DeepSeek-R1 bruker en forsterkningslæring (RL)-første strategi for å forbedre resonnementets evner betydelig, og skille den fra tradisjonelle modeller som er veldig avhengige av overvåket finjustering (SFT). Denne innovative tilnærmingen gjør at DeepSeek-R1 kan utvikle resonnementferdigheter gjennom utforskning og tilbakemelding i stedet for eksisterende data.
Nøkkelfunksjoner i RL-First-strategien
1. Uavhengig utforskning av resonnement **
DeepSeek-R1 begynner sin trening utelukkende med forsterkningslæring, og omgår den innledende SFT-fasen. Dette gjør at modellen kan utforske og utvikle resonnementskapasitetene autonomt. RL-rammeverket incentiverer modellen til å delta i selvverifisering og refleksjon, noe som fører til generering av sammenhengende kjede-av-tankt (COT) svar. Som et resultat kan DeepSeek-R1 takle komplekse resonnementoppgaver uten å bli begrenset av et forhåndsdefinert datasett [2] [4].2. Multi-trinns treningsprosess **
For å forbedre ytelsen ytterligere inkluderer DeepSeek-R1 en flertrinns treningsprosess som inkluderer en kald-startfase med minimale overvåkede data. Opprinnelig er modellen finjustert med tusenvis av COT-eksempler før den gjennomgår omfattende RL-trening. Denne kombinasjonen gjør at DeepSeek-R1 kan avgrense resonnementferdighetene mens de fremdeles drar nytte av noen strukturert veiledning, og til slutt oppnår ytelsesnivåer som kan sammenlignes med ledende modeller som Openais O1-1217 [1] [3].3. Kostnadseffektivitet og tilgjengelighet **
RL-First-strategien øker ikke bare resonnementfunksjonene, men forbedrer også treningseffektiviteten. Ved å redusere avhengigheten av store overvåkede datasett, utvikles DeepSeek-R1 til en brøkdel av kostnadene sammenlignet med tradisjonelle modeller. Dette gjør avanserte AI -resonnement mer tilgjengelig for startups og forskere som kanskje ikke har ressurser for omfattende SFT [2] [4].4. ytelse på resonnering av benchmarks **
DeepSeek-R1 har vist bemerkelsesverdige forbedringer i resonnerende benchmarks, med ytelsesmålinger som viser betydelige gevinster etter tusenvis av RL-iterasjoner. For eksempel økte passeringsraten på spesifikke resonneringsoppgaver dramatisk fra 15,6% til 71% [1] [3]. Dette viser effektiviteten av den første tilnærmingen i å dyrke robuste resonnementsevner.Oppsummert representerer DeepSeek-R1s RL-First-strategi et betydelig fremgang i utviklingen av språkmodeller. Ved å prioritere forsterkningslæring og integrering av kald-startdata forbedrer det ikke bare resonnementfunksjoner, men tilbyr også et mer effektivt og kostnadseffektivt alternativ til tradisjonelle treningsmetoder.
Sitasjoner:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-sek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedettech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-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