DeepSeek-R1 izmanto pastiprināšanas mācīšanās (RL) vispirms stratēģiju, lai ievērojami uzlabotu tās spriešanas iespējas, atšķirot to no tradicionālajiem modeļiem, kas lielā mērā paļaujas uz uzraudzītu precizēšanu (SFT). Šī novatoriskā pieeja ļauj DeepSEEK-R1 attīstīt spriešanas prasmes, izmantojot izpēti un atgriezenisko saiti, nevis jau esošus datus.
RL-pirmās stratēģijas galvenās iezīmes
1. neatkarīga argumentācijas izpēte **
DeepSEEK-R1 savu apmācību sāk tikai ar pastiprināšanas mācīšanos, apejot sākotnējo SFT fāzi. Tas ļauj modelim autonomi izpētīt un attīstīt spriešanas iespējas. RL ietvars stimulē modeli iesaistīties pašpārbaudes un refleksijā, izraisot koherentu ķēdes ķēdes (COT) reakcijas veidošanu. Rezultātā DeepSEEK-R1 var risināt sarežģītus spriešanas uzdevumus, neierobežojot iepriekš noteiktu datu kopu [2] [4].2. Daudzpakāpju apmācības process **
Lai vēl vairāk uzlabotu tā veiktspēju, DeepSEEK-R1 ir iekļauts daudzpakāpju apmācības process, kas ietver aukstuma sākuma posmu ar minimāliem uzraudzīgiem datiem. Sākotnēji modelis ir precīzi noregulēts, izmantojot tūkstošiem COT piemēru pirms plašas RL apmācības. Šī kombinācija ļauj DeepSEEK-R1 pilnveidot savas spriešanas prasmes, vienlaikus gūstot labumu no dažām strukturētām vadlīnijām, galu galā sasniedzot veiktspējas līmeni, kas salīdzināms ar vadošajiem modeļiem, piemēram, Openai O1-1217 [1] [3].3. izmaksu efektivitāte un pieejamība **
Pirmā RL stratēģija ne tikai palielina spriešanas iespējas, bet arī uzlabo apmācības efektivitāti. Samazinot paļaušanos uz lielām uzraudzītām datu kopām, DeepSEEK-R1 tiek izstrādāta par nelielu daļu no izmaksām, salīdzinot ar tradicionālajiem modeļiem. Tas padara progresīvu AI argumentāciju pieejamāku jaunizveidotiem uzņēmumiem un pētniekiem, kuriem, iespējams, nav resursu plašai SFT [2] [4].4. Veiktspēja ar spriešanas etaloniem **
DeepSEEK-R1 ir parādījis ievērojamus uzlabojumus spriešanas etalonos, un veiktspējas rādītāji uzrāda ievērojamus ieguvumus pēc tūkstošiem RL iterāciju. Piemēram, tā caurlaides likme konkrētiem spriešanas uzdevumiem dramatiski palielinājās no 15,6% līdz 71% [1] [3]. Tas parāda RL-pirmās pieejas efektivitāti spēcīgu spriešanas spēju kultivēšanā.Rezumējot, DeepSEEK-R1 RL-pirmā stratēģija ir nozīmīgs attīstība valodu modeļu izstrādē. Prioritāšu pastiprināšanas mācīšanās un integrējot aukstuma starta datus, tas ne tikai uzlabo spriešanas iespējas, bet arī piedāvā efektīvāku un rentablāku alternatīvu tradicionālajām apmācības metodēm.
Atsauces:
[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-izmaksu
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6.]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unsp