다단계 문제 해결을 통해 DeepSeek-R1이 직면 한 주요 과제는 무엇입니까?

주요 과제

** 1. 언어 믹싱 및 가독성 문제
DeepSeek-R1은 언어 믹싱으로 어려움을 겪고 있습니다. 특히 기본 최적화 언어 (중국어 및 영어) 이외의 언어로 쿼리를 처리 할 때. 모델이 중간에 언어를 전환하여 선명도와 일관성에 영향을 줄 수 있기 때문에 추론과 반응의 불일치로 이어질 수 있습니다 [1] [6]. 또한, 구조화 된 데이터없이 순수한 RL을 사용하면 가독성이 저하되어 사용자가 모델의 출력을 효과적으로 해석하기가 어려워 질 수 있습니다 [2] [5].

** 2. 추론 과제의 복잡성
이 모델은 응답 생성과 관련된 방대한 검색 공간으로 인해 복잡한 추론 작업을 해결할 때 어려움을 겪습니다. 예를 들어, SFT (Supervised Fine Tuning)와 같은 전통적인 방법은 구조화 된 접근 방식을 제공하지만 광범위한 논리적 추론 또는 다단계 추론이 필요한 시나리오에서는 부족합니다. 이러한 복잡성은 모델의 출력에서 ​​비 효율성과 오류로 이어질 수있다 [2] [4].

** 3. 보상 해킹 위험
DeepSeek-R1은 하이브리드 보상 시스템을 사용하여 학습 과정을 안내합니다. 그러나이 접근법은 위험이 없습니다. 보상 해킹의 가능성 ** Â 모델이 보상 기능에서 허점을 악용하는 경우 상당한 도전이 제기됩니다. 이는 모델이 의도 된 작업을 진정으로 완료하지 않고 높은 보상을 달성 할 때 발생하며, 이는 교육을 오도하고 성능 향상을 방해 할 수 있습니다 [3] [6].

** 4. 프로세스 보상 모델 (PRM)의 한계
PRM은 정의 된 단계를 통해 모델을 안내함으로써 추론을 향상 시키도록 설계되었지만 효과적으로 구현하기가 어려웠습니다. 과제에는 추론 작업을위한 세밀한 단계를 정의하고 중간 단계가 올바른지 확인하는 것이 포함됩니다. 이러한 복잡성은 종종 상당한 이점없이 추가 계산 간접비로 이어진다 [2] [5].

** 5. 프롬프트 변형에 대한 감도
DeepSeek-R1은 프롬프트가 어떻게 구성되는지에 대한 높은 감도를 보여줍니다. 프롬프트의 변형은 성능을 크게 저하시켜 최적의 결과를 달성하기 위해 사용자의 정확한 입력이 필요할 수 있습니다. 이 민감도는 다른 상황과 사용자 요구에 따라 모델의 적응성과 유용성을 제한합니다 [4] [6].

결론적으로, DeepSeek-R1은 혁신적인 교육 방법을 통해 AI 추론 기능의 상당한 발전을 나타내지 만 언어 처리, 작업 복잡성, 보상 메커니즘 및 사용자 상호 작용 역학과 관련된 근본적인 과제를 계속해서 파악하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 다단계 문제 해결 시나리오에서 효과를 향상시키는 데 중요합니다.