Deepseek-r1 emprega uma estratégia de aprendizado de reforço (RL) para aprimorar significativamente seus recursos de raciocínio, distinguindo-o dos modelos tradicionais que dependem fortemente de ajustes finos supervisionados (SFT). Essa abordagem inovadora permite que o DeepSeek-R1 desenvolva habilidades de raciocínio por meio de exploração e feedback, em vez de dados pré-existentes.
Recursos-chave da estratégia RL-primeiro
1. Exploração independente do raciocínio **
Deepseek-R1 começa seu treinamento apenas com o aprendizado de reforço, ignorando a fase SFT inicial. Isso permite que o modelo explore e evolua seus recursos de raciocínio autonomamente. A estrutura do RL incentiva o modelo a se envolver em auto-verificação e reflexão, levando à geração de respostas coerentes na cadeia de pensamento (COT). Como resultado, o DeepSeek-R1 pode enfrentar tarefas complexas de raciocínio sem ser restringido por um conjunto de dados predefinido [2] [4].2. Processo de treinamento de vários estágios **
Para melhorar ainda mais seu desempenho, o DeepSeek-R1 incorpora um processo de treinamento em várias etapas que inclui uma fase de partida a frio com dados supervisionados mínimos. Inicialmente, o modelo é ajustado com milhares de exemplos de COT antes de passar por um extenso treinamento de RL. Essa combinação permite que a DeepSeek-R1 refine suas habilidades de raciocínio, enquanto ainda se beneficia de algumas orientações estruturadas, alcançando os níveis de desempenho comparáveis aos principais modelos como o OpenAI O1-1217 [1] [3].3. Eficiência e acessibilidade de custos **
A estratégia do RL-primeiro não apenas aumenta os recursos de raciocínio, mas também aprimora a eficiência do treinamento. Ao reduzir a dependência de grandes conjuntos de dados supervisionados, o Deepseek-R1 é desenvolvido por uma fração do custo em comparação com os modelos tradicionais. Isso torna o raciocínio avançado de IA mais acessível para startups e pesquisadores que podem não ter os recursos para a SFT extensa [2] [4].4. Desempenho em benchmarks de raciocínio **
O Deepseek-R1 demonstrou melhorias notáveis nos benchmarks de raciocínio, com métricas de desempenho mostrando ganhos significativos após milhares de iterações de RL. Por exemplo, sua taxa de aprovação em tarefas específicas de raciocínio aumentou drasticamente de 15,6% para 71% [1] [3]. Isso mostra a eficácia da abordagem do RL-primeiro no cultivo de habilidades robustas de raciocínio.Em resumo, a estratégia RL-primeiro da Deepseek-R1 representa um avanço significativo no desenvolvimento de modelos de idiomas. Ao priorizar o aprendizado de reforço e integrar dados de partida a frio, ele não apenas aprimora os recursos de raciocínio, mas também oferece uma alternativa mais eficiente e econômica aos métodos de treinamento tradicionais.
Citações:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-ountperforming-open-ai-s-o1-at-95-sem-custo
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeepseek-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-reinforcment-learning