Los modelos de idiomas grandes (LLM) están evolucionando rápidamente desde simples sistemas de predicción de texto a motores de razonamiento avanzados capaces de abordar desafíos complejos. Inicialmente diseñado para predecir la siguiente palabra en una oración, estos modelos ahora han avanzado para resolver ecuaciones matemáticas, escribir código funcional y tomar decisiones basadas en datos. El desarrollo de técnicas de razonamiento es el controlador clave detrás de esta transformación, lo que permite que los modelos de IA procesen información de manera estructurada y lógica. Este artículo explora las técnicas de razonamiento detrás de modelos como Openi’s O3, Grok 3, Deepseek R1, Gemini 2.0 y soneto de Claude 3.7 de Google, destacando sus fortalezas y comparando su rendimiento, costo y escalabilidad.
Técnicas de razonamiento en modelos de idiomas grandes
Para ver cómo estos LLM razonan de manera diferente, primero debemos analizar diferentes técnicas de razonamiento que estos modelos están utilizando. En esta sección, presentamos cuatro técnicas de razonamiento clave.
- Escala de cómputo de tiempo de inferencia
Esta técnica mejora el razonamiento del modelo al asignar recursos computacionales adicionales durante la fase de generación de respuesta, sin alterar la estructura central del modelo o volver a capacitarla. Permite que el modelo “piense más duro” generando múltiples respuestas potenciales, evaluándolas o refinando su salida a través de pasos adicionales. Por ejemplo, al resolver un problema matemático complejo, el modelo podría dividirlo en partes más pequeñas y trabajar a través de cada uno secuencialmente. Este enfoque es particularmente útil para tareas que requieren un pensamiento profundo y deliberado, como rompecabezas lógicos o desafíos de codificación intrincados. Si bien mejora la precisión de las respuestas, esta técnica también conduce a mayores costos de tiempo de ejecución y tiempos de respuesta más lentos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones donde la precisión es más importante que la velocidad. - Aprendizaje de refuerzo puro (RL)
En esta técnica, el modelo está entrenado para razonar a través de la prueba y el error al recompensar las respuestas correctas y los errores penalizadores. El modelo interactúa con un entorno, como un conjunto de problemas o tareas, y aprende ajustando sus estrategias en función de la retroalimentación. Por ejemplo, cuando se le asigna la tarea de escribir código, el modelo podría probar varias soluciones, ganando una recompensa si el código se ejecuta con éxito. Este enfoque imita cómo una persona aprende un juego a través de la práctica, lo que permite que el modelo se adapte a los nuevos desafíos con el tiempo. Sin embargo, Pure RL puede ser computacionalmente exigente y, a veces, inestable, ya que el modelo puede encontrar atajos que no reflejan una verdadera comprensión. - Puro ajuste supervisado (SFT)
Este método mejora el razonamiento mediante el entrenamiento del modelo únicamente en conjuntos de datos etiquetados de alta calidad, a menudo creados por humanos o modelos más fuertes. El modelo aprende a replicar los patrones de razonamiento correctos de estos ejemplos, haciéndolo eficiente y estable. Por ejemplo, para mejorar su capacidad para resolver ecuaciones, el modelo podría estudiar una colección de problemas resueltos, aprender a seguir los mismos pasos. Este enfoque es sencillo y rentable, pero depende en gran medida de la calidad de los datos. Si los ejemplos son débiles o limitados, el rendimiento del modelo puede sufrir, y podría luchar con tareas fuera de su alcance de entrenamiento. Pure SFT es el más adecuado para problemas bien definidos donde hay ejemplos claros y confiables disponibles. - Aprendizaje de refuerzo con ajuste fino supervisado (RL+SFT)
El enfoque combina la estabilidad del ajuste fino supervisado con la adaptabilidad del aprendizaje de refuerzo. Los modelos primero se someten a capacitación supervisada en conjuntos de datos etiquetados, que proporciona una base de conocimiento sólido. Posteriormente, el aprendizaje de refuerzo ayuda a refinar las habilidades de resolución de problemas del modelo. Este método híbrido equilibra la estabilidad y la adaptabilidad, ofreciendo soluciones efectivas para tareas complejas al tiempo que reduce el riesgo de comportamiento errático. Sin embargo, requiere más recursos que el ajuste fino supervisado puro.
