DeepSeek-R1 impiega una strategia per l'apprendimento del rinforzo (RL) per migliorare in modo significativo le sue capacità di ragionamento, distinguendolo dai modelli tradizionali che si basano fortemente sulla messa a punto supervisionata (SFT). Questo approccio innovativo consente a DeepSeek-R1 di sviluppare capacità di ragionamento attraverso esplorazione e feedback piuttosto che dati preesistenti.
Caratteristiche chiave della strategia RL-First
1. Esplorazione indipendente del ragionamento **
DeepSeek-R1 inizia la sua formazione esclusivamente con l'apprendimento del rinforzo, aggirando la fase SFT iniziale. Ciò consente al modello di esplorare ed evolvere autonomamente le sue capacità di ragionamento. Il framework RL incentiva il modello per impegnarsi nell'auto-verifica e nella riflessione, portando alla generazione di risposte coerenti di catena di pensiero (COT). Di conseguenza, DeepSeek-R1 può affrontare compiti di ragionamento complessi senza essere vincolati da un set di dati predefinito [2] [4].2. Processo di formazione multi-stage **
Per migliorare ulteriormente le sue prestazioni, DeepSeek-R1 incorpora un processo di addestramento a più stadi che include una fase a freddo con dati supervisionati minimi. Inizialmente, il modello viene messo a punto usando migliaia di esempi di COT prima di sottoporsi a una vasta formazione RL. Questa combinazione consente a DeepSeek-R1 di perfezionare le sue capacità di ragionamento, beneficiando ancora di alcune linee guida strutturate, raggiungendo in definitiva livelli di prestazione paragonabili a modelli leader come O1-1217 di Openi [1] [3].3. Efficienza dei costi e accessibilità **
La strategia RL-First non solo aumenta le capacità di ragionamento, ma migliora anche l'efficienza della formazione. Riducendo la dipendenza da grandi set di dati supervisionati, DeepSeek-R1 è sviluppato a una frazione del costo rispetto ai modelli tradizionali. Ciò rende il ragionamento AI avanzato più accessibile per startup e ricercatori che potrebbero non avere le risorse per SFT [2] [4].4. Performance sui benchmark di ragionamento **
DeepSeek-R1 ha dimostrato notevoli miglioramenti nei benchmark di ragionamento, con metriche delle prestazioni che mostrano guadagni significativi dopo migliaia di iterazioni RL. Ad esempio, il suo tasso di passaggio su attività di ragionamento specifiche è aumentato drasticamente dal 15,6% al 71% [1] [3]. Ciò mette in mostra l'efficacia dell'approccio RL-primo nella coltivazione di solide capacità di ragionamento.In sintesi, la strategia RL-First di Deepseek-R1 rappresenta un progresso significativo nello sviluppo dei modelli linguistici. Dare la priorità all'apprendimento di rinforzo e all'integrazione dei dati di avvio a freddo, ma non solo migliora le capacità di ragionamento, ma offre anche un'alternativa più efficiente ed economica ai metodi di formazione tradizionali.
Citazioni:
[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://myedgegech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek- eways-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