DeepSeek-R1은 강화 학습 (RL)-첫 번째 전략을 사용하여 추론 능력을 크게 향상시켜 감독 된 미세 조정 (SFT)에 크게 의존하는 전통적인 모델과 구별됩니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 DeepSeek-R1은 기존 데이터보다는 탐색 및 피드백을 통해 추론 기술을 개발할 수 있습니다.
RL-First 전략의 주요 기능
1. 독립적 인 추론 **
DeepSeek-R1은 초기 SFT 단계를 우회하여 강화 학습만으로 훈련을 시작합니다. 이를 통해 모델은 자율적으로 추론 능력을 탐색하고 발전시킬 수 있습니다. RL 프레임 워크는 모델이 자체 검증 및 반사에 관여하도록 인센티브를 제공하여 COT (Coherent-Thought) 응답의 생성으로 이어집니다. 결과적으로 DeepSeek-R1은 사전 정의 된 데이터 세트에 의해 제한되지 않고 복잡한 추론 작업을 해결할 수 있습니다 [2] [4].2. 다단계 교육 과정 **
성능을 더욱 향상시키기 위해 DeepSeek-R1은 최소한의 감독 된 데이터를 갖는 콜드 스타트 단계를 포함하는 다단계 교육 프로세스를 통합합니다. 처음 에이 모델은 광범위한 RL 교육을 받기 전에 수천 개의 COT 예제를 사용하여 미세 조정됩니다. 이 조합은 DeepSeek-R1이 추론 기술을 개선하면서도 일부 구조화 된 지침의 혜택을 누리면서 궁극적으로 OpenAI의 O1-1217 [1] [3]와 같은 주요 모델과 비교할 수있는 성능 수준을 달성 할 수 있습니다.3. 비용 효율성 및 접근성 **
RL-First 전략은 추론 능력을 향상시킬뿐만 아니라 교육 효율성을 향상시킵니다. 대규모 감독 데이터 세트에 대한 의존을 줄임으로써 DeepSeek-R1은 전통적인 모델에 비해 비용의 일부로 개발됩니다. 이로 인해 광범위한 SFT에 대한 자원이없는 신생 기업과 연구원들이 고급 AI 추론을보다 접근 할 수 있습니다 [2] [4].4. 추론 벤치 마크에 대한 성과 **
DeepSeek-R1은 추론 벤치 마크에서 현저한 개선을 보여 주었으며, 성능 지표는 수천 개의 RL 반복 후 상당한 이익을 보여줍니다. 예를 들어, 특정 추론 작업에 대한 합격률은 15.6%에서 71%로 급격히 증가했습니다 [1] [3]. 이것은 강력한 추론 능력을 배양하는 데있어서 RL-First 접근법의 효과를 보여줍니다.요약하면, DeepSeek-R1의 RL-First 전략은 언어 모델 개발에서 중요한 발전을 나타냅니다. 강화 학습의 우선 순위를 정하고 콜드 스타트 데이터를 통합함으로써 추론 능력을 향상시킬뿐만 아니라 전통적인 교육 방법에 대한보다 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
인용 :
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-ofen-ai-s-at-95-95-
[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-reinforcement-learning