DeepSeek-R1 využíva stratégiu prvej výučby (RL), aby výrazne zlepšila svoje schopnosti uvažovania a odlišovala ju od tradičných modelov, ktoré sa vo veľkej miere spoliehajú na kontrolované doladenie (SFT). Tento inovatívny prístup umožňuje Deepseek-R1 rozvíjať skôr zručnosti v oblasti uvažovania prostredníctvom prieskumu a spätnej väzby ako už existujúcich údajov.
Kľúčové funkcie stratégie RL-First
1. Nezávislý prieskum uvažovania **
Deepseek-R1 začína školenie výlučne výučbou posilňovania, ktoré obchádza počiatočnú fázu SFT. To umožňuje modelu autonómne skúmať a vyvíjať jeho schopnosti uvažovania. Rám RL motivuje model, aby sa zapojil do sebavedomia a reflexie, čo vedie k vytvoreniu koherentných reakcií premyslených reťazcov (COT). Výsledkom je, že Deepseek-R1 dokáže riešiť zložité úvahy, bez toho, aby boli obmedzené preddefinovaným súborom údajov [2] [4].2. Viacstupňový proces tréningu **
Na ďalšie zvýšenie jeho výkonu spoločnosť DeepSeek-R1 obsahuje viacstupňový tréningový proces, ktorý zahŕňa fázu za studena s minimálnymi údajmi pod dohľadom. Model sa spočiatku jemne doladí pomocou tisícov príkladov COT predtým, ako sa podrobí rozsiahlemu tréningu RL. Táto kombinácia umožňuje Deepseek-R1 zdokonaliť svoje zručnosti v oblasti zdôvodnenia a zároveň ťažiť z nejakého štruktúrovaného usmernenia, v konečnom dôsledku dosiahne úrovne výkonnosti porovnateľné s vedúcimi modelmi, ako je Openajský O1-1217 [1] [3].3. Nákladová efektívnosť a prístupnosť **
Stratégia RL-First nielenže zvyšuje schopnosti zdôvodnenia, ale tiež zvyšuje efektívnosť tréningu. Znížením spoliehania sa na veľké súbory údajov pod dohľadom sa Deepseek-R1 vyvíja za zlomok nákladov v porovnaní s tradičnými modelmi. Vďaka tomu je pokročilé odôvodnenie AI prístupnejšie pre startupy a výskumných pracovníkov, ktorí nemusia mať zdroje pre rozsiahle SFT [2] [4].4. Výkonnosť pri odôvodnení referenčných hodnôt **
Deepseek-R1 preukázal pozoruhodné zlepšenia v referenčných hodnotách, pričom výkonnostné metriky vykazujú významné zisky po tisícoch iterácií RL. Napríklad jej priechodná miera v konkrétnych úlohách zdôvodnenia sa dramaticky zvýšila z 15,6% na 71% [1] [3]. To predstavuje účinnosť prístupu RL-First pri pestovaní robustných schopností uvažovania.Stručne povedané, stratégia RL-First spoločnosti Deepseek-R1 predstavuje významný pokrok vo vývoji jazykových modelov. Uprednostňovaním posilňovacieho učenia a integráciou údajov o studenom štarte nielen zvyšuje schopnosti zdôvodnenia, ale ponúka aj efektívnejšiu a nákladovo efektívnejšiu alternatívu k tradičným metódam odbornej prípravy.
Citácie:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powhouse-outperforming-open-ai-s-o1-o-at-95-lesss-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgettech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[6] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-aways-to-use-it-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcution-learning