Deepseek-R1 menggunakan strategi pembelajaran penguatan (RL) untuk secara signifikan meningkatkan kemampuan penalarannya, membedakannya dari model tradisional yang sangat bergantung pada fine-tuning (SFT) yang diawasi. Pendekatan inovatif ini memungkinkan Deepseek-R1 untuk mengembangkan keterampilan penalaran melalui eksplorasi dan umpan balik daripada data yang sudah ada sebelumnya.
Fitur utama dari strategi RL-FIRST
1. Eksplorasi penalaran independen **
Deepseek-R1 memulai pelatihannya semata-mata dengan pembelajaran penguatan, melewati fase SFT awal. Ini memungkinkan model untuk mengeksplorasi dan mengembangkan kemampuan penalarannya secara mandiri. Kerangka kerja RL memberi insentif pada model untuk terlibat dalam verifikasi dan refleksi diri, yang mengarah pada generasi tanggapan rantai-pemikiran (COT) yang koheren. Akibatnya, Deepseek-R1 dapat menangani tugas penalaran yang kompleks tanpa dibatasi oleh dataset yang telah ditentukan [2] [4].2. Proses pelatihan multi-tahap **
Untuk lebih meningkatkan kinerjanya, Deepseek-R1 menggabungkan proses pelatihan multi-tahap yang mencakup fase awal dingin dengan data yang diawasi minimal. Awalnya, model ini disesuaikan dengan menggunakan ribuan contoh COT sebelum menjalani pelatihan RL yang luas. Kombinasi ini memungkinkan Deepseek-R1 untuk memperbaiki keterampilan penalaran sambil tetap mendapat manfaat dari beberapa panduan terstruktur, pada akhirnya mencapai tingkat kinerja yang sebanding dengan model terkemuka seperti O1-1217 Openai [1] [3].3. Efisiensi dan aksesibilitas biaya **
Strategi RL-First tidak hanya meningkatkan kemampuan penalaran tetapi juga meningkatkan efisiensi pelatihan. Dengan mengurangi ketergantungan pada dataset yang diawasi besar, Deepseek-R1 dikembangkan pada sebagian kecil dari biaya dibandingkan dengan model tradisional. Ini membuat penalaran AI canggih lebih mudah diakses untuk startup dan peneliti yang mungkin tidak memiliki sumber daya untuk SFT yang luas [2] [4].4. Kinerja pada tolok ukur penalaran **
Deepseek-R1 telah menunjukkan peningkatan luar biasa dalam tolok ukur penalaran, dengan metrik kinerja menunjukkan keuntungan yang signifikan setelah ribuan iterasi RL. Misalnya, tingkat kelulusannya pada tugas penalaran spesifik meningkat secara dramatis dari 15,6% menjadi 71% [1] [3]. Ini menunjukkan keefektifan pendekatan RL-First dalam menumbuhkan kemampuan penalaran yang kuat.Singkatnya, strategi RL-First Deepseek-R1 merupakan kemajuan yang signifikan dalam pengembangan model bahasa. Dengan memprioritaskan pembelajaran penguatan dan mengintegrasikan data awal dingin, tetapi juga meningkatkan kemampuan penalaran tetapi juga menawarkan alternatif yang lebih efisien dan hemat biaya untuk metode pelatihan tradisional.
Kutipan:
[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-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