ويقول جيف دين، كبير العلماء في Google DeepMind، إن النموذج يتلقى قوة حاسوبية إضافية،”https://x.com/JeffDean/status/1869789813232341267″> الكتابة على X, “we see promising results when we increase inference time computation!” يعمل النموذج من خلال التوقف مؤقتًا للنظر في المطالبات المتعددة ذات الصلة قبل تقديم ما يحدد أنه الإجابة الأكثر دقة.
منذ قفزة OpenAI إلى “reasoning” المجال في سبتمبر مع”https://arstechnica.com/information-technology/2024/09/openais-new-reasoning-ai-models-are-here-o1-preview-and-o1-mini/”>o1-معاينة وo1-mini، سارعت العديد من الشركات إلى تحقيق تكافؤ الميزات مع نماذجها الخاصة. على سبيل المثال، تم إطلاق DeepSeek”https://www.deepseek.com/”> ديب سيك-R1 في أوائل نوفمبر، بينما أصدر فريق Qwen التابع لشركة علي بابا منتجه الخاص “reasoning” نموذج،”https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-cloud-unveils-open-source-ai-reasoning-model-qwq-and-new-image-editing-tool_601813″>QwQ في وقت سابق من هذا الشهر.
بينما البعض”https://x.com/holdenmatt/status/1835031749706785258″> المطالبة وبما أن نماذج الاستدلال يمكن أن تساعد في حل المشكلات الرياضية أو الأكاديمية المعقدة، فقد لا تكون هذه النماذج مناسبة للجميع. على الرغم من أنها تؤدي أداءً جيدًا في بعض المعايير،”https://news.mit.edu/2024/reasoning-skills-large-language-models-often-overestimated-0711″> تبقى الأسئلة حول فائدتها الفعلية ودقتها. كما أن تكاليف الحوسبة المرتفعة اللازمة لتشغيل نماذج الاستدلال قد خلقت بعض التذمر حول قابليتها للاستمرار على المدى الطويل. هذه التكلفة العالية هي السبب وراء إنشاء OpenAI”https://arstechnica.com/ai/2024/12/openais-new-200-mo-chatgpt-subscription-will-buy-you-more-compute-time/”> شات جي بي تي برو يكلف 200 دولار شهريا، على سبيل المثال.
ومع ذلك، يبدو أن جوجل جادة في متابعة تقنية الذكاء الاصطناعي هذه. لوجان كيلباتريك، أحد موظفي جوجل في استوديو الذكاء الاصطناعي التابع لها،”https://x.com/OfficialLoganK/status/1869789822384255300″> يطلق عليه “the first step in our reasoning journey” في مشاركة على X.