Andrej Karpathy 最新視頻盛贊 DeepSeek：R1 正在發(fā)現(xiàn)人類思考的邏輯并進(jìn)行復(fù)現(xiàn)

AIGC動(dòng)態(tài)7個(gè)月前發(fā)布 AI科技評(píng)論

如果只是模仿人類玩家、AI 是無法超越人類的，但純 RL 算法卻能突破人類限制。

原標(biāo)題：Andrej Karpathy 最新視頻盛贊 DeepSeek：R1 正在發(fā)現(xiàn)人類思考的邏輯并進(jìn)行復(fù)現(xiàn)
文章來源：AI科技評(píng)論
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AI大模型進(jìn)化與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的崛起：解讀Andrej Karpathy最新視頻

近日，Andrej Karpathy發(fā)布時(shí)長(zhǎng)3小時(shí)的視頻，深入探討AI大模型的進(jìn)化歷程，特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)在其中扮演的關(guān)鍵角色。AI科技評(píng)論對(duì)視頻后半部分進(jìn)行了總結(jié)，提煉出以下關(guān)鍵觀點(diǎn)：

1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大模型中仍處于起步階段

視頻指出，當(dāng)前大語言模型的訓(xùn)練過程類似于教育孩子：預(yù)訓(xùn)練和監(jiān)督微調(diào)已較為成熟，但強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練仍處于早期階段，尚未成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。雖然RL的思路簡(jiǎn)單——試錯(cuò)學(xué)習(xí)，但實(shí)際操作中涉及諸多細(xì)節(jié)，例如最優(yōu)解選擇、訓(xùn)練量確定、參數(shù)設(shè)置等，都需要精心設(shè)計(jì)。DeepSeek-R1論文的發(fā)布，首次公開討論了RL在大語言模型中的應(yīng)用，并強(qiáng)調(diào)其在提升模型推理能力方面的作用，重新激發(fā)了公眾對(duì)RL訓(xùn)練LLM的興趣。

2. DeepSeek-R1的突出表現(xiàn)

DeepSeek-R1在數(shù)學(xué)問題求解上的表現(xiàn)令人印象深刻。隨著訓(xùn)練迭代次數(shù)增加，其準(zhǔn)確率持續(xù)攀升，并展現(xiàn)出“思維鏈”（CoT）能力——模型通過更長(zhǎng)的響應(yīng)、嘗試多種方法、回溯等步驟來提高準(zhǔn)確性，這與人類解決問題的方式非常相似。雖然OpenAI的模型也運(yùn)用RL技術(shù)，但DeepSeek-R1公開展示了完整的推理過程，而OpenAI則出于“蒸餾風(fēng)險(xiǎn)”的考慮，只展示結(jié)果總結(jié)。兩者性能不相上下。

3. 純RL超越人類限制

視頻以AlphaGo為例，說明純RL算法可以超越人類限制。模仿人類玩家的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型最終會(huì)遇到瓶頸，而RL則能夠通過自我對(duì)弈，發(fā)現(xiàn)人類從未想到的策略，從而取得更好的結(jié)果。這證明了RL的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，它不受人類表現(xiàn)的限制，能夠探索出更優(yōu)的解決方案。

4. RLHF的優(yōu)勢(shì)與不足

從人類反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)能夠提升模型性能，尤其在難以驗(yàn)證的領(lǐng)域（如摘要生成、詩(shī)歌創(chuàng)作）中效果顯著。RLHF降低了數(shù)據(jù)標(biāo)注難度，只需對(duì)模型生成的多個(gè)選項(xiàng)進(jìn)行排序，無需進(jìn)行復(fù)雜的創(chuàng)意寫作。但RLHF也存在不足：其基于對(duì)人類判斷的模擬，可能存在誤導(dǎo)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)容易“”模型，導(dǎo)致錯(cuò)誤決策。

5. LLM的未來發(fā)展趨勢(shì)

未來，LLM將具備更強(qiáng)的多模態(tài)能力，能夠處理文本、音頻和圖像等多種數(shù)據(jù)類型。此外，能夠執(zhí)行長(zhǎng)期任務(wù)的“智能體”將出現(xiàn)，人類將成為這些智能體的監(jiān)督者。最后，作者提出了“瑞士奶酪”模型能力框架，提醒人們LLM并非完美無缺，會(huì)在特定情況下出現(xiàn)隨機(jī)失敗，需要謹(jǐn)慎使用。