Los modelos de lenguaje grande (LLM) han evolucionado significativamente. Lo que comenzó como una easy generación de texto y herramientas de traducción ahora se están utilizando en investigación, toma de decisiones y resolución de problemas complejos. Un issue clave en este cambio es la creciente capacidad de los LLM para pensar más sistemáticamente al desglosar problemas, evaluar múltiples posibilidades y refinar sus respuestas dinámicamente. En lugar de simplemente predecir la siguiente palabra en una secuencia, estos modelos ahora pueden realizar un razonamiento estructurado, haciéndolos más efectivos para manejar tareas complejas. Modelos principales como O3 O3 O3, Géminis de Googley Deepseek’s R1 Integre estas capacidades para mejorar su capacidad para procesar y analizar la información de manera más efectiva.
Comprender el pensamiento simulado
Los humanos analizan naturalmente diferentes opciones antes de tomar decisiones. Ya sea que planee unas vacaciones o resuelvan un problema, a menudo simulamos diferentes planes en nuestra mente para evaluar múltiples factores, sopesar execs y contras, y ajustar nuestras elecciones en consecuencia. Los investigadores están integrando esta capacidad de LLM para mejorar sus capacidades de razonamiento. Aquí, el pensamiento simulado esencialmente se refiere a la capacidad de LLM para realizar un razonamiento sistemático antes de generar una respuesta. Esto contrasta con simplemente recuperar una respuesta de los datos almacenados. Una analogía útil es resolver un problema matemático:
- Una IA básica podría reconocer un patrón y generar rápidamente una respuesta sin verificarlo.
- Una IA que usa razonamiento simulado funcionaría a través de los pasos, verificaría los errores y confirmaría su lógica antes de responder.
Cadena de pensamiento: enseñar a la IA a pensar en pasos
Si los LLM tienen que ejecutar el pensamiento simulado como los humanos, deben poder dividir problemas complejos en pasos más pequeños y secuenciales. Aquí es donde el Cadena de pensamiento (cot) La técnica juega un papel essential.
COT es un enfoque de solicitación que guía a los LLM a trabajar metódicamente a través de los problemas. En lugar de llegar a conclusiones, este proceso de razonamiento estructurado permite a los LLM dividir problemas complejos en pasos más simples y manejables y resolverlos paso a paso.
Por ejemplo, al resolver un problema de palabra en matemáticas:
- Una IA básica podría intentar igualar el problema con un ejemplo previamente visto y proporcionar una respuesta.
- Una IA que usa el razonamiento de la cadena de pensamiento describiría cada paso, trabajando lógicamente a través de los cálculos antes de llegar a una solución last.
Este enfoque es eficiente en áreas que requieren deducción lógica, resolución de problemas de varios pasos y comprensión contextual. Si bien los modelos anteriores requerían cadenas de razonamiento proporcionadas por humanos, LLMS avanzados como O3 O3 y Deepseek’s R1 pueden aprender y aplicar razonamiento de cot de forma adaptativa.
Cómo las LLM principales implementan el pensamiento simulado
Diferentes LLM emplean pensamiento simulado de diferentes maneras. A continuación se muestra una descripción common de cómo el O3 de OpenAI, los modelos de Google Deepmind y Deepseek-R1 ejecutan el pensamiento simulado, junto con sus respectivas fortalezas y limitaciones.
Operai O3: Pensando en el futuro como un jugador de ajedrez
Si bien los detalles exactos sobre el modelo O3 de OpenAi permanecen sin revelar, investigadores creer Utiliza una técnica related a Búsqueda de árboles de Monte Carlo (MCT), una estrategia utilizada en juegos impulsados por la IA como Alfago. Al igual que un jugador de ajedrez que analiza múltiples movimientos antes de decidir, O3 explora diferentes soluciones, evalúa su calidad y selecciona la más prometedora.
A diferencia de los modelos anteriores que se basan en el reconocimiento de patrones, O3 genera activamente y refina las rutas de razonamiento utilizando técnicas de cuna. Durante la inferencia, realiza pasos computacionales adicionales para construir múltiples cadenas de razonamiento. Luego, estos se evalúan mediante un modelo de evaluador, probablemente un modelo de recompensa entrenado para garantizar la coherencia lógica y la corrección. La respuesta last se selecciona en función de un mecanismo de puntuación para proporcionar una salida bien razonada.
