Deepseek-R1 maakt gebruik van een versterkingsleren (RL) -first-strategie om de redeneermogelijkheden aanzienlijk te verbeteren, waardoor het onderscheid maakt van traditionele modellen die sterk afhankelijk zijn van begeleide verfijning (SFT). Met deze innovatieve aanpak kan Deepseek-R1 redeneervaardigheden ontwikkelen door middel van exploratie en feedback in plaats van reeds bestaande gegevens.
Belangrijkste kenmerken van de RL-eerste strategie
1. Onafhankelijke verkenning van redeneren **
Deepseek-R1 begint zijn training uitsluitend met het leren van versterking en omzeilt de initiële SFT-fase. Dit stelt het model in staat om zijn redeneermogelijkheden autonoom te verkennen en te evolueren. Het RL-framework stimuleert het model om zich bezig te houden met zelfverificatie en reflectie, wat leidt tot het genereren van coherente reacties van gedachte (COT). Als gevolg hiervan kan Deepseek-R1 complexe redeneringstaken aanpakken zonder te worden beperkt door een vooraf gedefinieerde gegevensset [2] [4].2. Multi-fase trainingsproces **
Om de prestaties verder te verbeteren, bevat DeepSeek-R1 een trainingsproces met meerdere fasen dat een fase met een koude start omvat met minimale begeleide gegevens. Aanvankelijk wordt het model verfijnd met behulp van duizenden COT-voorbeelden voordat ze uitgebreide RL-training volgen. Met deze combinatie kan Deepseek-R1 zijn redeneervaardigheden verfijnen en toch profiteren van enkele gestructureerde richtlijnen, uiteindelijk het bereiken van prestatieniveaus die vergelijkbaar zijn met toonaangevende modellen zoals OpenAI's O1-1217 [1] [3].3. Kostenefficiëntie en toegankelijkheid **
De RL-eerste strategie verhoogt niet alleen de redeneermogelijkheden, maar verbetert ook de trainingsefficiëntie. Door de afhankelijkheid van grote begeleide datasets te verminderen, wordt diepeek-R1 ontwikkeld met een fractie van de kosten in vergelijking met traditionele modellen. Dit maakt geavanceerde AI -redenering toegankelijker voor startups en onderzoekers die mogelijk niet de middelen hebben voor uitgebreide SFT [2] [4].4. Prestaties op redeneerbenchmarks **
Deepseek-R1 heeft opmerkelijke verbeteringen in redeneerbenchmarks aangetoond, met prestatiestatistieken die aanzienlijke winst tonen na duizenden RL-iteraties. Het doorslagpercentage bij specifieke redeneringstaken is bijvoorbeeld dramatisch gestegen van 15,6% naar 71% [1] [3]. Dit toont de effectiviteit van de RL-eerste aanpak bij het cultiveren van robuuste redeneermogelijkheden.Samenvattend is de RL-eerste strategie van Deepseek-R1 een belangrijke vooruitgang in de ontwikkeling van taalmodellen. Door prioriteit te geven aan het leren van versterking en het integreren van koude startgegevens, verbetert het niet alleen de redeneermogelijkheden, maar biedt het ook een efficiënter en kosteneffectiever alternatief voor traditionele trainingsmethoden.
Citaten:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse- outperforming-open-ai-s-o1-AT-95-ess-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-train-of-deepseek-r1-and-ways-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