| DeepSeek-R1 využívá strategii výztuže (RL)-první strategie, aby výrazně zvýšila své schopnosti uvažování a odlišuje ji od tradičních modelů, které se silně spoléhají na pod dohledem jemného doladění (SFT). Tento inovativní přístup umožňuje DeepSeek-R1 rozvíjet dovednosti uvažování prostřednictvím průzkumu a zpětné vazby spíše než již existující data.
Klíčové vlastnosti strategie RL-First
1.. Nezávislé zkoumání uvažování **
DeepSeek-R1 začíná svůj trénink výhradně učením zesílení a obcházením počáteční fáze SFT. To umožňuje modelu prozkoumat a vyvíjet své schopnosti uvažování autonomně. RLAMEWORK motivuje model, aby se zapojil do samověření a reflexe, což vede k vytvoření koherentních odpovědí na promyšlené (COT). Výsledkem je, že DeepSeek-R1 může řešit komplexní úkoly uvažování, aniž by byly omezeny předdefinovaným datovým souborem [2] [4].2. Proces vícestupňového tréninku **
Pro další zvýšení jeho výkonu zahrnuje DeepSeek-R1 vícestupňový tréninkový proces, který zahrnuje fázi studeného startu s minimálními daty pod dohledem. Zpočátku je model vyladěn pomocí tisíců příkladů COT před podrobením rozsáhlého tréninku RL. Tato kombinace umožňuje DeepSeek-R1 zdokonalovat své dovednosti v oblasti uvažování a přitom stále těžit z některých strukturovaných pokynů, a nakonec dosáhnout úrovní výkonu srovnatelné s předními modely, jako je OpenAI O1-1217 [1] [3].3. Efektivita a dostupnost nákladů **
Strategie RL-First nejen zvyšuje schopnosti uvažování, ale také zvyšuje účinnost školení. Snížením spoléhání se na velké datové sady pod dohledem se DeepSeek-R1 vyvíjí za zlomek nákladů ve srovnání s tradičními modely. Díky tomu je pokročilé zdůvodnění AI přístupnější pro startupy a výzkumné pracovníky, kteří nemusí mít zdroje pro rozsáhlou SFT [2] [4].4. Výkon na benchmarky uvažování **
DeepSeek-R1 prokázal pozoruhodná zlepšení v benchmarcích uvažování, přičemž metriky výkonu vykazovaly významné zisky po tisících iterací RL. Například jeho míra průchodu u konkrétních uvažovacích úkolů se dramaticky zvýšila z 15,6% na 71% [1] [3]. To ukazuje účinnost RL-prvního přístupu při pěstování robustních schopností uvažování.Stručně řečeno, strategie RL-First DeepSeek-R1 představuje významný pokrok ve vývoji jazykových modelů. Tím, že upřednostňují posílení učení a integrace dat studeného startu, nejen zvyšuje schopnosti uvažování, ale také nabízí efektivnější a nákladově efektivnější alternativu k tradičním tréninkovým metodám.
Citace:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-cinese-ai-powhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetch.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-Self-improves-and-Unseats-o1-with-reinforcement-learning