ظهور مدل‌های استدلال کوچک: آیا هوش مصنوعی فشرده می‌تواند با استدلال سطح GPT رقابت کند؟

در سال‌های اخیر، حوزه هوش مصنوعی مجذوب موفقیت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) شده است. این مدل‌ها که در ابتدا برای پردازش زبان طبیعی طراحی شده بودند، به ابزارهای استدلال قدرتمندی تبدیل شده‌اند که قادر به حل مسائل پیچیده با فرآیند فکری گام‌به‌گام شبیه به انسان هستند. با این حال، علی‌رغم توانایی‌های استثنایی استدلال، مدل‌های زبان بزرگ دارای معایب قابل توجهی از جمله هزینه‌های محاسباتی بالا و سرعت پایین پیاده‌سازی هستند که استفاده از آن‌ها را در دنیای واقعی و در محیط‌های با منابع محدود مانند دستگاه‌های تلفن همراه یا محاسبات لبه‌ای غیرعملی می‌سازد. این امر منجر به افزایش علاقه به توسعه مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر شده است که می‌توانند قابلیت‌های استدلالی مشابهی را ارائه دهند و در عین حال هزینه‌ها و نیاز به منابع را به حداقل برسانند. این مقاله به بررسی ظهور این مدل‌های استدلال کوچک، پتانسیل‌ها، چالش‌ها و پیامدهای آن‌ها برای آینده هوش مصنوعی می‌پردازد.

برای بخش عمده‌ای از تاریخ اخیر هوش مصنوعی، این حوزه از اصل «قوانین مقیاس‌پذیری» پیروی کرده است که نشان می‌دهد عملکرد مدل به طور قابل پیش‌بینی با افزایش داده‌ها، قدرت محاسباتی و اندازه مدل بهبود می‌یابد. اگرچه این رویکرد مدل‌های قدرتمندی را به ارمغان آورده است، اما منجر به بده‌بستان‌های قابل توجهی از جمله هزینه‌های بالای زیرساخت، تأثیرات زیست‌محیطی و مشکلات تأخیر (latency) شده است. همه کاربردها به قابلیت‌های کامل مدل‌های عظیم با صدها میلیارد پارامتر نیاز ندارند. در بسیاری از موارد عملی - مانند دستیارهای روی دستگاه، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش - مدل‌های کوچک‌تر می‌توانند به نتایج مشابهی دست یابند، به شرطی که بتوانند به طور مؤثر استدلال کنند.

استدلال در هوش مصنوعی به توانایی یک مدل برای دنبال کردن زنجیره‌های منطقی، درک علت و معلول، استنتاج پیامدها، برنامه‌ریزی مراحل یک فرآیند و شناسایی تناقضات اشاره دارد. برای مدل‌های زبان، این اغلب به معنای نه تنها بازیابی اطلاعات، بلکه دستکاری و استنتاج اطلاعات از طریق یک رویکرد ساختاریافته و گام‌به‌گام است. این سطح از استدلال معمولاً با تنظیم دقیق (fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ برای انجام استدلال چند مرحله‌ای قبل از رسیدن به پاسخ به دست می‌آید. اگرچه این روش‌ها مؤثر هستند، اما به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند و می‌توانند کند و پرهزینه برای پیاده‌سازی باشند و نگرانی‌هایی را در مورد دسترسی‌پذیری و تأثیر زیست‌محیطی آن‌ها ایجاد کنند.

هدف مدل‌های استدلال کوچک، تکرار قابلیت‌های استدلالی مدل‌های بزرگ اما با کارایی بیشتر از نظر قدرت محاسباتی، استفاده از حافظه و تأخیر است. این مدل‌ها اغلب از تکنیکی به نام دانش‌افزایی (knowledge distillation) استفاده می‌کنند، که در آن یک مدل کوچک‌تر («دانش‌آموز») از یک مدل بزرگ‌تر و از پیش آموزش‌دیده («معلم») یاد می‌گیرد. فرآیند دانش‌افزایی شامل آموزش مدل کوچک‌تر بر روی داده‌های تولید شده توسط مدل بزرگ‌تر، با هدف انتقال توانایی استدلال است. سپس مدل دانش‌آموز برای بهبود عملکرد خود تنظیم دقیق می‌شود. در برخی موارد، یادگیری تقویتی (reinforcement learning) با توابع پاداش تخصصی و مختص دامنه برای تقویت بیشتر توانایی مدل در انجام استدلال مختص وظیفه به کار گرفته می‌شود.

