A DeepSeek-R1 egy megerősítő tanulást (RL)-első stratégiát alkalmaz, hogy jelentősen javítsa érvelési képességeit, megkülönböztetve azt a hagyományos modellektől, amelyek erősen támaszkodnak a felügyelt finomhangolásra (SFT). Ez az innovatív megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy az érvelési készségeket feltárás és visszajelzés révén fejleszthesse, nem pedig létező adatokkal.
Az RL-FIRST stratégia legfontosabb jellemzői
1. Az érvelés független feltárása **
A DeepSeek-R1 kizárólag a megerősítés tanulásával kezdődik, megkerülve a kezdeti SFT fázist. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy önállóan feltárja és fejlessze érvelési képességeit. Az RL keretrendszer arra ösztönzi a modellt, hogy vegye részt az önellenőrzésben és a reflexióban, ami a koherens gondolkodási lánc (COT) válaszok generálásához vezet. Ennek eredményeként a DeepSeek-R1 képes kezelni a komplex érvelési feladatokat anélkül, hogy egy előre definiált adatkészlet korlátozná [2] [4].2. Többlépcsős edzési folyamat **
A teljesítmény további javítása érdekében a DeepSeek-R1 tartalmaz egy többlépcsős edzési folyamatot, amely magában foglal egy hidegindító fázist, minimális felügyelt adatokkal. Kezdetben a modell finoman hangolva van ezer kiságy példákkal, mielőtt kiterjedt RL-edzésen megy keresztül. Ez a kombináció lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy finomítsa érvelési képességeit, miközben továbbra is részesül néhány strukturált útmutatásból, végül elérve a teljesítményszinteket, mint a vezető modellek, mint például az OpenAi O1-1217 [1] [3].3. Költséghatékonyság és akadálymentesség **
Az RL-FIRST stratégia nemcsak növeli az érvelési képességeket, hanem növeli az edzés hatékonyságát is. A nagy, felügyelt adatkészletekre való támaszkodás csökkentésével a DeepSeek-R1-et a költségek töredékén fejlesztik ki, mint a hagyományos modellek. Ez lehetővé teszi a fejlett AI -érvelést az induló vállalkozások és a kutatók számára, akiknek esetleg nem rendelkeznek erőforrásokkal a kiterjedt SFT -hez [2] [4].4. Teljesítmény a Benchmarks érveléséről **
A DeepSeek-R1 figyelemre méltó javulást mutatott az érvelési referenciaértékekben, mivel a teljesítménymutatók jelentős nyereséget mutatnak több ezer RL iteráció után. Például a konkrét érvelési feladatok átadási aránya drámai módon 15,6% -ról 71% -ra [1] [3]. Ez bemutatja az RL-First megközelítés hatékonyságát a robusztus érvelési képességek ápolásában.Összefoglalva: a DeepSeek-R1 RL-FIRST stratégiája jelentős előrelépést jelent a nyelvmodellek fejlesztésében. A megerősítés tanulásának prioritása és a hidegindítási adatok integrálása révén nemcsak javítja az érvelési képességeket, hanem a hagyományos képzési módszerek hatékonyabb és költséghatékonyabb alternatíváját is kínálja.
Idézetek:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-mentperforming-open-a--o1-at-95 -lless-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-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-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