DeepSeek-R1 использует стратегию подкрепления (RL)-первая стратегия, чтобы значительно расширить свои возможности рассуждения, отличая ее от традиционных моделей, которые в значительной степени полагаются на контролируемую точную настройку (SFT). Этот инновационный подход позволяет DeepSeek-R1 развивать навыки рассуждений посредством разведки и обратной связи, а не ранее существовавших данных.
Ключевые особенности стратегии RL-Pirst
1. Независимое исследование рассуждений **
DeepSeek-R1 начинает обучение исключительно с обучения подкрепления, обходя начальную фазу SFT. Это позволяет модели исследовать и развивать свои возможности рассуждения автономно. RL Framework стимулирует модель для участия в самостоятельстве и рефлексии, что приводит к генерации согласованных ответов в цепочке мыслей (COT). В результате DeepSeek-R1 может решать сложные аргументированные задачи, не будучи ограниченным предопределенным набором данных [2] [4].2. Многостадийный процесс обучения **
Чтобы дополнительно повысить свою производительность, DeepSeek-R1 включает в себя многоэтапный тренировочный процесс, который включает в себя фазу холодного начала с минимальными контролируемыми данными. Первоначально модель точно настроена с использованием тысяч примеров кроватки, прежде чем пройти обширную обучение RL. Эта комбинация позволяет DeepSeek-R1 усовершенствовать свои навыки рассуждений, при этом все еще пользуясь некоторым структурированным руководством, в конечном итоге достигая уровней производительности, сравнимых с ведущими моделями, такими как O1-1217 [1] [3] [3].3. Эффективность и доступность затрат **
Стратегия RL-первой не только повышает возможности рассуждений, но и повышает эффективность обучения. Сокращая зависимость от крупных контролируемых наборов данных, DeepSeek-R1 разрабатывается за долю от стоимости по сравнению с традиционными моделями. Это делает расширенные рассуждения по ИИ более доступными для стартапов и исследователей, у которых нет ресурсов для обширного SFT [2] [4].4. Производительность по вопросам рассуждения **
DeepSeek-R1 продемонстрировал замечательные улучшения в критериях рассуждения, при этом показатели производительности демонстрировали значительный рост после тысяч итераций RL. Например, его скорость прохождения по конкретным задачам рассуждений резко увеличилась с 15,6% до 71% [1] [3]. Это демонстрирует эффективность подхода первого RL в развитии надежных способностей рассуждения.Таким образом, стратегия Deepseek-R1-R1-первая представляет собой значительный прогресс в разработке языковых моделей. Рассказывая приоритетом обучения подкреплению и интеграции данных о холодном начале, оно не только расширяет возможности рассуждений, но и предлагает более эффективную и экономичную альтернативу традиционным методам обучения.
Цитаты:
[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-and-way-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-seff-improves-and-unseats-o1-with-reinforment-learning