| Deepseek-R1 verwendet eine Strategie für Verstärkungslernen (RL), um seine Argumentationsfunktionen erheblich zu verbessern und sie von traditionellen Modellen zu unterscheiden, die stark auf beaufsichtigte Feinabstimmungen (SFT) angewiesen sind. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es Deekseek-R1, durch Erkundung und Feedback und nicht vorhandene Daten zu Argumentationsfähigkeiten zu entwickeln.
Schlüsselmerkmale der RL-First-Strategie
1. Unabhängige Erforschung des Arguments **
Deepseek-R1 beginnt sein Training ausschließlich mit Verstärkungslernen und umging die anfängliche SFT-Phase. Auf diese Weise kann das Modell seine Argumentationsfunktionen autonom erforschen und weiterentwickeln. Das RL-Framework leitet das Modell dazu an, sich selbst zu überlegen und zu reflektieren, was zur Erzeugung einer kohärenten Kette der Gedanken (COT-) Reaktionen führt. Infolgedessen kann Deepseek-R1 komplexe Argumentationsaufgaben angehen, ohne durch einen vordefinierten Datensatz eingeschränkt zu werden [2] [4].2. Mehrstufiger Trainingsprozess **
Um seine Leistung weiter zu verbessern, enthält Deepseek-R1 einen mehrstufigen Trainingsprozess, der eine Kaltstartphase mit minimalen beaufsichtigten Daten umfasst. Zunächst wird das Modell mit Tausenden von COT-Beispielen fein abgestimmt, bevor sie sich umfangreiche RL-Schulungen absolviert. Diese Kombination ermöglicht es Deepseek-R1, seine Argumentationsfähigkeiten zu verfeinern und gleichzeitig von einigen strukturierten Anleitungen zu profitieren und letztendlich die Leistungsstufen zu erreichen, die mit führenden Modellen wie O1-1217 von OpenAI vergleichbar ist [1] [3].3. Kosteneffizienz und Zugänglichkeit **
Die RL-First-Strategie steigert nicht nur die Argumentationsfunktionen, sondern verbessert auch die Schulungseffizienz. Durch die Reduzierung der Abhängigkeit von großen, überwachten Datensätzen wird Deepseek-R1 im Vergleich zu herkömmlichen Modellen zu einem Bruchteil der Kosten entwickelt. Dies macht fortschrittliche KI -Argumentation für Startups und Forscher, die möglicherweise nicht über die Ressourcen für umfangreiche SFT verfügen, zugänglicher [2] [4].4. Leistung bei der Argumentation Benchmarks **
Deepseek-R1 hat bemerkenswerte Verbesserungen bei der Argumentation von Benchmarks gezeigt, wobei die Leistungsmetriken nach Tausenden von RL-Iterationen erhebliche Gewinne zeigten. Zum Beispiel stieg seine Passquote für bestimmte Argumentationsaufgaben von 15,6% auf 71% [1] [3] dramatisch. Dies zeigt die Wirksamkeit des RL-First-Ansatzes bei der Pflege robuster Argumentationsfähigkeiten.Zusammenfassend stellt die RL-First-Strategie von Deepseek-R1 einen erheblichen Fortschritt bei der Entwicklung von Sprachmodellen dar. Durch die Priorisierung des Verstärkungslernens und die Integration von Kaltstartdaten verbessert dies nicht nur die Argumentationsfunktionen, sondern bietet auch eine effizientere und kostengünstigere Alternative zu herkömmlichen Trainingsmethoden.
Zitate:
[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-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-peepseek-r1-ways-to-use-it-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://prredibase.com/blog/deepseek-r1- self-improves-and-unteats-o1-with-inforcement-learning