Deepseek-R1 utilise une stratégie de renforcement d'apprentissage (RL) -Prest pour améliorer considérablement ses capacités de raisonnement, la distinguant des modèles traditionnels qui reposent fortement sur le réglage fin supervisé (SFT). Cette approche innovante permet à Deepseek-R1 de développer des compétences de raisonnement par l'exploration et les commentaires plutôt que des données préexistantes.
Caractéristiques clés de la stratégie RL-First
1. Exploration indépendante du raisonnement **
Deepseek-R1 commence sa formation uniquement avec l'apprentissage du renforcement, contournant la phase SFT initiale. Cela permet au modèle d'explorer et de faire évoluer ses capacités de raisonnement de manière autonome. Le cadre RL incite le modèle à s'engager dans l'auto-vérification et la réflexion, conduisant à la génération de réponses cohérentes en chaîne de pensées (COT). En conséquence, Deepseek-R1 peut s'attaquer aux tâches de raisonnement complexes sans être contrainte par un ensemble de données prédéfini [2] [4].2. Processus de formation en plusieurs étapes **
Pour améliorer encore ses performances, Deepseek-R1 intègre un processus de formation en plusieurs étapes qui comprend une phase de démarrage à froid avec un minimum de données supervisées. Initialement, le modèle est affiné en utilisant des milliers d'exemples de COT avant de suivre une formation RL approfondie. Cette combinaison permet à Deepseek-R1 d'affiner ses compétences de raisonnement tout en bénéficiant de certains conseils structurés, atteignant finalement des niveaux de performance comparables aux principaux modèles comme O1-1217 d'OpenAI [1] [3].3. CONTACTÉRATION ET ACCESSIBILITÉ **
La stratégie RL-First augmente non seulement les capacités de raisonnement, mais améliore également l'efficacité de la formation. En réduisant la dépendance aux grands ensembles de données supervisés, Deepseek-R1 est développé à une fraction du coût par rapport aux modèles traditionnels. Cela rend le raisonnement d'IA avancé plus accessible aux startups et aux chercheurs qui peuvent ne pas avoir les ressources pour une SFT étendue [2] [4].4. Performance sur le raisonnement Benchmarks **
Deepseek-R1 a démontré des améliorations remarquables dans les références de raisonnement, les mesures de performance montrant des gains importants après des milliers d'itérations de RL. Par exemple, son taux de réussite sur des tâches de raisonnement spécifiques a considérablement augmenté de 15,6% à 71% [1] [3]. Cela met en évidence l'efficacité de l'approche RL-First pour cultiver des capacités de raisonnement robustes.En résumé, la stratégie RL-First de Deepseek-R1 représente une progression importante dans le développement des modèles linguistiques. En priorisant l'apprentissage du renforcement et l'intégration des données de démarrage à froid, il améliore non seulement les capacités de raisonnement, mais offre également une alternative plus efficace et plus rentable aux méthodes de formation traditionnelles.
Citations:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utforming-open-ai-s-o1-at-95-unsless-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgech.com/deepseek-r1-r-r/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activité
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-learning