Como o o3 da OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 e Claude 3.7 Diferem em Suas Abordagens de Raciocínio

Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) estão evoluindo rapidamente de sistemas simples de previsão de texto para motores avançados de raciocínio capazes de enfrentar desafios complexos. Inicialmente projetados para prever a próxima palavra em uma frase, esses modelos agora avançaram para resolver equações matemáticas, escrever códigos funcionais e tomar decisões baseadas em dados. O desenvolvimento de técnicas de raciocínio é o principal motor por trás dessa transformação, permitindo que modelos de IA processem informações de forma estruturada e lógica. Este artigo explora as técnicas de raciocínio por trás de modelos como o o3 da OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 do Google e Claude 3.7 Sonnet, destacando suas forças e comparando seu desempenho, custo e escalabilidade.

Técnicas de Raciocínio em Modelos de Linguagem de Grande Escala

Para entender como esses LLMs raciocinam de maneira diferente, primeiro precisamos olhar para as diferentes técnicas de raciocínio que esses modelos estão usando. Nesta seção, apresentamos quatro técnicas de raciocínio chave.

• Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência
  Esta técnica melhora o raciocínio do modelo alocando recursos computacionais extras durante a fase de geração de resposta, sem alterar a estrutura principal do modelo ou re-treiná-lo. Ela permite que o modelo “pense mais” gerando várias respostas potenciais, avaliando-as ou refinando sua saída através de etapas adicionais. Por exemplo, ao resolver um problema matemático complexo, o modelo pode dividi-lo em partes menores e trabalhar em cada uma sequencialmente. Essa abordagem é particularmente útil para tarefas que exigem um pensamento profundo e deliberado, como quebra-cabeças lógicos ou desafios de codificação intrincados. Embora melhore a precisão das respostas, essa técnica também resulta em maiores custos de tempo de execução e tempos de resposta mais lentos, tornando-a adequada para aplicações onde a precisão é mais importante do que a velocidade.
• Aprendizado por Reforço Puro (RL)
  Nesta técnica, o modelo é treinado para raciocinar através de tentativa e erro, recompensando respostas corretas e penalizando erros. O modelo interage com um ambiente—como um conjunto de problemas ou tarefas—e aprende ajustando suas estratégias com base no feedback. Por exemplo, ao ser encarregado de escrever um código, o modelo pode testar várias soluções, ganhando uma recompensa se o código for executado com sucesso. Essa abordagem imita como uma pessoa aprende um jogo através da prática, permitindo que o modelo se adapte a novos desafios ao longo do tempo. No entanto, o RL puro pode ser computacionalmente exigente e, às vezes, instável, à medida que o modelo pode encontrar atalhos que não refletem uma verdadeira compreensão.
• Aprimoramento Supervisionado Puro (SFT)
  Este método aprimora o raciocínio treinando o modelo exclusivamente em conjuntos de dados rotulados de alta qualidade, frequentemente criados por humanos ou modelos mais robustos. O modelo aprende a replicar padrões de raciocínio corretos a partir desses exemplos, tornando-o eficiente e estável. Por exemplo, para melhorar sua capacidade de resolver equações, o modelo pode estudar uma coleção de problemas resolvidos, aprendendo a seguir os mesmos passos. Essa abordagem é direta e econômica, mas depende fortemente da qualidade dos dados. Se os exemplos forem fracos ou limitados, o desempenho do modelo pode sofrer, e ele pode ter dificuldades com tarefas fora de seu escopo de treinamento. O SFT puro é mais adequado para problemas bem definidos, onde existem exemplos claros e confiáveis disponíveis.
• Aprendizado por Reforço com Aprimoramento Supervisionado (RL+SFT)
  A abordagem combina a estabilidade do aprimoramento supervisionado com a adaptabilidade do aprendizado por reforço. Os modelos passam primeiro por treinamento supervisionado em conjuntos de dados rotulados, que fornece uma base de conhecimento sólida. Subsequentemente, o aprendizado por reforço ajuda a refinar as habilidades de resolução de problemas do modelo. Este método híbrido equilibra estabilidade e adaptabilidade, oferecendo soluções eficazes para tarefas complexas enquanto reduz o risco de comportamentos erráticos. No entanto, ele requer mais recursos do que o aprimoramento supervisionado puro.

