Yapay zekanın gerçekten akıl yürütebilme arayışı, uzun zamandır bu alandaki merkezi bir hedef olmuştur. OpenAI’nin “o1” modeli etrafındaki ilk heyecan dalgaları, sofistike akıl yürütme yeteneğine sahip sistemler inşa etmek için büyük ölçekli takviyeli öğrenme (RL) tekniklerinden yararlanmaya yönelik yaygın bir ilgiyi ateşledi. Bunu takiben, DeepSeek-R1’in modelini açık kaynak olarak yayınlama kararı, AI topluluğunu daha da heveslendirdi ve son teknoloji akıl yürütme modellerinin geliştirilmesini coşkuyla takip etmelerini sağladı.
Ancak, bu ilk aktivite patlaması hızla önemli bir engelle karşılaştı. Başarılı replikasyon için hayati önem taşıyan kritik teknik ayrıntılar – özellikle, veri kürasyonu için kullanılan kesin stratejiler ve RL eğitimini yöneten karmaşık tarifler – DeepSeek-R1’in orijinal raporunda göze batacak şekilde yoktu. Bu eksiklik, araştırmacıları önemli bir hayal kırıklığı durumuna soktu ve bildirilen başarıları yeniden yaratma zorluğuyla boğuşuyordu. Sonuç, farklı model boyutlarını, çeşitli başlangıç kontrol noktalarını ve çeşitli hedef alanları keşfeden çok sayıda bağımsız çabayla biraz parçalanmış bir araştırma ortamı oldu. Bu yoğun aktiviteye rağmen, kapsamlı ve tutarlı bir şekilde etkili bir eğitim tarifi elde edilemedi.
Akıl yürütme için dil modellerini eğitme konusundaki geleneksel yaklaşımlar, öncelikle matematik ve bilgisayar kodu alanlarına odaklanmıştır. Bu metodolojiler genellikle büyük veri kümelerinde ön eğitim ve modelleri bu belirli görevler için uzmanlaştırmak için denetimli ince ayar kombinasyonına dayanır. Takviyeli öğrenmeyi bu sürece dahil etme konusundaki ilk girişimler, tipik olarak alana özel ödül modellerini kullanarak yalnızca sınırlı kazançlar sağladı. Bu, matematiksel ve kodlama görevleriyle ilişkili doğal zorluklardan kaynaklanıyordu; burada ince hatalar önemli ölçüde hatalı sonuçlara yol açabilir.
DeepSeek-R1’in yayınlanmasıyla tetiklenen daha yeni araştırmalar, kural tabanlı doğrulama yöntemlerinin kullanımını araştırmıştır. Matematik alanında, bu yöntemler genellikle çözümün kesin ve otomatik olarak doğrulanmasını sağlayan belirli çıktı formatları gerektirmeyi içerir. Benzer şekilde, kod bağlamında, araştırmacılar öğrenme sürecine rehberlik etmek için derleme ve yürütmenin doğal geri bildirim mekanizmalarından yararlanmışlardır. Bununla birlikte, bu yaklaşımlar genellikle matematiksel ve kodlama problemlerini karıştıran heterojen istemleri etkili bir şekilde ele alma yeteneği olmayan, bireysel alanlara dar bir şekilde odaklanmıştır. Ayrıca, değerlendirmeler genellikle AIME ve LiveCodeBench gibi belirli ölçütlerle sınırlandırılmış, bulguların genelleştirilebilirliğini sınırlamıştır. Son olarak, eğitim kararsızlığı sürekli bir sorun olmaya devam ediyor ve genellikle aşamalı yanıt uzunluğu artışları ve entropi çöküşünü azaltma gibi karmaşık tekniklerin kullanılmasını gerektiriyor.
Şimdi, NVIDIA’daki araştırmacılar, büyük ölçekli takviyeli öğrenmenin nispeten küçük ve orta boy modellerin akıl yürütme yeteneklerini önemli ölçüde geliştirme konusundaki önemli potansiyelini gösterdikleri için oyunu değiştiriyor. Yöntemleri, damıtma tekniklerine dayalı son teknoloji yaklaşımları aşan performans seviyelerine ulaşıyor. NVIDIA yaklaşımı, sıralı bir eğitim stratejisi kullanır: ilk olarak, yalnızca matematiksel sorunlarla ilgili istemlerde RL eğitimi yapmak ve ardından yalnızca koda odaklanan istemlere geçmek.
