Hoe verbetert de aanpak van de leerleer van Deepseek R1 haar redeneermogelijkheden

Versterkingsleerraamwerk

Deepseek R1 maakt gebruik van groepsrelatieve beleidsoptimalisatie (GRPO), een op regels gebaseerd RL-framework waarmee het model kan leren van vallen en opstaan ​​zonder te vertrouwen op vooraf gelabelde datasets. Met deze aanpak kan het model een enorme oplossingsruimte verkennen, unieke redeneringspatronen en strategieën ontdekken die mogelijk niet aanwezig zijn in begeleide trainingsgegevens [1] [2] [4]. Door redenering te stimuleren tijdens het RL-proces, kan diepeek R1 coherente denkketens genereren en zich bezighouden met zelfverificatie en reflectie, die van cruciaal belang zijn voor complexe probleemoplossing [4].

Multi-fase trainingsproces

De training van Deepseek R1 is verdeeld in verschillende fasen:

1. Cold Start-fase: het model begint met een kleine hoeveelheid hoogwaardige begeleide gegevens verzameld van zijn voorganger, Deepseek R1-Zero. Deze fase helpt bij het verminderen van problemen zoals slechte leesbaarheid en taalmengsels die werden waargenomen in eerdere modellen [1] [2].

2. Redeneergerichte RL: Na de koude start ondergaat het model uitgebreide redeneergerichte RL-training. Deze fase richt zich op het verbeteren van mogelijkheden in specifieke domeinen zoals codering, wiskunde en logica, waarbij duidelijke oplossingen kunnen worden gedefinieerd met behulp van beloningsregels [3] [4].

3. verfijning met nieuwe gegevens: na de eerste RL-training worden nieuwe begeleide gegevens gegenereerd door middel van afwijzingsbemonstering op basis van het RL-controlepunt. Deze gegevens worden vervolgens gebruikt voor verdere verfijning, waardoor het model zijn redeneermogelijkheden in verschillende taken kan verfijnen [1] [2].

prestatie -resultaten

Het resultaat van dit rigoureuze trainingsproces is een model dat prestatieniveaus bereikt die vergelijkbaar zijn met toonaangevende modellen zoals OpenAI's O1-1217 over redeneringstaken. Deepseek R1 vertoonde bijvoorbeeld significante verbeteringen in benchmarks, waarbij de doorgangspercentages stijgen van 15,6% tot 71% op AIME 2024 -taken, met de verbeterde redeneermogelijkheden [1] [2].

Samenvattend bevordert de benadering van de leerleer van Deepseek R1 niet alleen onafhankelijke redenering, maar verbetert ze ook de probleemoplossende efficiëntie door het minimaliseren van de afhankelijkheid van uitgebreide begeleide datasets. Dit positioneert het als een krachtig hulpmiddel in het landschap van grote taalmodellen.