Abordagens de Raciocínio nos Principais LLMs

Agora, vamos examinar como essas técnicas de raciocínio são aplicadas nos principais LLMs, incluindo o o3 da OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 do Google e Claude 3.7 Sonnet.

• o3 da OpenAI
  O o3 da OpenAI utiliza principalmente o Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência para aprimorar seu raciocínio. Ao dedicar recursos computacionais extras durante a geração de resposta, o o3 consegue fornecer resultados altamente precisos em tarefas complexas, como matemática avançada e codificação. Essa abordagem permite que o o3 tenha um desempenho excepcional em benchmarks como o teste ARC-AGI. No entanto, isso vem com a desvantagem de custos de inferência mais elevados e tempos de resposta mais lentos, tornando-o mais adequado para aplicações onde a precisão é crucial, como pesquisa ou resolução de problemas técnicos.
• Grok 3 da xAI
  Grok 3, desenvolvido pela xAI, combina Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência com hardware especializado, como co-processadores para tarefas como manipulação matemática simbólica. Essa arquitetura única permite que o Grok 3 processe grandes quantidades de dados de forma rápida e precisa, tornando-o altamente eficaz para aplicações em tempo real, como análise financeira e processamento de dados ao vivo. Embora o Grok 3 ofereça desempenho rápido, suas altas demandas computacionais podem elevar os custos. Ele se destaca em ambientes onde velocidade e precisão são fundamentais.
• DeepSeek R1
  O DeepSeek R1 inicialmente utiliza Aprendizado por Reforço Puro para treinar seu modelo, permitindo que desenvolva estratégias independentes de resolução de problemas através de tentativa e erro. Isso torna o DeepSeek R1 adaptável e capaz de lidar com tarefas desconhecidas, como desafios complexos de matemática ou codificação. No entanto, o RL puro pode levar a saídas imprevisíveis, então o DeepSeek R1 incorpora o Aprimoramento Supervisionado em estágios posteriores para melhorar a consistência e coerência. Essa abordagem híbrida faz do DeepSeek R1 uma escolha econômica para aplicações que priorizam flexibilidade em vez de respostas polidas.
• Gemini 2.0 do Google
  O Gemini 2.0 do Google utiliza uma abordagem híbrida, provavelmente combinando Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência com Aprendizado por Reforço, para aprimorar suas capacidades de raciocínio. Este modelo é projetado para lidar com entradas multimodais, como texto, imagens e áudio, ao mesmo tempo em que se destaca em tarefas de raciocínio em tempo real. Sua capacidade de processar informações antes de responder garante alta precisão, especialmente em consultas complexas. No entanto, assim como outros modelos que utilizam aumento de cálculo em tempo de inferência, o Gemini 2.0 pode ter um custo operacional elevado. Ele é ideal para aplicações que exigem raciocínio e compreensão multimodal, como assistentes interativos ou ferramentas de análise de dados.
• Claude 3.7 Sonnet da Anthropic
  O Claude 3.7 Sonnet da Anthropic integra o Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência com um foco em segurança e alinhamento. Isso permite que o modelo tenha um desempenho eficaz em tarefas que exigem tanto precisão quanto explicabilidade, como análise financeira ou revisão de documentos legais. Seu modo de “pensamento estendido” permite ajustar seus esforços de raciocínio, tornando-o versátil tanto para resolução rápida quanto para problemas mais profundos. Embora ofereça flexibilidade, os usuários devem gerenciar a troca entre tempo de resposta e profundidade do raciocínio. O Claude 3.7 Sonnet é especialmente adequado para indústrias regulamentadas onde transparência e confiabilidade são cruciais.

A Conclusão

A transição de modelos de linguagem básicos para sistemas sofisticados de raciocínio representa um grande avanço na tecnologia de IA. Ao aproveitar técnicas como Aumento de Cálculo em Tempo de Inferência, Aprendizado por Reforço Puro, RL+SFT e SFT Puro, modelos como o o3 da OpenAI, Grok 3, DeepSeek R1, Gemini 2.0 do Google e Claude 3.7 Sonnet tornaram-se mais aptos a resolver problemas complexos do mundo real. A abordagem de raciocínio de cada modelo define suas forças, desde a resolução deliberada de problemas do o3 até a flexibilidade econômica do DeepSeek R1. À medida que esses modelos continuam a evoluir, eles desbloquearão novas possibilidades para a IA, tornando-a uma ferramenta ainda mais poderosa para enfrentar desafios do mundo real.