Deepseek-R1 ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เสริมแรง (RL)-กลยุทธ์แรกเพื่อเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างมีนัยสำคัญโดยแยกแยะจากแบบจำลองดั้งเดิมที่พึ่งพาการปรับแต่งการปรับแต่ง (SFT) วิธีการที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยให้ Deepseek-R1 พัฒนาทักษะการใช้เหตุผลผ่านการสำรวจและข้อเสนอแนะมากกว่าข้อมูลที่มีอยู่แล้ว
คุณสมบัติสำคัญของกลยุทธ์ RL-First
1. การสำรวจการใช้เหตุผลอย่างอิสระ **
Deepseek-R1 เริ่มการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียวด้วยการเรียนรู้การเสริมแรงโดยผ่านขั้นตอน SFT เริ่มต้น สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลสามารถสำรวจและพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลได้อย่างอิสระ กรอบ RL สร้างแรงจูงใจให้แบบจำลองมีส่วนร่วมในการตรวจสอบตนเองและการไตร่ตรองซึ่งนำไปสู่การตอบสนองการตอบสนองของห่วงโซ่ที่เชื่อมโยงกัน (COT) ที่สอดคล้องกัน เป็นผลให้ Deepseek-R1 สามารถจัดการกับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนโดยไม่ถูก จำกัด โดยชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า [2] [4]2. กระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอน **
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานต่อไป Deepseek-R1 ได้รวมกระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอนซึ่งรวมถึงขั้นตอนการเริ่มต้นเย็นพร้อมข้อมูลที่มีการควบคุมน้อยที่สุด ในขั้นต้นโมเดลได้รับการปรับแต่งโดยใช้ตัวอย่าง COT หลายพันตัวอย่างก่อนที่จะได้รับการฝึกอบรม RL อย่างกว้างขวาง การรวมกันนี้ช่วยให้ Deepseek-R1 สามารถปรับแต่งทักษะการใช้เหตุผลในขณะที่ยังคงได้รับประโยชน์จากคำแนะนำที่มีโครงสร้างบางอย่างในที่สุดก็บรรลุระดับประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดลชั้นนำเช่น OpenAI ของ OPEAI ของ OpenAI [1] [3]3. ประสิทธิภาพและการเข้าถึงได้อย่างมีประสิทธิภาพ **
กลยุทธ์ RL-First ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผล แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม ด้วยการลดการพึ่งพาชุดข้อมูลที่มีการดูแลขนาดใหญ่ Deepseek-R1 ได้รับการพัฒนาในราคาเพียงเศษเสี้ยวของค่าใช้จ่ายเมื่อเทียบกับโมเดลดั้งเดิม สิ่งนี้ทำให้การให้เหตุผล AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับการเริ่มต้นและนักวิจัยที่อาจไม่มีทรัพยากรสำหรับ SFT ที่กว้างขวาง [2] [4]4. ประสิทธิภาพในการวัดมาตรฐาน **
Deepseek-R1 ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่น่าทึ่งในการวัดผลการใช้เหตุผลด้วยตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่แสดงผลกำไรที่สำคัญหลังจากการทำซ้ำ RL หลายพันครั้ง ตัวอย่างเช่นอัตราการส่งผ่านของงานการใช้เหตุผลเฉพาะเพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 15.6% เป็น 71% [1] [3] สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการ RL-first ในการปลูกฝังความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งโดยสรุปกลยุทธ์ RL-First ของ Deepseek-R1 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการพัฒนาแบบจำลองภาษา โดยการจัดลำดับความสำคัญการเรียนรู้การเสริมแรงและการรวมข้อมูลเริ่มต้นเย็นไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผล แต่ยังมีทางเลือกที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับวิธีการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม
การอ้างอิง:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-merferforming-open-ai-s-o1-at-95-less-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-reinforcement-learning