Sự tiến hóa của trí tuệ: Từ dự đoán đến lập luận

Một mô hình cơ sở đã được huấn luyện trước một cách thô sơ thực chất là một động cơ thống kê khổng lồ được thiết kế để dự đoán từ tiếp theo. Để biến nền tảng "không thể đoán trước" này thành một trợ lý đáng tin cậy, các kỹ sư áp dụng một quy trình sau huấn luyện. Giai đoạn này là lớp "kỹ thuật có chủ ý" giúp chuyển đổi AI từ một hộp đen kỳ diệu sang một hệ thống có cấu trúc.

1. Cơ chế tinh chỉnh

• Tinh chỉnh có giám sát (SFT): Đây là giai đoạn "bắt đầu lạnh". Mô hình được huấn luyện trên các cặp chỉ dẫn - phản hồi được tuyển chọn để học cách thức cơ bản trong giao tiếp giữa con người.
• Học tăng cường (RL)Cơ chế:Các hệ thống hiện đại như GRPO (Tối ưu hóa Chính sách Tương đối Nhóm) cho phép mô hình học qua thử và sai, đánh giá phản hồi dựa trên tính hợp lý mà không cần đến một mô hình "phán xét" riêng biệt, nặng về bộ nhớ.

2. Hiệu quả nhờ PEFT

Cập nhật toàn bộ tham số – huấn luyện lại tất cả hàng tỷ trọng số – là điều không thể tính toán được với phần lớn trường hợp. Thay vào đó, chúng ta sử dụng Tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT):

• LoRA & QLoRA: Những kỹ thuật này chèn các ma trận phân rã hạng nhỏ, có thể huấn luyện vào mô hình trong khi khóa các trọng số ban đầu. Điều này cho phép thích nghi chất lượng cao trên phần cứng tiêu chuẩn người dùng.

3. Quy tắc Dòng chảy Lập luận

Xây dựng một động cơ lập luận thật sự (như DeepSeek-R1) đòi hỏi một trình tự bốn giai đoạn cụ thể:

• Giai đoạn 1: Bắt đầu lạnh (các hướng dẫn nền tảng).
• Giai đoạn 2: Học tăng cường thuần túy (phát triển nội bộ Dòng suy nghĩ/CoT).
• Giai đoạn 3: Tạo dữ liệu tổng hợp (lấy mẫu loại bỏ các lập luận chất lượng thấp).
• Giai đoạn 4: Cân bằng cuối cùng (gộp lập luận tổng hợp với dữ liệu sáng tạo và có căn cứ).