Deepseek-R1 käyttää vahvistusoppimista (RL) -strategiaa parantaakseen merkittävästi sen päättelymahdollisuuksia, erottamalla sen perinteisistä malleista, jotka luottavat voimakkaasti valvottuun hienosäätöön (SFT). Tämä innovatiivinen lähestymistapa antaa Deepseek-R1: lle kehittää päättelytaitoja etsinnän ja palautteen kautta olemassa olevien tietojen sijaan.
RL-ensimmäisen strategian keskeiset ominaisuudet
1. Perustelun riippumaton etsintä **
Deepseek-R1 aloittaa koulutuksensa yksinomaan vahvistusoppimisella ohittaen alkuperäisen SFT-vaiheen. Tämän avulla malli voi tutkia ja kehittää päättelyominaisuuksiaan itsenäisesti. RL-kehys kannustaa mallia harjoittamaan itsevarmentaa ja pohdintaa, mikä johtaa koherenttien ketjun (COT) vastausten luomiseen. Seurauksena on, että DeepSeek-R1 voi käsitellä monimutkaisia päättelytehtäviä ilman, että ne rajoittavat ennalta määritettyä tietojoukkoa [2] [4].2. Monivaiheinen koulutusprosessi **
Suorituskyvyn parantamiseksi edelleen, DeepSek-R1 sisältää monivaiheisen koulutusprosessin, joka sisältää kylmän aloituksen vaiheen, jossa on minimaalinen valvottu tieto. Aluksi malli on hienosäädetty käyttämällä tuhansia pinnasänky-esimerkkejä ennen laajaa RL-koulutusta. Tämän yhdistelmän avulla Deepseek-R1 voi tarkentaa päättelytaitojaan ja hyötyä silti joistakin jäsenneltyistä ohjauksista, saavuttaen lopulta suorituskykytasot, jotka ovat verrattavissa johtaviin malleihin, kuten Openain O1-1217 [1] [3].3. Kustannustehokkuus ja saavutettavuus **
RL-ensimmäinen strategia ei vain lisää päättelymahdollisuuksia, vaan parantaa myös koulutuksen tehokkuutta. Vähentämällä riippuvuutta suurista valvotuista tietojoukkoista, DeepSeek-R1 kehitetään murto-osalla kustannuksista verrattuna perinteisiin malleihin. Tämä tekee edistyneestä AI -päättelystä helpommin aloittelijoille ja tutkijoille, joilla ei ehkä ole resursseja laajalle SFT: lle [2] [4].4. Performance perustelut vertailuarvot **
Deepseek-R1 on osoittanut merkittäviä parannuksia perustelujen vertailuarvoissa, ja suorituskykymittarit osoittavat merkittäviä hyötyjä tuhansien RL-iteraatioiden jälkeen. Esimerkiksi sen läpäisyaste tietyille päättelutehtäville nousi dramaattisesti 15,6%: sta 71%: iin [1] [3]. Tämä esittelee RL-ensimmäisen lähestymistavan tehokkuutta vankkajen päättelyjen viljelyssä.Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-R1: n RL-ensimmäinen strategia edustaa merkittävää kehitystä kielimallien kehittämisessä. Priorisoimalla vahvistusoppiminen ja kylmän aloitustietojen integrointi, se ei vain paranna päättelymahdollisuuksia, vaan tarjoaa myös tehokkaamman ja kustannustehokkaamman vaihtoehdon perinteisille koulutusmenetelmille.
Viittaukset:
[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-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-r//
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
.
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
.