Deepseek-R1 uporablja strategijo za okrepitev (RL)-za bistveno izboljšanje svojih zmogljivosti za sklepanje, ki jo razlikuje od tradicionalnih modelov, ki se močno zanašajo na nadzorovano natančno nastavitev (SFT). Ta inovativni pristop omogoča Deepseek-R1, da z raziskovanjem in povratnimi informacijami razvija veščine sklepanja, ne pa že obstoječih podatkov.
Ključne značilnosti strategije prve prve
1. Neodvisno raziskovanje sklepanja **
Deepseek-R1 začne svoje usposabljanje izključno z okrepitvenim učenjem, zaobide začetno fazo SFT. To omogoča modelu, da samostojno raziskuje in razvija svoje sposobnosti sklepanja. Framework RL spodbuja model, da se vključi v samoverzifikacijo in razmislek, kar vodi k ustvarjanju skladnih verižnih (COT) odzivov. Kot rezultat, se lahko Deepseek-R1 loteva zapletenih nalog sklepanja, ne da bi ga omejili vnaprej določeni nabor podatkov [2] [4].2. Večstopenjski postopek usposabljanja **
Za nadaljnjo izboljšanje svoje zmogljivosti Deepseek-R1 vključuje večstopenjski postopek usposabljanja, ki vključuje fazo hladnega zagona z minimalnimi nadzorovanimi podatki. Na začetku je model natančno prilagojen z uporabo tisoč posteljic, preden se izvaja obsežno RL usposabljanje. Ta kombinacija omogoča, da Deepseek-R1 izpopolni svoje spretnosti sklepanja, hkrati pa še vedno izkoristi nekaj strukturiranih napotkov, na koncu pa doseže ravni uspešnosti, primerljive z vodilnimi modeli, kot je OpenAI-jev O1-1217 [1] [3].3. Strokovna učinkovitost in dostopnost **
Strategija prve prve ne samo, da poveča zmogljivosti sklepanja, ampak tudi povečuje učinkovitost usposabljanja. Z zmanjšanjem zanašanja na velike nadzorovane nabore podatkov je Deepseek-R1 razvita z deležem stroškov v primerjavi s tradicionalnimi modeli. Zaradi tega je napredni AI sklepanje bolj dostopno za startupe in raziskovalce, ki morda nimajo sredstev za obsežen SFT [2] [4].4. Uspešnost na podlagi referenčnih vrednosti **
Deepseek-R1 je pokazal izjemne izboljšave pri referenčnih vrednostih sklepanja, pri čemer so metrike uspešnosti pokazale znatne koristi po tisočih ponovitvah RL. Na primer, njegova stopnja prehoda pri posebnih nalogah sklepanja se je močno povečala s 15,6% na 71% [1] [3]. To kaže na učinkovitost prvega pristopa pri gojenju močnih sposobnosti sklepanja.Če povzamemo, strategija RL-prvega prvega mesta Deepseek-R1 predstavlja pomemben napredek pri razvoju jezikovnih modelov. Z določitvijo prednostnega učenja okrepitve in vključevanjem podatkov o hladnem zagonu ne samo izboljšuje zmogljivosti sklepanja, ampak ponuja tudi učinkovitejšo in stroškovno učinkovito alternativo tradicionalnim načinom usposabljanja.
Navedbe:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948V1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-aai-s-O1-AT-95-ne-Cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetHech.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-it-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/Deepseek-r1-self-improvis-and-unseats-o1-with-reinforce