Model rozumujący – Wikipedia, wolna encyklopedia

Model rozumujący – Wikipedia, wolna encyklopedia https://share.google/huKTMVN5coGFzL0DJ

Reasoning LLM (Large Reasoning Model) to zaawansowany model językowy sztucznej inteligencji trenowany do rozwiązywania złożonych, wieloetapowych zadań logicznych, matematycznych i programistycznych. W przeciwieństwie do standardowych LLM-ów, generują one wewnętrzny proces myślowy (chain of thought) przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi, co pozwala na lepszą dedukcję i unikanie błędów. 

Kluczowe cechy i zastosowania Reasoning LLM:

Proces myślowy: Modele te rozbijają skomplikowane problemy na mniejsze, logiczne etapy, analizując je krok po kroku.

Wzmocnione uczenie: Często wykorzystują techniki uczenia przez wzmacnianie (Reinforcement Learning - RL), aby zachęcić model do generowania poprawnych ścieżek rozumowania.

Zwiększona moc obliczeniowa (Test-time compute): Zwiększają nakład obliczeniowy podczas samego generowania odpowiedzi, a nie tylko podczas treningu, co pozwala na głębszą analizę.

Zastosowanie: Doskonałe w zaawansowanej matematyce, kodowaniu, analizie naukowej, planowaniu i logice. 

Przykłady obejmują modele z serii OpenAI o1, które "myślą" przed udzieleniem odpowiedzi, oferując znacznie wyższą skuteczność w zadaniach wymagających dedukcji.