Deepseek-R1 sử dụng chiến lược học tập củng cố (RL) để tăng cường đáng kể khả năng lý luận của mình, phân biệt nó với các mô hình truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào việc tinh chỉnh có giám sát (SFT). Cách tiếp cận sáng tạo này cho phép Deepseek-R1 phát triển các kỹ năng lý luận thông qua thăm dò và phản hồi thay vì dữ liệu có sẵn.
Các tính năng chính của chiến lược đầu tiên RL
1. Khám phá lý luận độc lập **
Deepseek-R1 bắt đầu đào tạo chỉ với việc học củng cố, bỏ qua giai đoạn SFT ban đầu. Điều này cho phép mô hình khám phá và phát triển khả năng lý luận của nó một cách tự động. Khung RL khuyến khích mô hình tham gia vào sự tự xác minh và phản ánh, dẫn đến việc tạo ra các phản ứng chuỗi suy nghĩ (COT) kết hợp. Do đó, DeepSeek-R1 có thể giải quyết các nhiệm vụ lý luận phức tạp mà không bị hạn chế bởi một bộ dữ liệu được xác định trước [2] [4].2. Quy trình đào tạo nhiều giai đoạn **
Để tăng cường hơn nữa hiệu suất của mình, DeepSeek-R1 kết hợp quy trình đào tạo nhiều giai đoạn bao gồm giai đoạn khởi động lạnh với dữ liệu được giám sát tối thiểu. Ban đầu, mô hình được điều chỉnh tinh chỉnh bằng cách sử dụng hàng ngàn ví dụ COT trước khi trải qua đào tạo RL rộng rãi. Sự kết hợp này cho phép Deepseek-R1 tinh chỉnh các kỹ năng lý luận của mình trong khi vẫn được hưởng lợi từ một số hướng dẫn có cấu trúc, cuối cùng đạt được mức hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu như O1-1217 của Openai [1] [3].3. Hiệu quả và khả năng tiếp cận chi phí **
The RL-first strategy not only boosts reasoning capabilities but also enhances training efficiency. Bằng cách giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu được giám sát lớn, Deepseek-R1 được phát triển với một phần chi phí so với các mô hình truyền thống. Điều này làm cho AI nâng cao lý luận dễ tiếp cận hơn cho các công ty khởi nghiệp và các nhà nghiên cứu, những người có thể không có tài nguyên cho SFT rộng rãi [2] [4].4. Hiệu suất trên điểm chuẩn lý luận **
Deepseek-R1 đã chứng minh những cải tiến đáng chú ý trong các điểm chuẩn lý luận, với các số liệu hiệu suất cho thấy mức tăng đáng kể sau hàng ngàn lần lặp RL. Ví dụ, tỷ lệ vượt qua của nó đối với các nhiệm vụ lý luận cụ thể tăng đáng kể từ 15,6% lên 71% [1] [3]. Điều này cho thấy hiệu quả của phương pháp RL đầu tiên trong việc nuôi dưỡng khả năng lý luận mạnh mẽ.Tóm lại, chiến lược đầu tiên RL của Deepseek-R1 thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ. Bằng cách ưu tiên học tập củng cố và tích hợp dữ liệu khởi động lạnh, nó không chỉ tăng cường khả năng lý luận mà còn cung cấp một sự thay thế hiệu quả và hiệu quả hơn cho các phương pháp đào tạo truyền thống.
Trích dẫn:
[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-t/
[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