Deepseek-R1 emplea una estrategia de aprendizaje de refuerzo (RL) primero para mejorar significativamente sus capacidades de razonamiento, distinguiéndola de los modelos tradicionales que dependen en gran medida del ajuste fino supervisado (SFT). Este enfoque innovador permite a Deepseek-R1 desarrollar habilidades de razonamiento a través de la exploración y la retroalimentación en lugar de los datos preexistentes.
Características clave de la estrategia RL-First
1. Exploración independiente del razonamiento **
Deepseek-R1 comienza su entrenamiento únicamente con el aprendizaje de refuerzo, sin pasar por la fase SFT inicial. Esto permite que el modelo explore y evolucione sus capacidades de razonamiento de forma autónoma. El marco RL incentiva al modelo para participar en la autoverificación y la reflexión, lo que lleva a la generación de respuestas coherentes de la cadena de pensamiento (COT). Como resultado, Deepseek-R1 puede abordar tareas de razonamiento complejas sin estar limitadas por un conjunto de datos predefinido [2] [4].2. Proceso de capacitación en varias etapas **
Para mejorar aún más su rendimiento, Deepseek-R1 incorpora un proceso de entrenamiento en varias etapas que incluye una fase de arranque en frío con datos supervisados mínimos. Inicialmente, el modelo está ajustado utilizando miles de ejemplos de COT antes de someterse a una extensa capacitación RL. Esta combinación permite a Deepseek-R1 refinar sus habilidades de razonamiento y al mismo tiempo que se beneficia de alguna orientación estructurada, lo que finalmente alcanza los niveles de rendimiento comparables a los modelos principales como OpenAI's O1-1217 [1] [3].3. Centración y accesibilidad **
La estrategia RL-First no solo aumenta las capacidades de razonamiento, sino que también mejora la eficiencia de la capacitación. Al reducir la dependencia de grandes conjuntos de datos supervisados, Deepseek-R1 se desarrolla a una fracción del costo en comparación con los modelos tradicionales. Esto hace que el razonamiento avanzado de IA sea más accesible para nuevas empresas e investigadores que pueden no tener los recursos para SFT extenso [2] [4].4. Rendimiento en puntos de referencia de razonamiento **
Deepseek-R1 ha demostrado mejoras notables en los puntos de referencia de razonamiento, con métricas de rendimiento que muestran ganancias significativas después de miles de iteraciones de RL. Por ejemplo, su tasa de aprobación en tareas de razonamiento específicas aumentó dramáticamente de 15.6% a 71% [1] [3]. Esto muestra la efectividad del enfoque RL primero en el cultivo de habilidades de razonamiento robustas.En resumen, la estrategia RL-First de Deepseek-R1 representa un avance significativo en el desarrollo de modelos de idiomas. Al priorizar el aprendizaje de refuerzo e integrar datos de inicio frío, no solo mejora las capacidades de razonamiento, sino que también ofrece una alternativa más eficiente y rentable a los métodos de capacitación tradicionales.
Citas:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-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-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-reforcion-learning