Nowy model sztucznej inteligencji Satori rewolucjonizuje sposób myślenia LLM
Duże modele językowe (LLM) od dawna wykazują zdolności do rozwiązywania problemów matematycznych, logicznego wnioskowania i programowania. Jednak ich skuteczność jest zazwyczaj uzależniona od dwóch głównych metod: superwizowanego dostrajania (SFT) opartego na ręcznie oznaczonych danych oraz strategii wyszukiwania w czasie wnioskowania, które wykorzystują zewnętrznych weryfikatorów. Pierwsza metoda pozwala na uporządkowane rozumowanie, ale wymaga ogromnego nakładu pracy ludzkiej. Druga zwiększa dokładność wyników, lecz znacznie podnosi zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Pojawia się więc kluczowe pytanie: czy modele językowe mogą rozwijać zdolności rozumowania samodzielnie, bez intensywnego nadzoru człowieka? Odpowiedzią na to wyzwanie jest Satori – nowy model AI, który wprowadza unikalne mechanizmy samodoskonalenia i wewnętrznego wyszukiwania ścieżek rozumowania.
Satori – model samorefleksyjnego i eksploracyjnego myślenia
Zespół naukowców z kilku renomowanych instytucji, w tym MIT, Harvardu oraz IBM Research, opracował model Satori. Jest to 7-miliardowy model językowy, który w przeciwieństwie do klasycznych LLM-ów nie opiera się wyłącznie na zewnętrznych danych treningowych czy ścisłym nadzorze człowieka. Zamiast tego wykorzystuje autoregresywne wyszukiwanie, czyli mechanizm pozwalający mu samodzielnie analizować swoje błędy i eksplorować alternatywne ścieżki rozumowania.
Podstawą Satori jest zupełnie nowy paradygmat rozumowania o nazwie Chain-of-Action-Thought (COAT), który umożliwia dynamiczne podejmowanie decyzji w trakcie przetwarzania informacji. Model opiera się na architekturze Qwen-2.5-Math-7B i przechodzi przez dwustopniowy proces treningu: formatowanie na małą skalę (FT) oraz samodoskonalenie na dużą skalę za pomocą uczenia ze wzmocnieniem (RL).
—
Jak działa Satori? Kluczowe aspekty techniczne
Proces treningu Satori został podzielony na dwa etapy:
1. Etap formatowania (Format Tuning – FT)
W pierwszym kroku Satori trenuje na niewielkim zbiorze danych (około 10 000 przykładów), aby nauczyć się struktury COAT, która opiera się na trzech kluczowych działaniach:
– Kontynuacja („Continue”) – model rozszerza bieżącą ścieżkę rozumowania.
– Refleksja („Reflect”) – model dokonuje samokontroli wcześniejszych kroków.
– Eksploracja („Explore”) – model bada alternatywne podejścia do rozwiązania problemu.
Dzięki tym mechanizmom Satori nie jest ograniczony do sztywnych struktur rozumowania, jak w tradycyjnych modelach CoT, lecz dynamicznie dostosowuje swoje podejście w zależności od napotkanych problemów.
2. Etap uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning – RL)
Po wstępnym formatowaniu model przechodzi do bardziej zaawansowanej fazy treningu, w której samodzielnie doskonali swoje umiejętności rozwiązywania problemów. Proces ten wykorzystuje metodę Reinforcement Learning with Restart and Explore (RAE), która umożliwia:
– Ponowne uruchamianie rozumowania od wcześniejszych kroków, co pozwala na iteracyjne udoskonalanie odpowiedzi.
– Ocenę i nagradzanie modelu za skuteczność samopoprawy oraz głębokość eksploracji różnych możliwości rozwiązania problemu.
Ten etap sprawia, że Satori stale się rozwija, eliminując błędy i dostosowując swoje strategie rozumowania.
—
Wyniki testów – jak Satori wypada na tle innych modeli?
Eksperymenty przeprowadzone na różnych zestawach testowych pokazują, że Satori osiąga imponujące wyniki, często przewyższając modele wykorzystujące klasyczne metody superwizowanego uczenia. Najważniejsze wnioski to:
– Lepsza wydajność w benchmarkach matematycznych
Satori przewyższa model Qwen-2.5-Math-7B-Instruct w testach takich jak GSM8K, MATH500, OlympiadBench, AMC2023 i AIME2024.
– Samodzielne doskonalenie się
Dzięki iteracyjnemu podejściu do uczenia Satori poprawia swoje wyniki bez konieczności dodatkowego nadzoru ludzkiego.
– Doskonała generalizacja na nowe zadania
Choć model trenowany był głównie na problemach matematycznych, wykazuje zdolność do rozwiązywania zagadnień logicznych, wnioskowania z tabel oraz rozumienia języka naturalnego.
– Większa efektywność i mniejsze zapotrzebowanie na dane treningowe
W porównaniu do modeli wymagających ogromnych zbiorów danych treningowych (np. 300 000 przykładów), Satori osiąga podobne lub lepsze wyniki, wykorzystując zaledwie 10 000 przykładów.
—
Krok ku autonomicznemu uczeniu się przez AI
Satori stanowi przełom w badaniach nad sztuczną inteligencją. Pokazuje, że modele LLM mogą samodzielnie rozwijać swoje zdolności rozumowania, bez konieczności stosowania kosztownych i czasochłonnych metod nadzorowanego uczenia. Dzięki połączeniu autoregresywnego wyszukiwania, COAT reasoning oraz uczenia ze wzmocnieniem, Satori nie tylko poprawia swoją dokładność, ale także potrafi adaptować się do nowych, nieznanych wcześniej problemów.
W przyszłości badacze planują optymalizację strategii meta-akcji, udoskonalenie metod RL oraz rozszerzenie tych technik do szerszego spektrum zastosowań. Możliwe, że modele inspirowane Satori staną się fundamentem dla kolejnych generacji sztucznej inteligencji, charakteryzującej się niezależnym myśleniem i zdolnością do nauki na zasadzie prób i błędów – podobnie jak ludzki umysł.
Sztuczna inteligencja wkracza w nową erę. Czy Satori jest pierwszym krokiem ku pełnej autonomii maszyn? Czas pokaże.