یک نقطه عطف قابل توجه در توسعه مدل‌های استدلال کوچک با انتشار DeepSeek-R1 رقم خورد. علی‌رغم آموزش بر روی یک خوشه نسبتاً متوسط از پردازنده‌های گرافیکی قدیمی‌تر، DeepSeek-R1 به عملکردی قابل مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر مانند o1 OpenAI در معیارهایی مانند MMLU و GSM-8K دست یافت. این دستاورد منجر به بازنگری در رویکرد سنتی مقیاس‌پذیری شده است که فرض می‌کرد مدل‌های بزرگ‌تر ذاتاً برتر هستند.

موفقیت DeepSeek-R1 را می‌توان به فرآیند آموزش نوآورانه آن نسبت داد که یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ را بدون اتکا به تنظیم دقیق نظارت شده در مراحل اولیه ترکیب کرد. این نوآوری منجر به ایجاد DeepSeek-R1-Zero شد، مدلی که توانایی‌های استدلالی چشمگیری را در مقایسه با مدل‌های استدلال بزرگ نشان داد. بهبودهای بیشتر، مانند استفاده از داده‌های شروع سرد (cold-start)، انسجام و اجرای وظایف مدل را، به ویژه در زمینه‌هایی مانند ریاضیات و کدنویسی، افزایش داد.

علاوه بر این، تکنیک‌های دانش‌افزایی در توسعه مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر از مدل‌های بزرگ‌تر بسیار مهم بوده‌اند. به عنوان مثال، DeepSeek نسخه‌های دانش‌افزایی شده مدل‌های خود را با اندازه‌هایی از ۱.۵ میلیارد تا ۷۰ میلیارد پارامتر منتشر کرده است. با استفاده از این مدل‌ها، محققان یک مدل نسبتاً بسیار کوچک‌تر به نام DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B را آموزش داده‌اند که در معیارهای مختلف از o1-mini OpenAI بهتر عمل کرده است. این مدل‌ها اکنون با سخت‌افزارهای استاندارد قابل پیاده‌سازی هستند و آن‌ها را به گزینه‌ای قابل دوام‌تر برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل می‌کنند.

برای ارزیابی اینکه آیا مدل‌های استدلال کوچک (SRMs) می‌توانند با قدرت استدلال مدل‌های بزرگ (LRMs) مانند GPT رقابت کنند، ارزیابی عملکرد آن‌ها در معیارهای استاندارد مهم است. به عنوان مثال، مدل DeepSeek-R1 در آزمون MMLU (MMLU test) نمره‌ای حدود 0.844 کسب کرد که قابل مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر مانند o1 است. در مجموعه داده GSM-8K که بر ریاضیات مقطع ابتدایی تمرکز دارد، مدل دانش‌افزایی شده DeepSeek-R1 به عملکرد سطح بالایی دست یافت و از هر دو مدل o1 و o1-mini پیشی گرفت.

در وظایف کدنویسی، مانند وظایف موجود در LiveCodeBench و CodeForces، مدل‌های دانش‌افزایی شده DeepSeek-R1 عملکردی مشابه o1-mini و GPT-4o داشتند که نشان‌دهنده قابلیت‌های استدلالی قوی در برنامه‌نویسی است. با این حال، مدل‌های بزرگ‌تر هنوز در وظایفی که نیاز به درک زبانی گسترده‌تر یا مدیریت پنجره‌های زمینه طولانی دارند، برتری دارند، زیرا مدل‌های کوچک‌تر معمولاً مختص وظیفه هستند.

