مدل S1: انقلابی در آموزش هوش مصنوعی با هزینه کمتر از ۵۰ دلار

پژوهشگران دانشگاه‌های استنفورد و واشنگتن موفق به توسعه مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام S1 شده‌اند که با هزینه‌ای کمتر از ۵۰ دلار آموزش داده شده و عملکردی قابل‌مقایسه با مدل‌های پیشرفته‌ای مانند o1 از OpenAI دارد. این مدل استدلالی با استفاده از مجموعه داده‌ای کوچک و تکنیک‌های نوین، توانسته است به دقت بالایی در وظایف استدلالی دست یابد.

مدل S1 چیست؟

مدل S1 یک مدل زبان پیشرفته و متن‌باز است که برای انجام وظایف استدلالی طراحی شده است. ویژگی برجسته این مدل، استفاده از تکنیکی به نام «مقیاس‌گذاری در زمان آزمون» است که به آن امکان می‌دهد در حین پاسخ‌گویی، با استفاده از منابع محاسباتی اضافی، پاسخ‌های خود را بهبود بخشد. این روش به S1 اجازه می‌دهد تا با طرح سؤالات مرتبط، پاسخ‌های خود را ارزیابی و اصلاح کند.

روش آموزش مدل S1

برای آموزش مدل S1، پژوهشگران مجموعه داده‌ای با کیفیت بالا به نام S1K را ایجاد کردند که شامل ۱۰۰۰ سؤال منتخب بر اساس معیارهایی مانند سختی، تنوع و کیفیت بود. این مجموعه داده شامل مسائلی پیچیده در زمینه‌های ریاضی، استدلال و علوم است. فرآیند آموزش با استفاده از تکنیک «تعمیم تحت نظارت» (SFT) و تنها در ۲۶ دقیقه با استفاده از ۱۶ پردازنده گرافیکی NVIDIA H100 انجام شد. با وجود اندازه کوچک مجموعه داده، مدل S1 به دقت بالایی در استدلال دست یافت که این موفقیت به دلیل استفاده از دانش موجود در مدل پایه پیش‌آموزش‌دیده Qwen2.5-32B-Instruct است.

عملکرد مدل S1

مدل S1 در سه معیار استدلالی AIME24، MATH500 و GPQA Diamond مورد ارزیابی قرار گرفت و بهبود قابل‌توجهی در دقت نشان داد. در آزمون‌های ریاضی، این مدل تا ۲۷ درصد عملکرد بهتری نسبت به مدل o1 Preview از OpenAI داشت. این نتایج نشان می‌دهد که با استفاده از مجموعه داده کوچک و تکنیک‌های مناسب، می‌توان مدل‌های استدلالی رقابتی را با هزینه کم توسعه داد.

اهمیت مدل S1 برای آینده هوش مصنوعی

توسعه مدل S1 نشان‌دهنده اهمیت شفافیت و مشارکت متن‌باز در پیشرفت هوش مصنوعی است. با در دسترس قرار دادن فرآیند توسعه S1، پژوهشگران امیدوارند که همکاری‌ها و نوآوری‌های بیشتری در این حوزه صورت گیرد. همچنین، این پژوهش نشان می‌دهد که با استفاده از تکنیک‌های نوین می‌توان محدودیت‌های موجود در مقیاس‌گذاری در زمان آزمون را پشت سر گذاشت و با استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی، قابلیت‌های استدلالی مدل‌ها را بهبود بخشید.

نتیجه‌گیری

مدل S1 نشان می‌دهد که با استفاده از مجموعه داده کوچک و تکنیک‌های مناسب، می‌توان مدل‌های استدلالی رقابتی را با هزینه کم توسعه داد. این دستاورد می‌تواند مسیر جدیدی را برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان در حوزه هوش مصنوعی باز کند و به پیشرفت‌های بیشتری در این زمینه منجر شود.