเมย (ไม่ว่าจะจากมนุษย์หรือ GRM) แต่กำลังประเมินผลลัพธ์ของตัวเองอย่างแข็งขันโดยยึดตามชุดหลักการที่เรียนรู้ ‘หลักการ’ เหล่านี้อาจครอบคลุมกฎของตรรกะ แนวปฏิบัติด้านจริยธรรม ข้อกำหนดสำหรับการอ้างอิงข้อเท็จจริง หรือข้อจำกัดด้านรูปแบบเฉพาะ แง่มุม ‘self-critique’ หมายถึงลูปข้อเสนอแนะภายในที่โมเดลระบุข้อบกพร่องหรือข้อด้อยในข้อความที่สร้างขึ้นเอง จากนั้นพยายามแก้ไขข้อบกพร่องเหล่านั้น โดยได้รับคำแนะนำจากหลักการที่ฝังแน่นเหล่านี้ ‘Tuning’ หมายถึงกระบวนการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลตามการประเมินตนเองนี้
การทำงานร่วมกันระหว่าง GRM และ self-principled critique tuning อาจมีศักยภาพเป็นพิเศษ GRM ให้ความเข้าใจที่ซับซ้อนเกี่ยวกับสิ่งที่ประกอบกันเป็นการตอบสนองคุณภาพสูง ซึ่งอาจสร้างหลักการที่กลไก self-critique ใช้ จากนั้นกลไก self-critique จะใช้หลักการเหล่านี้แบบไดนามิกระหว่างการสร้างหรือการปรับปรุง ทำให้โมเดลสามารถปรับปรุงการให้เหตุผลและคุณภาพผลลัพธ์ของตัวเองซ้ำๆ ได้ การควบคุมคุณภาพภายในนี้อาจนำไปสู่การบรรจบกันที่เร็วขึ้นในระหว่างการฝึกอบรมและประสิทธิภาพที่น่าเชื่อถือมากขึ้นในระหว่างการใช้งาน ซึ่งอาจลดแนวโน้มของโมเดลที่จะเกิดภาพหลอนหรือข้อผิดพลาดทางตรรกะ ซึ่งเป็นความท้าทายที่ยังคงมีอยู่สำหรับ LLM ในปัจจุบัน มันส่งเสริมการแก้ไขตนเองทางปัญญาชนิดหนึ่งภายใน AI ทำให้เข้าใกล้การให้เหตุผลที่ยืดหยุ่นและปรับเปลี่ยนได้ที่เราเชื่อมโยงกับสติปัญญาของมนุษย์มากขึ้น
ประสิทธิภาพ คำมั่นสัญญา และการวางตำแหน่ง
การอ้างว่าโมเดล DeepSeek-GRM ที่พัฒนาขึ้นใหม่บรรลุ ‘ประสิทธิภาพที่แข่งขันได้’ นั้นเป็นจุดสนใจโดยธรรมชาติ แม้ว่าเอกสารทางวิชาการน่าจะให้เกณฑ์มาตรฐานและการเปรียบเทียบที่เฉพาะเจาะจง แต่ความหมายในวงกว้างคือเทคนิคใหม่นี้ไม่ใช่แค่ความอยากรู้อยากเห็นทางทฤษฎีเท่านั้น มันให้ผลลัพธ์ที่เทียบเคียงได้กับวิธีการล้ำสมัยที่มีอยู่สำหรับการปรับปรุงการให้เหตุผลและการปรับแนวของ LLM นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ DeepSeek เนื่องจากพยายามที่จะครอบครองส่วนแบ่งที่สำคัญของตลาด AI ทั่วโลก การแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมเป็นการยืนยันทิศทางการวิจัยของพวกเขาและเสริมสร้างคุณค่าที่นำเสนอ
นอกจากนี้ ความตั้งใจที่ระบุไว้ของ DeepSeek ที่จะ เปิดซอร์สโมเดล GRM ในที่สุด ถือเป็นความเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ ในระบบนิเวศที่โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และปิดมักจะครองพาดหัวข่าว การสนับสนุนเครื่องมืออันทรงพลังกลับคืนสู่ชุมชนการวิจัยสามารถให้ประโยชน์อย่างมาก การเปิดซอร์สสามารถเร่งสร้างนวัตกรรมโดยอนุญาตให้นักวิจัยคนอื่นๆ ต่อยอด ตรวจสอบ และปรับปรุงโมเดลได้ มันส่งเสริมความปรารถนาดี ดึงดูดผู้มีความสามารถ และสามารถช่วยสร้างวิธีการของ DeepSeek ให้เป็นมาตรฐานที่เป็นไปได้หรือแนวทางที่มีอิทธิพลภายในสาขาได้ สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นซึ่งเห็นได้จากผู้เล่นอย่าง Meta (โมเดล Llama) และ Mistral AI ซึ่งใช้ประโยชน์จากการเปิดตัวโอเพ่นซอร์สเพื่อสร้างการมีส่วนร่วมของชุมชนที่แข็งแกร่งและท้าทายผู้ดำรงตำแหน่งเดิม อย่างไรก็ตาม การไม่มีไทม์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการเปิดตัวทำให้ตัวเลือกยังคงเปิดอยู่ ทำให้ DeepSeek อาจปรับปรุงโมเดลเพิ่มเติมหรือประสานงานการเปิดตัวอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งอาจจะควบคู่ไปกับโมเดลพื้นฐานรุ่นต่อไปที่คาดการณ์ไว้
