AI मॉडल कैसे आउटपुट देते हैं, इसके लिए इटरेटिव रीज़निंग और वन-पास जेनरेशन दो बिल्कुल अलग तरीके हैं। इटरेटिव रीज़निंग में खुद को सोचने और बेहतर बनाने के कई स्टेप होते हैं, जबकि वन-पास जेनरेशन मॉडल के ज़रिए एक ही फॉरवर्ड पास में पूरा रिस्पॉन्स देता है।
एक मल्टी-स्टेप तरीका जिसमें AI मॉडल बार-बार सेल्फ-करेक्शन के साइकिल से अपने आउटपुट बनाते हैं, उन्हें इवैल्यूएट करते हैं और बेहतर बनाते हैं।
एक सिंगल-स्टेप तरीका जिसमें AI मॉडल बिना किसी बीच के रीजनिंग स्टेप्स के एक फॉरवर्ड पास में पूरा आउटपुट देते हैं।
| विशेषता | पुनरावृत्तीय तर्क | वन-पास जनरेशन |
|---|---|---|
| जनरेशन विधि | आत्म-चिंतन के साथ कई क्रमिक चरण | सिंगल फॉरवर्ड पास पूरा आउटपुट देता है |
| कम्प्यूटेशनल लागत | कई अनुमान चक्रों के कारण अधिक | सिंगल इनफेरेंस कॉल के साथ लोअर |
| प्रतिक्रिया की गति | इंटरमीडिएट प्रोसेसिंग के कारण धीमा | तुरंत टोकन जेनरेशन के साथ तेज़ |
| जटिल कार्यों में सटीकता | मैथ, लॉजिक और कोडिंग बेंचमार्क में बेहतर | मल्टी-स्टेप रीज़निंग प्रॉब्लम में कम |
| सर्वोत्तम उपयोग के मामले | गणितीय प्रमाण, वैज्ञानिक तर्क, जटिल कोडिंग | ट्रांसलेशन, समराइज़ेशन, क्रिएटिव राइटिंग, आसान Q&A |
| टोकन खपत | कई इंटरमीडिएट रीज़निंग टोकन जेनरेट करता है | केवल अंतिम आउटपुट टोकन जेनरेट करता है |
| पारदर्शिता | रीज़निंग स्टेप्स दिखने वाले और जांचे जा सकने वाले | इंटरनल प्रोसेस यूज़र से छिपा हुआ है |
| उदाहरण मॉडल | ओपनएआई o1, o3, डीपसीक R1 | GPT-4, क्लाउड 3.5, लामा 3, जेमिनी |
इटरेटिव रीज़निंग बीच में सोचने वाले टोकन बनाकर काम करती है, जिनका इस्तेमाल मॉडल किसी प्रॉब्लम को हल करने के लिए करता है, फिर कोई फ़ाइनल जवाब देता है। मॉडल असल में खुद से बात करता है, अपने काम को चेक करता है और रास्ते में गलतियों को ठीक करता है। इसके उलट, वन-पास जेनरेशन, बिना किसी बीच की सोच के सीधे आउटपुट टोकन बनाता है, जिससे यह स्ट्रीम-ऑफ़-कॉन्शसनेस रिस्पॉन्स जैसा बन जाता है, जहाँ पहला विचार ही जवाब बन जाता है।
MATH, AIME, और GPQA जैसे बेंचमार्क पर, इटरेटिव रीजनिंग मॉडल ने वन-पास अप्रोच की तुलना में काफी सुधार दिखाया है। OpenAI के o1 मॉडल ने कथित तौर पर Codeforces कॉम्पिटिटिव प्रोग्रामिंग कॉन्टेस्ट में 80th परसेंटाइल में स्कोर किया, जबकि GPT-4 जैसे वन-पास मॉडल आमतौर पर उसी इवैल्यूएशन पर कम परसेंटाइल पर परफॉर्म करते हैं। जैसे-जैसे प्रॉब्लम ज़्यादा कॉम्प्लेक्स होती जाती हैं और उन्हें सही तरीके से सॉल्व करने के लिए कई लॉजिकल स्टेप्स की ज़रूरत होती है, यह गैप बढ़ता जाता है।
इटरेटिव रीज़निंग की बेहतर एक्यूरेसी के लिए कम्प्यूटेशनल तौर पर बहुत ज़्यादा कीमत चुकानी पड़ती है। क्योंकि मॉडल फ़ाइनल जवाब से पहले सैकड़ों या हज़ारों रीज़निंग टोकन बनाता है, इसलिए यूज़र उस बीच के सभी कैलकुलेशन के लिए पैसे देते हैं। एक क्वेरी जिसकी लागत एक-पास जेनरेशन में कुछ सेंट के हिस्से जितनी होती है, इटरेटिव रीज़निंग के साथ कई सेंट की हो सकती है। लेटेंसी भी काफ़ी बढ़ जाती है, कुछ इटरेटिव मॉडल मुश्किल क्वेरी का जवाब देने में 30 सेकंड या उससे ज़्यादा समय लेते हैं।
