Deepseek-R1 kasutab tugevdusõppimist (RL)-esimest strateegiat, et märkimisväärselt täiustada oma mõttekäike, eristades seda traditsioonilistest mudelitest, mis tuginevad suuresti juhendatud peenhäälestamisele (SFT). See uuenduslik lähenemisviis võimaldab DeepSEEK-R1-l arendada põhjendamisoskusi uurimise ja tagasiside kaudu, mitte olemasolevate andmete eelnevalt.
RL-esimese strateegia põhifunktsioonid
1. mõttekäikude sõltumatu uurimine **
Deepseek-R1 alustab oma koolitust ainult tugevdusõppega, möödudes esialgsest SFT-etapist. See võimaldab mudelil autonoomselt uurida ja arendada oma mõttekäiku. RL-raamistik stimuleerib mudelit enesekontrolli ja refleksiooniga, mis viib sidusate mõtlematute (COT) vastuste genereerimiseni. Selle tulemusel suudab DeepSEEK-R1 lahendada keerulisi mõttekäiku, ilma et neid piiraks eelnevalt määratletud andmestik [2] [4].2. mitmeastmeline koolitusprotsess **
Oma jõudluse edasiseks suurendamiseks sisaldab Deepseek-R1 mitmeastmelist treeningprotsessi, mis hõlmab külma stardifaasi, millel on minimaalsed järelevalvet teostatud andmed. Algselt häälestatakse mudelit, kasutades tuhandeid COT-i näiteid enne ulatuslikku RL-i koolitust. See kombinatsioon võimaldab DeepSEEK-R1 oma mõttekäiguoskusi täpsustada, saades samas kasu mõnest struktureeritud juhendamisest, saavutades lõpuks jõudlustasemed, mis on võrreldavad juhtivate mudelitega nagu OpenAi O1-1217 [1] [3].3. Kulutõhusus ja juurdepääsetavus **
RL-esimene strateegia ei suurenda mitte ainult mõttekäikude võimalusi, vaid suurendab ka koolituse tõhusust. Vähendades sõltuvust suurtest juhendatud andmekogumitest, arendatakse DeepSEEK-R1 välja murdosa kuludest võrreldes traditsiooniliste mudelitega. See muudab AI edasijõudnute põhjendused idufirmadele ja teadlastele, kellel ei pruugi olla ressursse ulatusliku SFT jaoks [2] [4].4. Jõudlus mõttekäikudel **
Deepseek-R1 on demonstreerinud põhjendamisvõlakirjade märkimisväärseid parandusi, kusjuures jõudlusmõõdikud näitasid pärast tuhandeid RL-iteratsioone märkimisväärselt. Näiteks suurenes selle läbimise määr konkreetsete mõttekäikude korral dramaatiliselt 15,6% -lt 71% -ni [1] [3]. See näitab RL-esimese lähenemisviisi tõhusust tugevate mõttekäikude kasvatamisel.Kokkuvõtlikult on Deepseek-R1 RL-First strateegia olulist edasiminekut keelemudelite arendamisel. Tugevdamise õppimise prioriteediks ja külma stardi andmete integreerimisega ei suurenda see mitte ainult mõttekäikude võimalusi, vaid pakub ka tõhusamat ja kulutõhusamat alternatiivi traditsioonilistele treeningmeetoditele.
Tsitaadid:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
]