Enfoques de razonamiento en LLM liderantes
Ahora, examinemos cómo se aplican estas técnicas de razonamiento en los LLM principales, incluidos O3 O3, Grok 3, Deepseek R1, Gemini 2.0 y Claude 3.7 Sonnet de Google.
- O3 O3 O3
El O3 de OpenAI utiliza principalmente escala de cómputo de tiempo de inferencia para mejorar su razonamiento. Al dedicar recursos computacionales adicionales durante la generación de respuesta, O3 puede ofrecer resultados altamente precisos en tareas complejas como las matemáticas avanzadas y la codificación. Este enfoque permite que O3 funcione excepcionalmente bien en puntos de referencia como la prueba ARC-AGI. Sin embargo, tiene el costo de los costos de inferencia más altos y los tiempos de respuesta más lentos, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones donde la precisión es crucial, como la investigación o la resolución de problemas técnicos. - GOOK 3 de Xia
Grok 3, desarrollado por XAI, combina escala de cómputo de inferencia con hardware especializado, como coprocesadores para tareas como la manipulación simbólica matemática. Esta arquitectura única permite a Grok 3 procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, por lo que es muy efectiva para aplicaciones en tiempo real como el análisis financiero y el procesamiento de datos en vivo. Si bien Grok 3 ofrece un rendimiento rápido, sus altas demandas computacionales pueden aumentar los costos. Excelente en entornos donde la velocidad y la precisión son primordiales. - Deepseek r1
Deepseek R1 inicialmente utiliza el aprendizaje de refuerzo puro para capacitar a su modelo, lo que le permite desarrollar estrategias independientes de resolución de problemas a través de pruebas y errores. Esto hace que DeepSeek R1 sea adaptable y capaz de manejar tareas desconocidas, como matemáticas complejas o desafíos de codificación. Sin embargo, Pure RL puede conducir a resultados impredecibles, por lo que Deepseek R1 incorpora ajustes finos supervisados en etapas posteriores para mejorar la consistencia y la coherencia. Este enfoque híbrido hace de Deepseek R1 una opción rentable para aplicaciones que priorizan la flexibilidad sobre las respuestas pulidas. - Géminis 2.0 de Google
Gemini 2.0 de Google utiliza un enfoque híbrido, probablemente combinando escala de cómputo de inferencia con aprendizaje de refuerzo, para mejorar sus capacidades de razonamiento. Este modelo está diseñado para manejar entradas multimodales, como texto, imágenes y audio, mientras se destaca en tareas de razonamiento en tiempo real. Su capacidad para procesar información antes de responder garantiza una alta precisión, particularmente en consultas complejas. Sin embargo, al igual que otros modelos que usan escala de tiempo de inferencia, Gemini 2.0 puede ser costoso de operar. Es ideal para aplicaciones que requieren razonamiento y comprensión multimodal, como asistentes interactivos o herramientas de análisis de datos. - Soneto Claude 3.7 de Anthrope
El soneto Claude 3.7 de Anthrope integra la escala de cómputo de inferencia con un enfoque en la seguridad y la alineación. Esto permite que el modelo funcione bien en tareas que requieren precisión y explicación, como análisis financiero o revisión legal de documentos. Su modo de “pensamiento extendido” le permite ajustar sus esfuerzos de razonamiento, por lo que es versátil para la resolución de problemas rápida y profunda. Si bien ofrece flexibilidad, los usuarios deben administrar la compensación entre el tiempo de respuesta y la profundidad del razonamiento. El soneto Claude 3.7 es especialmente adecuado para industrias reguladas donde la transparencia y la confiabilidad son cruciales.
El resultado final
El cambio de modelos de lenguaje básicos a sistemas de razonamiento sofisticados representa un gran salto hacia adelante en la tecnología de IA. Al aprovechar técnicas como escala de cómputo de tiempo de inferencia, aprendizaje de refuerzo puro, RL+SFT y SFT puro, los modelos como OpenAi’s O3, Grok 3, Deepseek R1, Gemini 2.0 2.0 y Claude 3.7 Sonnet Claude 3.7 se han vuelto más hábiles para resolver problemas complejos de todo el mundo. El enfoque de razonamiento de cada modelo define sus fortalezas, desde la resolución deliberada de problemas de O3 hasta la flexibilidad rentable de profundidad de R1. A medida que estos modelos continúan evolucionando, desbloquearán nuevas posibilidades para la IA, por lo que es una herramienta aún más poderosa para abordar los desafíos del mundo real.