การประกาศการวิจัยนี้ไม่ได้เกิดขึ้นในสุญญากาศ มันมาถึงท่ามกลางความคาดหวังที่สัมผัสได้เกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์หลักครั้งต่อไปของ DeepSeek บริษัทได้รับความสนใจจากนานาชาติอย่างมากด้วย โมเดลพื้นฐาน DeepSeek-V3 และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลการให้เหตุผล DeepSeek-R1 โมเดล R1 สร้างกระแสหลักเนื่องจากประสิทธิภาพที่น่าประทับใจเมื่อเทียบกับต้นทุนการคำนวณ โดยนำเสนอความสามารถที่ทัดเทียมกับโมเดลชั้นนำระดับโลก แต่อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า ในโลกของ AI ขนาดใหญ่ที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก ความคุ้มค่าเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่ทรงพลัง ดึงดูดนักพัฒนาและองค์กรต่างๆ มากมาย
ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรม อ้างแหล่งข่าวที่คุ้นเคยกับแผนของบริษัทตามรายงานของ Reuters คาดการณ์ว่า DeepSeek-R2 ซึ่งเป็นผู้สืบทอดต่อจาก R1 ที่น่าประทับใจ อาจเปิดตัวในเร็วๆ นี้ อาจจะภายในเดือนนี้ด้วยซ้ำ ในขณะที่ DeepSeek ยังคงรักษาท่าทีนิ่งเฉย ไม่ยืนยันหรือปฏิเสธข่าวลือเหล่านี้ แต่ช่วงเวลาของการตีพิมพ์งานวิจัย GRM ก็ยิ่งโหมกระพือการคาดเดาอย่างแน่นอน มันชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่าความก้าวหน้าในความสามารถในการให้เหตุผลที่ทำได้ผ่าน GRM และ self-critique tuning ไม่ใช่แค่การฝึกฝนทางวิชาการ แต่มีแนวโน้มว่าจะเป็นส่วนสำคัญของสถาปัตยกรรมและการปรับปรุงประสิทธิภาพที่วางแผนไว้สำหรับ R2 หาก R2 รวมกลไกการให้เหตุผลที่ซับซ้อนนี้เข้าไว้ด้วย ก็อาจแสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งสำคัญ ซึ่งอาจสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับงานด้านการให้เหตุผลในหมู่โมเดลที่มีจำหน่ายในเชิงพาณิชย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากยังคงรักษา DNA ด้านความคุ้มค่าของรุ่นก่อนไว้ได้
การแสวงหาที่กว้างขึ้นสำหรับความรู้ความเข้าใจของ AI
งานของ DeepSeek เข้าถึงหนึ่งในประเด็นที่สำคัญและท้าทายที่สุดของการพัฒนา AI: การเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผล LLM ในยุคแรกๆ มีความยอดเยี่ยมในการจดจำรูปแบบและการสร้างข้อความโดยอาศัยความสัมพันธ์ทางสถิติที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การให้เหตุผลที่แท้จริง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอนุมานเชิงตรรกะหลายขั้นตอน การอนุมานเชิงสาเหตุ การคิดเชิงโต้แย้ง การวางแผน และการแก้ไขตนเองที่แข็งแกร่ง ได้พิสูจน์แล้วว่ายากกว่ามาก โมเดลมักประสบปัญหากับปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ปริศนาตรรกะที่ซับซ้อน การสร้างสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ และงานที่ต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งมากกว่าการจับคู่รูปแบบผิวเผิน พวกมันสามารถสร้างข้อความที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงหรือมีข้อบกพร่องทางตรรกะ (ภาพหลอน)
การปรับปรุงการให้เหตุผลเป็นสิ่งสำคัญยิ่งเพราะมันปลดล็อกศักยภาพสำหรับ AI ในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนอย่างแท้จริงในหลากหลายสาขา:
- การค้นพบทางวิทยาศาสตร์: ช่วยเหลือนักวิจัยในการกำหนดสมมติฐาน วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และแม้กระทั่งออกแบบการทดลอง
