DeepSeek-R1 використовує стратегію підкріплення (RL)-спершу стратегію, щоб значно покращити свої можливості міркувань, відрізняючи її від традиційних моделей, які сильно покладаються на контрольовану тонку настройку (SFT). Цей інноваційний підхід дозволяє DeepSeek-R1 розвивати навички міркувань за допомогою розвідки та зворотного зв'язку, а не попередньо існуючими даними.
Основні особливості стратегії RL-First
1. Незалежне дослідження міркувань **
DeepSeek-R1 починає навчання виключно з підкріплення, обходячи початкову фазу SFT. Це дозволяє моделі автономно досліджувати та розвивати свої можливості міркувань. Рамка RL стимулює модель для участі в самостійному та роздумах, що призводить до генерації когерентних реакцій ланцюга (COT). Як результат, DeepSeek-R1 може вирішити складні завдання міркувань, не обмежуючись попередньо визначеним набором даних [2] [4].2. Процес навчання багатоетапів **
Для подальшого підвищення його продуктивності DeepSeek-R1 включає багатоступеневий навчальний процес, який включає фазу холодного запуску з мінімальними контрольними даними. Спочатку модель не налаштована, використовуючи тисячі прикладів COT, перш ніж пройти широку підготовку RL. Ця комбінація дозволяє DeepSeek-R1 вдосконалити свої навички міркувань, при цьому все ще отримує користь від деяких структурованих настанов, в кінцевому рахунку досягнення рівнів продуктивності, порівнянних з провідними моделями, такими як O1-1217 OpenAI [1] [3].3. Ефективність та доступність витрат **
Стратегія RL-First не тільки підвищує можливості міркувань, але й підвищує ефективність навчання. Зменшуючи залежність від великих контрольованих наборів даних, DeepSeek-R1 розробляється з часткою витрат порівняно з традиційними моделями. Це робить розширені міркування AI більш доступними для стартапів та дослідників, які можуть не мати ресурсів для широкого SFT [2] [4].4. Продуктивність на міркувальних орієнтирах **
DeepSeek-R1 продемонстрував неабиякі вдосконалення орієнтирів міркувань, показники ефективності показують значні вигоди після тисяч ітерацій RL. Наприклад, його швидкість проходження за завданнями конкретних міркувань різко зросла з 15,6% до 71% [1] [3]. Це демонструє ефективність підходу RL-першого в вирощуванні надійних здібностей міркувань.Підводячи підсумок, стратегія RL-першого DeepSeek-R1 є значним прогресом у розробці мовних моделей. Вирішуючи пріоритетне навчання підкріплення та інтеграцію даних про холодне запуск, це не тільки розширює можливості міркувань, але й пропонує більш ефективну та економічно ефективну альтернативу традиційним методам навчання.
Цитати:
[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-без-cost-cost-cost-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-reinformence-Learning