ईमेल का ड्राफ़्ट बनाना, टेक्स्ट ट्रांसलेट करना, या फैक्ट वाले सवालों के जवाब देने जैसे रोज़ाना के कामों के लिए, वन-पास जेनरेशन अपनी स्पीड और कम कीमत की वजह से ज़्यादा प्रैक्टिकल ऑप्शन बना हुआ है। इटरेटिव रीज़निंग उन सिनेरियो में अच्छा काम करती है जहाँ सही जवाब पाना, उसे जल्दी पाने से ज़्यादा ज़रूरी होता है, जैसे कि साइंटिफिक रिसर्च, लीगल एनालिसिस, मैथमेटिकल प्रॉब्लम-सॉल्विंग, और कॉम्प्लेक्स सॉफ़्टवेयर डीबगिंग। कई प्रोडक्शन सिस्टम अब हाइब्रिड अप्रोच का इस्तेमाल करते हैं, जो सिंपल क्वेरी को वन-पास मॉडल और कॉम्प्लेक्स क्वेरी को रीज़निंग मॉडल में रूट करते हैं।
इटरेटिव रीज़निंग का एक फ़ायदा यह है कि बीच के स्टेप्स यह दिखाते हैं कि मॉडल अपने जवाब तक कैसे पहुँचा। यूज़र्स रीज़निंग चेन को देखकर यह पता लगा सकते हैं कि लॉजिक कहाँ गलत हुआ या हर स्टेप को वेरिफ़ाई कर सकते हैं। वन-पास जेनरेशन ऐसी कोई ट्रांसपेरेंसी नहीं देता, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि मॉडल ने कोई खास आउटपुट क्यों दिया या फ़ाइनल रिस्पॉन्स में आने से पहले गलतियों को पकड़ना मुश्किल हो जाता है।
इटरेटिव रीज़निंग मॉडल, चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग वाले रेगुलर मॉडल ही होते हैं।
जबकि चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग वन-पास मॉडल्स को बेहतर बना सकती है, असली इटरेटिव रीज़निंग में रीज़निंग ट्रेसेस पर खास ट्रेनिंग के ज़रिए मॉडल को इनफरेंस टाइम पर ज़्यादा कंप्यूट करने के लिए ट्रेनिंग देना शामिल है। मॉडल सीखता है कि कब ज़्यादा सोचना है और अपने काम को कैसे वेरिफ़ाई करना है, जो सिर्फ़ अपना काम दिखाने के लिए प्रॉम्प्ट किए जाने से बिल्कुल अलग है।
अब जब रीजनिंग मॉडल मौजूद हैं, तो वन-पास जेनरेशन बेकार हो गया है।
ज़्यादातर प्रोडक्शन AI एप्लिकेशन के लिए वन-पास जेनरेशन ही मुख्य तरीका है। रीज़निंग मॉडल खास इस्तेमाल के मामलों के लिए खास टूल होते हैं, और ज़्यादातर क्वेरी के लिए कई स्टेप पर सोच-विचार की ज़रूरत नहीं होती है। ज़्यादातर AI असिस्टेंट अभी भी अपने मुख्य आर्किटेक्चर के तौर पर वन-पास जेनरेशन का इस्तेमाल करते हैं।
ज़्यादा रीज़निंग टोकन का मतलब हमेशा बेहतर जवाब होता है।
रिसर्च से पता चला है कि जब मॉडल आसान प्रॉब्लम पर ज़्यादा सोचते हैं तो फ़ायदा कम होता है और गिरावट भी आती है। कुछ सवालों का जवाब एक ही स्टेप में सही दिया जाता है, और मॉडल को सोचने पर मजबूर करने से फालतू गलतियाँ या बहुत ज़्यादा जवाब आ सकते हैं जिनसे क्वालिटी बेहतर नहीं होती।
इटरेटिव रीज़निंग बस धीमी वन-पास जेनरेशन है।
दोनों तरीके आर्किटेक्चर और ट्रेनिंग के तरीके में अलग-अलग हैं। रीज़निंग मॉडल को खास तौर पर इनफरेंस-टाइम कंप्यूट का स्ट्रेटेजिक तरीके से इस्तेमाल करने के लिए ट्रेन किया जाता है, जिससे वे मुश्किल प्रॉब्लम पर ज़्यादा सोच लगाना सीखते हैं। यह एक सीखी हुई काबिलियत है, न कि उसी प्रोसेस का सिर्फ़ एक धीमा वर्शन।
वन-पास मॉडल बिल्कुल भी तर्क नहीं कर सकते।
वन-पास मॉडल्स, चेन-ऑफ़-थॉट जैसी टेक्नीक से या स्टेप-बाय-स्टेप थिंकिंग के उदाहरण दिए जाने पर रीज़निंग कर सकते हैं। वे इसे उतने भरोसेमंद या गहराई से नहीं कर पाते जितने कि इटरेटिव रीज़निंग के लिए खास तौर पर ट्रेन किए गए मॉडल्स करते हैं।
जब मुश्किल समस्याओं पर सटीकता ज़्यादा लागत और लंबे इंतज़ार के समय को सही ठहराती है, खासकर मैथ, साइंस और कोडिंग के कामों के लिए, तो इटरेटिव रीज़निंग चुनें। रोज़मर्रा के कामों के लिए वन-पास जेनरेशन चुनें, जहाँ स्पीड, कॉस्ट एफिशिएंसी और नेचुरल लैंग्वेज फ्लूएंसी स्टेप-बाय-स्टेप लॉजिकल सख्ती से ज़्यादा मायने रखती है।
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