DeepSeek-R1 stosuje strategię uczenia się wzmocnienia (RL), aby znacząco poprawić swoje możliwości rozumowania, odróżniając je od tradycyjnych modeli, które w dużej mierze opierają się na nadzorowanym dostrojeniu (SFT). To innowacyjne podejście pozwala DeepSeek-R1 na rozwijanie umiejętności rozumowania poprzez eksplorację i informacje zwrotne, a nie wcześniejsze dane.
Kluczowe funkcje strategii RL-First
1. Niezależne badanie rozumowania **
Deepseek-R1 rozpoczyna szkolenie wyłącznie od uczenia się wzmocnienia, omijając początkową fazę SFT. Umożliwia to modelowi eksplorację i ewolucję jego możliwości rozumowania. Framework RL zachęca model do zaangażowania się w samorozwaję i refleksję, co prowadzi do generowania spójnych odpowiedzi na łańcuch (COT). W rezultacie DeepSeek-R1 może rozwiązać złożone zadania rozumowania, nie ograniczając predefiniowanego zestawu danych [2] [4].2. Proces szkolenia wieloetapowego **
Aby jeszcze bardziej zwiększyć swoją wydajność, Deepseek-R1 zawiera wieloetapowy proces szkolenia, który obejmuje fazę startową na zimno z minimalnymi nadzorowanymi danymi. Początkowo model jest dopracowany przy użyciu tysięcy przykładów COT przed przejściem do intensywnego szkolenia RL. Ta kombinacja pozwala DeepSeek-R1 na udoskonalenie umiejętności rozumowania, jednocześnie korzystając z pewnych ustrukturyzowanych wskazówek, ostatecznie osiągając poziomy wydajności porównywalne z wiodącymi modelami, takimi jak O1-1217 Openai [1] [3].3. Wydajność i dostępność kosztów **
Strategia RL pierwsza nie tylko zwiększa możliwości rozumowania, ale także zwiększa wydajność treningu. Zmniejszając poleganie na dużych nadzorowanych zestawach danych, DeepSeek-R1 jest opracowywane za ułamkiem kosztów w porównaniu z tradycyjnymi modelami. To sprawia, że zaawansowane rozumowanie sztucznej inteligencji jest bardziej dostępne dla startupów i badaczy, którzy mogą nie mieć zasobów na obszerne SFT [2] [4].4. Wydajność na testach porównawczych **
DeepSeek-R1 wykazał niezwykłą poprawę rozumowania testów porównawczych, a wskaźniki wydajności wykazują znaczne zyski po tysiącach iteracji RL. Na przykład jego wskaźnik przepustki w określonych zadaniach rozumowania dramatycznie wzrósł z 15,6% do 71% [1] [3]. Pokazuje to skuteczność podejścia do pierwszego RL w kultywowaniu solidnych umiejętności rozumowania.Podsumowując, strategia RL-First Deepseek-R1 stanowi znaczący postęp w opracowywaniu modeli językowych. Poprzez priorytety uczenia się wzmocnienia i integrację danych na zimno, nie tylko poprawia możliwości rozumowania, ale także oferuje bardziej wydajną i opłacalną alternatywę dla tradycyjnych metod treningowych.
Cytaty:
[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-post
[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