Deepseek-R1 توظف استراتيجية التعلم التعزيز (RL)-أول استراتيجية لتعزيز قدراتها المنطقية بشكل كبير ، وتمييزها عن النماذج التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على الضبط الخاضع للإشراف (SFT). يتيح هذا النهج المبتكر Deepseek-R1 تطوير مهارات التفكير من خلال الاستكشاف والتعليقات بدلاً من البيانات الموجودة مسبقًا.
الميزات الرئيسية لاستراتيجية RL-First
1. استكشاف مستقل للمنطق **
يبدأ Deepseek-R1 تدريبه فقط من خلال التعلم التعزيز ، متجاوزًا مرحلة SFT الأولية. هذا يسمح للنموذج باستكشاف وتطور قدراته المنطقية بشكل مستقل. يحفز إطار RL النموذج للانخراط في التعرف على الذات والتفكير ، مما يؤدي إلى توليد استجابات سلسلة مفترسة متماسكة. نتيجة لذلك ، يمكن لـ Deepseek-R1 معالجة مهام التفكير المعقدة دون تقييد مجموعة بيانات محددة مسبقًا [2] [4].2. عملية التدريب متعددة المراحل **
لزيادة تعزيز أدائها ، تتضمن Deepseek-R1 عملية تدريب متعددة المراحل تتضمن مرحلة البداية الباردة مع الحد الأدنى من البيانات الخاضعة للإشراف. في البداية ، يتم ضبط النموذج باستخدام الآلاف من أمثلة COT قبل الخضوع للتدريب الشامل RL. يتيح هذا المزيج DeepSeek-R1 تحسين مهارات التفكير مع الاستفادة من بعض التوجيهات المنظمة ، مما يحقق في نهاية المطاف مستويات الأداء مماثلة للنماذج الرائدة مثل Openai's O1-1217 [1] [3].3. كفاءة التكلفة وسهولة الوصول إليها **
لا تعزز استراتيجية RL-First قدرات التفكير فحسب ، بل تعزز أيضًا كفاءة التدريب. من خلال تقليل الاعتماد على مجموعات البيانات الكبيرة الخاضعة للإشراف ، تم تطوير Deepseek-R1 على جزء صغير من التكلفة مقارنة بالنماذج التقليدية. هذا يجعل التفكير المتقدم من الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة بالنسبة للشركات الناشئة والباحثين الذين قد لا يكون لديهم موارد SFT واسعة النطاق [2] [4].4. الأداء على معايير التفكير **
أظهرت Deepseek-R1 تحسينات ملحوظة في معايير التفكير ، حيث أظهرت مقاييس الأداء مكاسب كبيرة بعد آلاف تكرار RL. على سبيل المثال ، زاد معدل النجاح في مهام التفكير المحددة بشكل كبير من 15.6 ٪ إلى 71 ٪ [1] [3]. هذا يعرض فعالية النهج الأول RL في تنمية قدرات التفكير القوية.باختصار ، تمثل استراتيجية Deepseek-R1 الأولى من RL-First تقدمًا كبيرًا في تطوير نماذج اللغة. من خلال تحديد أولويات التعلم التعزيز ودمج بيانات البدء البارد ، فإنه لا يعزز فقط قدرات التفكير ولكنه يوفر أيضًا بديلاً أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة لطرق التدريب التقليدية.
الاستشهادات:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-keek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepeek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeek-r1-and-lays-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepeek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-eself-improves-and-unseats-o1-with-reinforced-ediving