Cuatro enfoques para construir modelos de razonamiento para LLM

Este artículo explora cuatro enfoques principales para mejorar los modelos de lenguaje grandes (LLM) con capacidades de razonamiento: escalamiento en tiempo de inferencia, aprendizaje por refuerzo puro, ajuste fino supervisado más aprendizaje por refuerzo y destilación de modelos. El desarrollo de DeepSeek R1 se utiliza como un estudio de caso, mostrando cómo estos métodos pueden construir modelos de razonamiento potentes y cómo incluso los investigadores con presupuestos limitados pueden obtener resultados impresionantes mediante la destilación. El artículo también compara DeepSeek R1 con el o1 de OpenAI y analiza estrategias para construir modelos de razonamiento rentables.