- การพัฒนาซอฟต์แวร์: ก้าวไปไกลกว่าการเติมโค้ดให้สมบูรณ์เพื่อทำความเข้าใจตรรกะของโปรแกรม แก้ไขข้อผิดพลาดที่ซับซ้อน และออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง
- การแพทย์: ช่วยแพทย์วินิจฉัยโรคหายาก ทำความเข้าใจประวัติผู้ป่วยที่ซับซ้อน และวิเคราะห์งานวิจัยทางการแพทย์
- การศึกษา: สร้างผู้สอนที่ปรับเปลี่ยนได้อย่างแท้จริงซึ่งเข้าใจกระบวนการให้เหตุผลของนักเรียนและให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสม
- กลยุทธ์ทางธุรกิจ: วิเคราะห์พลวัตของตลาดที่ซับซ้อน จำลองสถานการณ์ และช่วยในการตัดสินใจที่ซับซ้อน
อุตสาหกรรมกำลังสำรวจช่องทางมากมายเพื่อลดช่องว่างในการให้เหตุผลนี้ การกระตุ้นแบบ Chain-of-thought (CoT) สนับสนุนให้โมเดล ‘แสดงวิธีทำ’ โดยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง ซึ่งมักจะปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อน Tree-of-thoughts (ToT) ขยายแนวคิดนี้โดยอนุญาตให้โมเดลสำรวจเส้นทางการให้เหตุผลหลายเส้นทางพร้อมกันและประเมินผล แนวทางอื่นๆ เกี่ยวข้องกับการรวม LLM เข้ากับเครื่องมือภายนอก เช่น เครื่องคิดเลข ตัวแปลโค้ด หรือตัวให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ทำให้ LLM สามารถมอบหมายงานเฉพาะให้กับโมดูลพิเศษได้ นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม เช่น โมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ก็มีเป้าหมายที่จะอุทิศส่วนเฉพาะของเครือข่ายให้กับงานต่างๆ ซึ่งอาจปรับปรุงการมุ่งเน้นการให้เหตุผลได้
GRM และ self-principled critique tuning ของ DeepSeek เป็นอีกหนึ่งเส้นด้ายที่สำคัญในผืนผ้าอันอุดมสมบูรณ์ของการวิจัยนี้ โดยมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงกลไกข้อเสนอแนะภายในและความสามารถในการประเมินตนเองของ LLM เอง มันนำเสนอแนวทางที่อาจบูรณาการและเป็นองค์รวมมากขึ้นในการเพิ่มความเที่ยงตรงทางปัญญา มันไม่ได้มีเป้าหมายเพียงเพื่อชี้นำโมเดลไปสู่คำตอบที่ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังเพื่อปลูกฝังความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่า ทำไม คำตอบบางอย่างจึงดีกว่า ส่งเสริมรูปแบบการให้เหตุผลเทียมที่แข็งแกร่งและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
ขณะที่ DeepSeek เตรียมพร้อมสำหรับก้าวต่อไปที่เป็นไปได้ด้วย R2 ซึ่งติดอาวุธด้วยเทคนิคการให้เหตุผลแบบใหม่นี้ เดิมพันจึงสูง บริษัทกำลังนำทางในภูมิทัศน์ที่มีการแข่งขันสูงอย่างดุเดือด เผชิญหน้ากับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่มั่นคงและสตาร์ทอัพที่คล่องตัวทั่วโลก รวมถึงคู่แข่งในประเทศที่มีศักยภาพในแวดวง AI ที่กำลังเติบโตของจีน ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการวางตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ การยอมรับของตลาด และความสามารถในการส่งมอบโซลูชัน AI ที่เชื่อถือได้ ปรับขนาดได้ และที่สำคัญอาจคุ้มค่า การเปิดตัววิธีการให้เหตุผลขั้นสูงของพวกเขาเป็นสัญญาณที่ชัดเจนถึงความทะเยอทะยานของ DeepSeek ที่จะเป็นมากกว่าผู้เข้าร่วมในการแข่งขัน AI พวกเขามุ่งมั่นที่จะเป็นผู้นำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตที่สำคัญของการทำให้เครื่องจักรคิดอย่างลึกซึ้งและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น สัปดาห์และเดือนต่อๆ ไปจะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตัดสินว่าเทคนิคใหม่นี้ ซึ่งอาจรวมอยู่ใน DeepSeek-R2 สามารถแปลคำมั่นสัญญาทางวิชาการไปสู่ประสิทธิภาพที่พลิกโฉมตลาดได้หรือไม่