Το DeepSeeek R1 ενισχύει τις δυνατότητές της για τη συλλογιστική μέσω μιας νέας προσέγγισης ενίσχυσης (RL) που αποκλίνει από τις παραδοσιακές μεθόδους εποπτευόμενης τελειοποίησης (SFT). Αυτή η καινοτόμος στρατηγική επιτρέπει στο μοντέλο να αναπτύξει δεξιότητες συλλογιστικής ανεξάρτητα και αποτελεσματικά.
Πλαίσιο μάθησης ενίσχυσης
Το Deepseek R1 χρησιμοποιεί τη βελτιστοποίηση της σχετικής πολιτικής της ομάδας (GRPO), ένα πλαίσιο RL που βασίζεται σε κανόνες που επιτρέπει στο μοντέλο να μάθει από δοκιμές και σφάλματα χωρίς να βασίζεται σε προ-επισημασμένα σύνολα δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στο μοντέλο να διερευνήσει έναν τεράστιο χώρο λύσης, ανακαλύπτοντας μοναδικά σχέδια συλλογιστικής και στρατηγικές που ενδέχεται να μην υπάρχουν στα εποπτευόμενα δεδομένα κατάρτισης [1] [2] [4]. Με την παροχή κινήτρων για τη συλλογιστική κατά τη διάρκεια της διαδικασίας RL, το Deepseek R1 μπορεί να δημιουργήσει συνεκτικές αλυσίδες σκέψης και να συμμετέχει σε αυτοκόλληση και αντανάκλαση, οι οποίες είναι κρίσιμες για την πολύπλοκη επίλυση προβλημάτων [4].
Διαδικασία εκπαίδευσης πολλαπλών σταδίων
Η εκπαίδευση του Deepseek R1 χωρίζεται σε διάφορες φάσεις:
1. Φάση ψυχρής εκκίνησης: Το μοντέλο ξεκινά με μια μικρή ποσότητα υψηλής ποιότητας εποπτευόμενα δεδομένα που συλλέγονται από τον προκάτοχό του, Deepseek R1-Zero. Αυτή η φάση βοηθά στην άμβλυνση των ζητημάτων όπως η κακή αναγνωσιμότητα και η ανάμειξη γλώσσας που παρατηρήθηκαν σε προηγούμενα μοντέλα [1] [2].
2. Συλλογή-προσανατολισμένη RL: Μετά την ψυχρή εκκίνηση, το μοντέλο υφίσταται εκτεταμένη συλλογιστική προσανατολισμένη στην εκπαίδευση RL. Αυτή η φάση επικεντρώνεται στην ενίσχυση των δυνατοτήτων σε συγκεκριμένους τομείς όπως η κωδικοποίηση, τα μαθηματικά και η λογική, όπου μπορούν να οριστούν σαφείς λύσεις χρησιμοποιώντας κανόνες ανταμοιβής [3] [4].
3. Επαναφορά με νέα δεδομένα: Μετά την αρχική κατάρτιση RL, δημιουργούνται νέα επίβλεψη δεδομένων μέσω δειγματοληψίας απόρριψης βάσει του σημείου ελέγχου RL. Αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για περαιτέρω τελειοποίηση, επιτρέποντας στο μοντέλο να βελτιώσει τις ικανότητές του για τη συλλογιστική σε διάφορα καθήκοντα [1] [2].
αποτελέσματα απόδοσης
Το αποτέλεσμα αυτής της αυστηρής διαδικασίας κατάρτισης είναι ένα μοντέλο που επιτυγχάνει επίπεδα απόδοσης συγκρίσιμα με τα κορυφαία μοντέλα όπως το O1-1217 της OpenAI σε εργασίες συλλογισμού. Για παράδειγμα, η Deepseek R1 επέδειξε σημαντικές βελτιώσεις στα σημεία αναφοράς, με τα ποσοστά επιτυχίας να αυξάνονται από 15,6% σε 71% στις εργασίες AIME 2024, παρουσιάζοντας τις βελτιωμένες δυνατότητες λογικής [1] [2].
Συνοπτικά, η προσέγγιση της ενίσχυσης της Deepseek R1 δεν ενισχύει μόνο την ανεξάρτητη συλλογιστική, αλλά και ενισχύει την αποτελεσματικότητα της επίλυσης προβλημάτων, ελαχιστοποιώντας την εξάρτηση από εκτεταμένα εποπτευόμενα σύνολα δεδομένων. Αυτό το τοποθετεί ως ένα ισχυρό εργαλείο στο τοπίο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.
Αναφορές:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[3] https://www.youtube.com/watch?v=dcqccllsibu
[4] https://arbisoft.com/blogs/deep-seeek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/actions
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it