Jak přístup Deepseek R1 pro učení zesílení zvyšuje jeho schopnosti uvažovat

Posílení rámce učení

Deepseek R1 zaměstnává optimalizaci relativní politiky skupiny (GRPO), RL rámce založeným na pravidlech, který umožňuje modelu učit se z pokusu a omylů, aniž by se spoléhal na předem označené datové sady. Tento přístup umožňuje modelu prozkoumat obrovský prostor pro řešení a objevovat jedinečné vzorce a strategie uvažování, které nemusí být přítomny v datech tréninku pod dohledem [1] [2] [4]. Tím, že motivují uvažování během procesu RL, může Deepseek R1 generovat koherentní řetězce myšlení a zapojit se do samoozvění a reflexe, které jsou rozhodující pro komplexní řešení problémů [4].

Proces vícestupňového tréninku

Školení Deepseek R1 je rozděleno do několika fází:

1. Fáze studeného startu: Model začíná malým množstvím vysoce kvalitních dat pod dohledem shromážděných od jeho předchůdce, Deepseek R1-nulo. Tato fáze pomáhá zmírnit problémy, jako je špatná čitelnost a míchání jazyka, které byly pozorovány v dřívějších modelech [1] [2].

2. RL orientovaný na zdůvodnění: Po studeném startu model podstoupí rozsáhlé trénink RL orientované na uvažování. Tato fáze se zaměřuje na zvyšování schopností ve specifických doménách, jako je kódování, matematika a logika, kde lze definovat jasná řešení pomocí pravidel odměny [3] [4].

3. jemné doladění s novými údaji: Po počátečním tréninku RL jsou generována nová dna pod dohledem pomocí vzorkování odmítnutí na základě kontrolního bodu RL. Tato data se potom používají pro další doladění, což umožňuje modelu upřesnit své uvažovací schopnosti napříč různými úkoly [1] [2].

Výsledky výkonu

Výsledkem tohoto přísného tréninkového procesu je model, který dosahuje úrovně výkonu srovnatelné s předními modely, jako je OpenAi's O1-1217 při uvažovacích úkolech. Například Deepseek R1 prokázal významná zlepšení v benchmarcích, přičemž míry průchodů se zvyšovaly z 15,6% na 71% při úkolech AIME 2024, což představuje své zvýšené schopnosti uvažování [1] [2].

Stručně řečeno, přístup Deepseek R1 pro učení zesílení nejen podporuje nezávislé zdůvodnění, ale také zvyšuje účinnost řešení problémů tím, že minimalizuje spoléhání se na rozsáhlé datové soubory dozoru. To jej umístí jako výkonný nástroj v krajině velkých jazykových modelů.