Quatre approches pour construire des modèles de raisonnement pour les LLM

Cet article explore quatre approches principales pour améliorer les grands modèles de langage (LLM) avec des capacités de raisonnement : l’extension du temps d’inférence, l’apprentissage par renforcement pur, l’ajustement fin supervisé plus l’apprentissage par renforcement et la distillation de modèles. Le développement de DeepSeek R1 est utilisé comme étude de cas, montrant comment ces méthodes peuvent construire des modèles de raisonnement puissants et comment même les chercheurs disposant de budgets limités peuvent obtenir des résultats impressionnants grâce à la distillation. L’article compare également DeepSeek R1 au o1 d’OpenAI et discute des stratégies pour construire des modèles de raisonnement économiques.