מודל היגיון (Reasoning Model) הוא מודל שנועד לחקות את תהליך החשיבה האנושית ולהסיק מסקנות לוגיות על בסיס מידע נתון. בדרך לתת תשובה הוא מחלק את פתרון הבעיה לשלבים ומבצע חשיבה מתמשכת ומבוססת יותר מהרגיל של מודל שפה.

מודל הגיון כזה מתאים מאוד לפתרון ברמת דוקטור (PhD) של בעיות מורכבות - בעיות מתמטיות, מדעיות ושל כתיבת קוד מורכב. ואגב, הוא גם דורש כוח מחשוב משמעותי מהרגיל, לפחות במקרה של מודל ChatGPT 4o1 של OpenAI וקצת פחות במודל המבריק והחדשני שפותח בסין ומראה תוצאות מדהימות, חחח.

כי מודל היגיון, הוא מודל מנומק, שמשתמש בהיגיון כדי "לחשוב דרך" הבעיה ולהיות מסוגל להראות את תהליך החשיבה שביצע, לפני שנתן את התוצאות. זאת בניגוד למודלים הרגילים שמבצעים אופטימיזציה סבירה, רק כדי שיוכלו לספק את התשובה המהירה ביותר (שזה מה שגם גורם לא פעם למודל שפה רגיל לתרום לנו בדרך את ה"הזיות", אותן Halucinations המוכרות לנו כל כך).

בקיצור, אם מודל שפה רגיל הוא הבחור הטקסטואלי שהוא אלוף על טקסטים ועונה מהר, מודל ההיגיון הוא הנערה המבריקה והריאלית, שיכולה לפצח בעיות מופשטות, מתמטיות, פיזיקליות ומדעיות בתחומים מדויקים, בלי למצמץ ועם יכולת לנמק ולהסביר את הפתרון שאליו היא מגיעה, צעד אחר צעד.

מודל כזה מבצע לעתים קרובות "שרשרת מחשבה" (Chain of Thought) ולכן גם מכונה כך לפעמים. המודל חושב צעד אחר צעד, בצורה שמזכירה את האופן שבו אנו, בני האדם, עשויים לגשת לאתגר משמעותי יותר כמו תכנון חופשה או בניית בית.

משמעותו של מודל כזה היא ביכולת שלו לספק תשובות מדויקות ומושכלות לשאלות מורכבות, לפתור בעיות ולקבל החלטות מבוססות נתונים. לכן וכדי להצטיין בבעיות מסובכות יותר, מומלץ להזין אותו בכמה שיותר הקשר, קונטקסט (Context) לגבי הנושא והגישה לפתרון.

מודלי היגיון משתמשים בטכניקות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות מבוססות עובדות.


#במה הם יכולים לעזור לנו?
מודלים כאלו יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות ובדיוק, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות. הם יכולים לפתור בעיות מורכבות על ידי שימוש בלוגיקה ובאלגוריתמים מתקדמים.

ביכולתם גם לסייע בקבלת החלטות מבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, כלכלה וניהול. בנוסף, הם יכולים להסיק מסקנות לוגיות על בסיס הנתונים שנתונים להם, מה שיכול לסייע בתחזיות ובתכנון.

מודלי ההיגיון יכולים לחסוך זמן ומאמץ בביצוע משימות מורכבות, מה שמאפשר למשתמשים להתמקד בפעילויות אחרות. ביכולתם לספק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, משפטים והנדסה.

מודלים אלו מסייעים בקלות בקבלת החלטות מושכלות ומבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בחיי היומיום ובעבודה והם יכולים גם לסייע בפתרון בעיות מורכבות במהירות וביעילות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים רבים.

ברפואה, מודלי היגיון יכולים לסייע באבחון מחלות ובמתן המלצות לטיפול על בסיס נתונים רפואיים.

בכלכלה, ניתן להסתייע בהם בניתוח שוק ההשקעות ובקבלת החלטות כלכליות מבוססות נתונים.

בחינוך, המודלים הללו יכולים לסייע בהוראה ובלמידה על ידי סיפוק הסברים מדויקים ומושכלים לשאלות מורכבות.

בניהול, הם מעולים הסיוע לניהול משאבים מוצלח ובקבלת החלטות ניהוליות מבוססות נתונים.

אז אם לסכם, מודל היגיון הוא כלי חזק שיכול לסייע במגוון רחב של תחומים ולשפר את איכות החיים של המשתמשים, על ידי סיפוק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות. עם יכולותיו הוא מאפשר לנתח נתונים במהירות, לפתור בעיות מורכבות ולקבל החלטות מבוססות נתונים, מה שהופך אותו לאחד הכלים החיוניים ביותר בדור החדש של העידן הדיגיטלי מבוסס הבינה המלאכותית.

מודל ההגיון הסיני Deepseek R1 שיודע לחשוב מראש, לתכנן, להשוות כמה תשובות אפשריות, לפרק את הבעיה לחלקים, לחזור אחורה ולחשוב מחדש על השאלה וכך לענות היטב על שאלות קשות, מורכבות עד לא מזמן בלתי אפשריות למודל שפה:

https://youtu.be/-2k1rcRzsLA


דוגמה לבעיות פשוטות מהחיים שמודל מנומק יכול לפתור:

https://youtu.be/yQampjl6gPI


שניים כאלה:

https://youtu.be/rzMEieMXYFA


ו-R1 הוא מודל מנומק בקוד פתוח:

https://youtu.be/yT3KGbiA09Q