أربعة نهج لبناء نماذج الاستدلال لأنظمة معالجة اللغات الكبيرة (LLMs)

تستكشف هذه المقالة أربعة نهج رئيسية لتعزيز نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بقدرات الاستدلال: توسيع نطاق وقت الاستنتاج، والتعلم المعزز النقي، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف بالإضافة إلى التعلم المعزز، وتقطير النماذج. ويُستخدم تطوير DeepSeek R1 كدراسة حالة، تعرض كيف يمكن لهذه الأساليب بناء نماذج استدلال قوية، وكيف يمكن حتى للباحثين ذوي الميزانيات المحدودة تحقيق نتائج رائعة من خلال التقطير. كما تقارن المقالة بين DeepSeek R1 و o1 من OpenAI، وتناقش استراتيجيات لبناء نماذج استدلال فعالة من حيث التكلفة.