Gelişmiş Akıl Yürütme için Sıralı Bir Yöntem
Bulgular? Matematiksel problemler üzerinde yapılan ilk RL eğitimi, matematiksel kıyaslama ölçütlerindeki performansı önemli ölçüde artırmakla kalmıyor, aynı zamanda şaşırtıcı bir şekilde kod akıl yürütme yeteneklerinde de önemli bir artış yaratıyor. Ayrıca, özellikle koda odaklanmış daha uzun RL eğitim iterasyonları, matematiksel performansta yalnızca minimum düşüşle kod performansını daha da artırıyor. Bu yaklaşım önemli bir noktayı vurgulamaktadır: matematiksel eğitim, kodlama gibi daha karmaşık akıl yürütme görevleri için güçlü bir temel görevi görebilir.
NVIDIA yaklaşımının başarısının ayrılmaz bir parçası, sağlam bir veri kürasyonu hattıdır. Bu hat, hem yüksek zorluğa hem de yüksek kaliteli, doğrulanabilir cevapların ve test durumlarının mevcudiyeti ile karakterize edilen zorlu istemleri toplamak için titizlikle tasarlanmıştır. Bu, doğrulama tabanlı RL’nin hem matematiksel hem de kodlama alanlarında etkili bir şekilde uygulanmasına olanak tanır.
Matematik ve Kod için Veri Kürasyonu
NVIDIA araştırmacıları tarafından kullanılan veri kürasyonu metodolojisi, yalnızca matematiksel RL ve yalnızca kodlu RL için gereksinimler arasında dikkatlice ayrım yapar.
Yalnızca Matematiksel RL: Yalnızca matematiksel RL için eğitim verilerinin oluşturulması, DeepScaler ve NuminaMath veri kümelerinden verilerin birleştirilmesini içerir. Bu veri kümeleri, cebir, kombinatorik, sayı teorisi ve geometri dahil olmak üzere çok çeşitli matematiksel konuları kapsar. Verilerin bütünlüğünü korumak için, yedekli veya uygunsuz içeriği kaldırmak için 9 gramlık bir filtre kullanan ve potansiyel olarak sorunlu girişleri ortadan kaldırmak için katı dışlama kuralları uygulayan titiz bir filtreleme işlemi uygulanır. DeepSeek-R1 modeli daha sonra soruların kalitesini doğrulamada önemli bir rol oynar. Her soru model tarafından sekiz bağımsız denemeye tabi tutulur ve yalnızca kural tabanlı doğrulama yoluyla çoğunluk oyuyla doğruluğu kabul edilen çözümler nihai veri kümesine dahil edilmek üzere saklanır.
Yalnızca Kodlu RL: Yalnızca kodlu RL için veri kümesi, modern rekabetçi programlama platformlarından elde edilen veriler kullanılarak oluşturulur. Bu platformlar, çok çeşitli algoritmik konuları kapsayan zengin bir kodlama problemleri kaynağı sağlar. Problemler, bu ortamlarda yaygın olarak kullanılan fonksiyon çağırma ve standart girdi/çıktı (stdin/stdout) kurallarıyla uyumlu hale getirilir. Araştırmacılar, uyumsuz problemleri ortadan kaldırmak için titiz bir filtreleme işlemine girerler ve uç durumları ve sınır koşullarını kapsayacak şekilde tasarlanmış kapsamlı test durumlarını titizlikle küratörlüğünü yaparlar. Ayrıca, her probleme DeepSeek-R1-671B modeli tarafından değerlendirilerek belirlenen bir zorluk puanı atanır. Bu titiz işlem, 8.520 doğrulanmış kodlama probleminden oluşan yüksek kaliteli bir veri kümesiyle sonuçlanır.
AceReason-Nemotron: Sonuçlar ve Kıyaslama
NVIDIA araştırmasının sonuçları etkileyicidir. AceReason-Nemotron-7B modeli, ilk SFT modellerine kıyasla zorlu AIME 2024 ve 2025 yarışmalarında sırasıyla %14,5 ve %14,6’lık önemli doğruluk iyileştirmeleri elde ediyor. Ayrıca, LiveCodeBench v5 ve v6 kıyaslama ölçütlerinde sırasıyla %14,2 ve %8’lik önemli kazançlar gösteriyor. Modelin daha büyük 14B varyantı, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ve DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B gibi daha büyük modellerden bile daha iyi performans göstererek daha da büyük performans sergiliyor. Bu, açık RL tabanlı akıl yürütme modelleri arasında sınıfının en iyisi sonuçlar elde etmesini sağlıyor.