O3 sigue un proceso estructurado de varios pasos. Inicialmente, está ajustado en un vasto conjunto de datos de cadenas de razonamiento humano, internalizando los patrones de pensamiento lógico. En el momento de la inferencia, genera múltiples soluciones para un problema dado, las clasifica en función de la corrección y la coherencia, y refina la mejor si es necesario. Si bien este método permite que O3 se autocorrija antes de responder y mejorar la precisión, la compensación es el costo computacional: explorar posibilidades múltiples requiere una potencia de procesamiento significativa, lo que lo hace más lento y más intensivo en recursos. Sin embargo, O3 sobresale en análisis dinámico y resolución de problemas, posicionándolo entre los modelos de IA más avanzados de hoy.
Google DeepMind: Refining respuestas como un editor
DeepMind ha desarrollado un nuevo enfoque llamado «Evolución de la mente«Que trata el razonamiento como un proceso de refinamiento iterativo. En lugar de analizar múltiples escenarios futuros, este modelo actúa más como un editor que refina varios borradores de un ensayo. El modelo genera varias respuestas posibles, evalúa su calidad y refina la mejor.
Inspirado en algoritmos genéticos, este proceso garantiza respuestas de alta calidad a través de la iteración. Es particularmente efectivo para tareas estructuradas como acertijos lógicos y desafíos de programación, donde los criterios claros determinan la mejor respuesta.
Sin embargo, este método tiene limitaciones. Dado que se basa en un sistema de puntuación externo para evaluar la calidad de la respuesta, puede tener dificultades con el razonamiento abstracto sin una respuesta clara o incorrecta. A diferencia de O3, que razona dinámicamente en tiempo actual, el modelo de Deepmind se centra en refinar las respuestas existentes, lo que lo hace menos versatile para las preguntas abiertas.
Deepseek-r1: aprender a razonar como un estudiante
Deepseek-R1 emplea un enfoque basado en el aprendizaje de refuerzo que le permite desarrollar capacidades de razonamiento con el tiempo en lugar de evaluar múltiples respuestas en tiempo actual. En lugar de confiar en los datos de razonamiento previamente generados, Deepseek-R1 aprende resolviendo problemas, recibiendo comentarios y mejorando de manera iterativa, related a cómo los estudiantes refinan sus habilidades de resolución de problemas a través de la práctica.
El modelo sigue un bucle de aprendizaje de refuerzo estructurado. Comienza con un modelo base, como Deepseek-v3y se le solicita que resuelva los problemas matemáticos paso a paso. Cada respuesta se verifica a través de la ejecución del código directo, evitando la necesidad de un modelo adicional para validar la corrección. Si la solución es correcta, el modelo es recompensado; Si es incorrecto, está penalizado. Este proceso se repite ampliamente, lo que permite que Deepseek-R1 refine sus habilidades de razonamiento lógico y priorice problemas más complejos con el tiempo.
Una ventaja clave de este enfoque es la eficiencia. A diferencia de O3, que realiza un razonamiento extenso en el momento de la inferencia, Deepseek-R1 incorpora capacidades de razonamiento durante el entrenamiento, lo que lo hace más rápido y más rentable. Es altamente escalable ya que no requiere un conjunto de datos etiquetado masivo o un modelo de verificación costoso.
Sin embargo, este enfoque basado en el aprendizaje de refuerzo tiene compensaciones. Debido a que se basa en tareas con resultados verificables, se destaca en matemáticas y codificación. Aún así, puede tener dificultades con el razonamiento abstracto en la ley, la ética o la resolución creativa de problemas. Si bien el razonamiento matemático puede transferirse a otros dominios, su aplicabilidad más amplia sigue siendo incierta.
Mesa: Comparación entre O3 O3, Deepmind’s Thoughts Evolution y Deepseek’s R1
El futuro del razonamiento de la IA
El razonamiento simulado es un paso significativo para hacer que la IA sea más confiable e inteligente. A medida que estos modelos evolucionan, el enfoque cambiará de simplemente generar texto a desarrollar habilidades robustas de resolución de problemas que se parecen mucho al pensamiento humano. Los avances futuros probablemente se centrarán en hacer modelos de IA capaces de identificar y corregir errores, integrarlos con herramientas externas para verificar las respuestas y reconocer la incertidumbre cuando se enfrentan a información ambigua. Sin embargo, un desafío clave es equilibrar la profundidad del razonamiento con la eficiencia computacional. El objetivo last es desarrollar sistemas de IA que consideren cuidadosamente sus respuestas, asegurando la precisión y la confiabilidad, al igual que un experto humano que evalúa cuidadosamente cada decisión antes de tomar medidas.
