Deepseek R1'in takviye öğrenme yaklaşımı akıl yürütme yeteneklerini nasıl geliştirir?

Takviye Öğrenme Çerçevesi

Deepseek R1, modelin önceden etiketlenmiş veri kümelerine güvenmeden deneme yanılmasından öğrenmesini sağlayan kural tabanlı bir RL çerçevesi olan Grup Göreceli Politika Optimizasyonu (GRPO) kullanır. Bu yaklaşım, modelin, denetimli eğitim verilerinde bulunmayan benzersiz akıl yürütme modelleri ve stratejileri keşfederek geniş bir çözüm alanını keşfetmesine izin verir [1] [2] [4]. RL işlemi sırasında akıl yürütmeyi teşvik ederek, Deepseek R1 tutarlı düşünce zincirleri üretebilir ve karmaşık problem çözme için kritik olan kendi kendini doğrulama ve yansımaya dahil edebilir [4].

Çok aşamalı eğitim süreci

Deepseek R1 eğitimi birkaç aşamaya ayrılmıştır:

1. Soğuk Başlangıç ​​aşaması: Model, selefi Deepseek R1-Zero'dan toplanan az miktarda yüksek kaliteli denetimli verilerle başlar. Bu aşama, önceki modellerde gözlenen zayıf okunabilirlik ve dil karıştırma gibi sorunların azaltılmasına yardımcı olur [1] [2].

2. Akıl yürütme odaklı RL: Soğuk başlangıcından sonra, model kapsamlı muhakeme odaklı RL eğitimine uğrar. Bu aşama, kodlama, matematik ve mantık gibi belirli alanlardaki özellikleri artırmaya odaklanmaktadır; burada net çözümlerin ödül kuralları kullanılarak tanımlanabileceği [3] [4].

3. Yeni verilerle ince ayar: İlk RL eğitiminden sonra, RL kontrol noktasına dayanan ret örnekleme yoluyla yeni denetimli veriler oluşturulur. Bu veriler daha sonra daha fazla ince ayar için kullanılır ve modelin akıl yürütme yeteneklerini çeşitli görevlerde geliştirmesine izin verir [1] [2].

Performans Sonuçları

Bu titiz eğitim sürecinin sonucu, Openai'nin O1-1217 gibi akıl yürütme görevleri gibi önde gelen modellerle karşılaştırılabilir performans seviyelerine ulaşan bir modeldir. Örneğin, Deepseek R1 ölçütlerde önemli gelişmeler gösterdi, geçiş oranları AIME 2024 görevlerinde% 15.6'dan% 71'e yükseldi ve gelişmiş akıl yürütme yeteneklerini sergiledi [1] [2].

Özetle, Deepseek R1'in takviye öğrenme yaklaşımı sadece bağımsız akıl yürütmeyi teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda kapsamlı denetimli veri kümelerine güvenmeyi en aza indirerek problem çözme verimliliğini de artırır. Bu, büyük dil modellerinin manzarasında güçlü bir araç olarak konumlandırır.