Son teknoloji damıtma tabanlı modellerle karşılaştırıldığında, AceReason-Nemotron-14B, AIME kıyaslama ölçütlerinde OpenMath-14B/32B’den %2,1/%4,4 ve LiveCodeBench’te OpenCodeReasoning-14B’den %1,7/%0,8 daha iyi performans gösteriyor. Bu, RL’nin QWQ-32B ve o3-mini gibi gelişmiş sınır modellerine karşı rekabetçi performansını korurken damıtma yaklaşımlarından daha yüksek performans üst sınırlarına ulaşabileceğini ikna edici bir şekilde gösteriyor.
Bu sonuçların etkileri önemlidir. Büyük ölçekli RL’nin AI modellerinde geleneksel yaklaşımların sınırlamalarını aşan yeni akıl yürütme yeteneklerinin kilidini açma potansiyeline sahip olduğunu gösteriyorlar. Sıralı alana özgü eğitim stratejisi, sağlam bir veri kürasyonu hattıyla birleştiğinde, bu alandaki gelecekteki araştırmalar için bir plan sağlıyor.
Takviyeli Öğrenme Akıl Yürütme Sınırlarını Zorluyor
Bu araştırma, takviyeli öğrenmenin model akıl yürütme yeteneklerinin sınırlarını zorlama konusundaki önemli potansiyelinin altını çiziyor. Stratejik olarak alana özgü eğitim uygulayarak ve yüksek kaliteli verileri titizlikle küratörlüğünü yaparak, bunun AI modellerinin daha önce çözülemeyen problemleri çözmesine olanak tanır ve akıl yürütme model geliştirme için yeni kıyaslama ölçütleri oluşturur ve sonuç olarak gerçek dünya zorluklarını benzeri görülmemiş bir doğruluk ve verimlilikle çözebilen yeni nesil AI sistemlerine yol açar. Etkili bir şekilde akıl yürütme yeteneği, zekanın temel taşıdır ve NVIDIA tarafından elde edilen ilerlemeler, yapay zekanın tüm potansiyelini gerçekleştirme yolunda önemli bir adımı temsil etmektedir. Gelecekteki araştırmalar, bu teknikleri daha da büyük modellere ölçeklendirmeye ve akıl yürütme performansını daha da iyileştirmek için yeni veri kürasyonu stratejileri keşfetmeye odaklanacaktır. Daha karmaşık ödül fonksiyonlarının ve keşif stratejilerinin geliştirilmesi, AI modellerini karmaşık akıl yürütme görevleri için eğitme ile ilişkili zorlukların üstesinden gelmek için de çok önemlidir. Nihayetinde amaç, insanlarınkine benzer şekilde akıl yürütebilen, öğrenebilen ve uyum sağlayabilen, karmaşık problemleri çözmelerini ve çok çeşitli alanlarda bilinçli kararlar almalarını sağlayan AI sistemleri yaratmaktır.
Ayrıca, RL’nin kullanımı ham doğruluk ötesinde avantajlar sunar. RL ajanları, verimlilik, sağlamlık ve yorumlanabilirlik gibi çeşitli hedefler için optimize etmeyi öğrenebilir. Örneğin, bir RL ajanı yalnızca doğru değil, aynı zamanda verimli ve anlaşılması kolay bir kod üretmek için eğitilebilir. Bu yetenek, AI sistemlerinin güvenilir ve öngörülebilir olmasını sağlamanın hayati önem taşıdığı güvenlik açısından kritik uygulamalarda özellikle önemlidir.
NVIDIA’nın çalışması, AI araştırmasında veri kürasyonunun artan önemini vurgulamaktadır. Eğitim verilerinin kalitesi, AI modellerinin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir ve son teknoloji sonuçlar elde etmek için dikkatlice küratörlüğü yapılmış veri kümeleri çok önemlidir. NVIDIA tarafından geliştirilen veri kürasyonu hattı, akıl yürütme modelleri üzerinde çalışan araştırmacılar için değerli bir kaynaktır ve diğer alanlarda kullanım için de uyarlanabilir.
Büyük ölçekli RL, alana özgü eğitim ve sağlam veri kürasyonunun kombinasyonu, AI modellerinin akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek için kazanan bir formül olduğunu kanıtlamıştır. Bu teknikler gelişmeye devam ettikçe, AI alanında daha da etkileyici ilerlemeler görmeyi bekleyebiliriz ve yakın gelecekte AI modellerinde sürekli ilerlemeler görmeyi umuyoruz.