Το DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί μια πρώτη στρατηγική για την ενίσχυση των δυνατοτήτων της συλλογιστικής, διακρίνοντας την από τα παραδοσιακά μοντέλα που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην εποπτευόμενη τελειοποίηση (SFT). Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση επιτρέπει στο Deepseek-R1 να αναπτύξει δεξιότητες συλλογισμού μέσω της εξερεύνησης και της ανατροφοδότησης και όχι των προϋπάρχουσων δεδομένων.
Βασικά χαρακτηριστικά της στρατηγικής RL-First
1. Ανεξάρτητη εξερεύνηση της συλλογιστικής **
Το Deepseek-R1 ξεκινά την εκπαίδευσή του αποκλειστικά με την εκμάθηση ενίσχυσης, παρακάμπτοντας την αρχική φάση SFT. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να διερευνήσει και να εξελίξει τις δυνατότητες συλλογιστικής του αυτόνομα. Το πλαίσιο RL ενθαρρύνει το μοντέλο να συμμετέχει σε αυτοκόλληση και προβληματισμό, οδηγώντας στη δημιουργία συνεκτικών απαντήσεων αλυσίδας-της σκέψης (COT). Ως αποτέλεσμα, το Deepseek-R1 μπορεί να αντιμετωπίσει πολύπλοκες εργασίες λογικής χωρίς να περιορίζεται από ένα προκαθορισμένο σύνολο δεδομένων [2] [4].2. Διαδικασία εκπαίδευσης πολλαπλών σταδίων **
Για να ενισχύσει περαιτέρω την απόδοσή του, το DeepSeeek-R1 ενσωματώνει μια διαδικασία κατάρτισης πολλαπλών σταδίων που περιλαμβάνει μια φάση ψυχρού εκκίνησης με ελάχιστα εποπτευόμενα δεδομένα. Αρχικά, το μοντέλο είναι τελειοποιημένο χρησιμοποιώντας χιλιάδες παραδείγματα κούνιας πριν υποβληθεί σε εκτεταμένη εκπαίδευση RL. Αυτός ο συνδυασμός επιτρέπει στο DeepSeeek-R1 να βελτιώσει τις δεξιότητές του στη συλλογιστική, ενώ παράλληλα επωφελείται από κάποια δομημένη καθοδήγηση, επιτυγχάνοντας τελικά επίπεδα απόδοσης συγκρίσιμα με κορυφαία μοντέλα όπως το O1-1217 του OpenAI [1] [3].3. Αποδοτικότητα κόστους και προσβασιμότητα **
Η στρατηγική RL-First όχι μόνο ενισχύει τις δυνατότητες λογικής αλλά και ενισχύει την αποτελεσματικότητα της κατάρτισης. Με τη μείωση της εξάρτησης από τα μεγάλα εποπτευόμενα σύνολα δεδομένων, το Deepseek-R1 αναπτύσσεται σε ένα κλάσμα του κόστους σε σύγκριση με τα παραδοσιακά μοντέλα. Αυτό καθιστά το Advanced AI λογικό πιο προσιτό για νεοσύστατες επιχειρήσεις και ερευνητές που μπορεί να μην έχουν τους πόρους για εκτεταμένο SFT [2] [4].4. Απόδοση σχετικά με τα σημεία αναφοράς λογικής **
Το Deepseek-R1 έχει επιδείξει αξιοσημείωτες βελτιώσεις στα σημεία αναφοράς, με μετρήσεις απόδοσης που δείχνουν σημαντικά κέρδη μετά από χιλιάδες επαναλήψεις RL. Για παράδειγμα, το ποσοστό επιτυχίας τους σε συγκεκριμένες εργασίες συλλογιστικής αυξήθηκε δραματικά από 15,6% σε 71% [1] [3]. Αυτό προβάλλει την αποτελεσματικότητα της πρώτης προσέγγισης RL στην καλλιέργεια ισχυρών ικανοτήτων συλλογιστικής.Συνοπτικά, η στρατηγική RL-R1 της Deepseek-R1 αντιπροσωπεύει σημαντική πρόοδο στην ανάπτυξη γλωσσικών μοντέλων. Με την ιεράρχηση της εκμάθησης ενίσχυσης και της ενσωμάτωσης δεδομένων ψυχρού εκκίνησης, όχι μόνο ενισχύει τις δυνατότητες συλλογιστικής, αλλά προσφέρει επίσης μια πιο αποτελεσματική και οικονομικά αποδοτική εναλλακτική λύση στις παραδοσιακές μεθόδους κατάρτισης.
Αναφορές:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seeek-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-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-inforcement-learning