deepseek-R1は、強化学習（RL） - 最初の戦略を採用して、その推論能力を大幅に強化し、監視された微調整（SFT）に大きく依存している従来のモデルと区別します。この革新的なアプローチにより、DeepSeek-R1は、既存のデータではなく、探索とフィードバックを通じて推論スキルを開発できます。
RLファースト戦略の重要な機能
1。推論の独立した探求**
DeepSeek-R1は、最初のSFTフェーズをバイパスして、強化学習のみでトレーニングを開始します。これにより、モデルはその推論能力を自律的に調査および進化させることができます。 RLフレームワークは、モデルをインセンティブにして自己検証と反射に従事し、一貫したチェーン（COT）応答の生成につながります。その結果、DeepSeek-R1は、事前定義されたデータセット[2] [4]に制約されることなく、複雑な推論タスクに取り組むことができます。2。マルチステージトレーニングプロセス**
パフォーマンスをさらに向上させるために、DeepSeek-R1には、監視されたデータを最小限に抑えたコールドスタートフェーズを含むマルチステージトレーニングプロセスが組み込まれています。当初、このモデルは、広範なRLトレーニングを受ける前に、何千ものCOT例を使用して微調整されています。この組み合わせにより、DeepSeek-R1は、いくつかの構造化されたガイダンスの恩恵を受けながら、その推論スキルを改良することができ、最終的にはOpenaiのO1-1217 [1] [3]のような主要なモデルに匹敵するパフォーマンスレベルを達成できます。3。コスト効率とアクセシビリティ**
RLファースト戦略は、推論能力を高めるだけでなく、トレーニング効率を高めます。大規模な監視されたデータセットへの依存を減らすことにより、DeepSeek-R1は、従来のモデルと比較してコストのほんの一部で開発されます。これにより、高度なSFTのリソースを持っていない可能性のあるスタートアップや研究者にとって、高度なAI推論がよりアクセスしやすくなります[2] [4]。4。推論ベンチマークのパフォーマンス**
DeepSeek-R1は、推論ベンチマークの顕著な改善を実証しており、パフォーマンスメトリックは数千のRL反復後に大幅な利益を示しています。たとえば、特定の推論タスクに対するその合格率は、15.6％から71％に劇的に増加しました[1] [3]。これは、堅牢な推論能力を育む上でのRLファーストアプローチの有効性を示しています。要約すると、DeepSeek-R1のRLファースト戦略は、言語モデルの開発における大幅な進歩を表しています。強化学習に優先順位を付け、コールドスタートデータを統合することにより、推論機能を強化するだけでなく、従来のトレーニング方法に代わるより効率的で費用対効果の高い代替品を提供します。
引用：
[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-deepseek-r1-deways-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/active
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1- self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-learning