Quatro Abordagens para Construir Modelos de Raciocínio para LLMs

Este artigo explora quatro abordagens principais para aprimorar modelos de linguagem grandes (LLMs) com capacidades de raciocínio: escalonamento em tempo de inferência, aprendizado por reforço puro, ajuste fino supervisionado mais aprendizado por reforço e destilação de modelos. O desenvolvimento do DeepSeek R1 é usado como um estudo de caso, mostrando como esses métodos podem construir modelos de raciocínio poderosos e como até mesmo pesquisadores com orçamento limitado podem obter resultados impressionantes por meio da destilação. O artigo também compara o DeepSeek R1 com o o1 da OpenAI e discute estratégias para construir modelos de raciocínio econômicos.