علی‌رغم نقاط قوتشان، مدل‌های کوچک ممکن است با وظایف استدلالی طولانی یا هنگام مواجهه با داده‌های خارج از توزیع (out-of-distribution) دچار مشکل شوند. به عنوان مثال، در شبیه‌سازی‌های شطرنج با مدل‌های زبان بزرگ (LLM chess simulations)، DeepSeek-R1 اشتباهات بیشتری نسبت به مدل‌های بزرگ‌تر مرتکب شد که نشان‌دهنده محدودیت در توانایی آن برای حفظ تمرکز و دقت در دوره‌های طولانی است.

بده‌بستان‌های بین اندازه مدل و عملکرد هنگام مقایسه مدل‌های استدلال کوچک (SRMs) با مدل‌های استدلال بزرگ سطح GPT (LRMs) بسیار مهم هستند. مدل‌های کوچک‌تر به حافظه و قدرت محاسباتی کمتری نیاز دارند، که آن‌ها را برای دستگاه‌های لبه‌ای، برنامه‌های تلفن همراه یا موقعیت‌هایی که استنتاج آفلاین ضروری است، ایده‌آل می‌سازد. این کارایی منجر به هزینه‌های عملیاتی پایین‌تر می‌شود، به طوری که اجرای مدل‌هایی مانند DeepSeek-R1 تا ۹۶٪ ارزان‌تر از مدل‌های بزرگ‌تر مانند o1 است.

با این حال، این دستاوردهای کارایی با برخی مصالحه‌ها همراه است. مدل‌های کوچک‌تر معمولاً برای وظایف خاص تنظیم دقیق می‌شوند که می‌تواند تطبیق‌پذیری آن‌ها را در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر محدود کند. به عنوان مثال، در حالی که DeepSeek-R1 در ریاضیات و کدنویسی عالی است، فاقد قابلیت‌های چندوجهی (multimodal) مانند توانایی تفسیر تصاویر است که مدل‌های بزرگ‌تر مانند GPT-4o می‌توانند از عهده آن برآیند.

علی‌رغم این محدودیت‌ها، کاربردهای عملی مدل‌های استدلال کوچک گسترده است. در مراقبت‌های بهداشتی، آن‌ها می‌توانند ابزارهای تشخیصی را قدرت دهند که داده‌های پزشکی را در سرورهای استاندارد بیمارستان تجزیه و تحلیل می‌کنند. در آموزش، می‌توان از آن‌ها برای توسعه سیستم‌های تدریس خصوصی شخصی‌سازی شده استفاده کرد که بازخورد گام‌به‌گام به دانش‌آموزان ارائه می‌دهند. در تحقیقات علمی، آن‌ها می‌توانند به تجزیه و تحلیل داده‌ها و آزمون فرضیه‌ها در زمینه‌هایی مانند ریاضیات و فیزیک کمک کنند. ماهیت متن‌باز مدل‌هایی مانند DeepSeek-R1 همچنین همکاری را تقویت می‌کند و دسترسی به هوش مصنوعی را دموکراتیزه می‌کند و سازمان‌های کوچک‌تر را قادر می‌سازد از فناوری‌های پیشرفته بهره‌مند شوند.

تکامل مدل‌های زبان به مدل‌های استدلال کوچک‌تر، پیشرفت قابل توجهی در هوش مصنوعی است. در حالی که این مدل‌ها ممکن است هنوز به طور کامل با قابلیت‌های گسترده مدل‌های زبان بزرگ مطابقت نداشته باشند، مزایای کلیدی در کارایی، مقرون‌به‌صرفه بودن و دسترسی‌پذیری ارائه می‌دهند. با ایجاد تعادل بین قدرت استدلال و کارایی منابع، مدل‌های کوچک‌تر قرار است نقش مهمی در کاربردهای مختلف ایفا کنند و هوش مصنوعی را برای استفاده در دنیای واقعی کاربردی‌تر و پایدارتر سازند.