Deepseek-R1, akıl yürütme yeteneklerini önemli ölçüde artırmak için bir takviye öğrenimi (RL) ilk strateji kullanır ve onu büyük ölçüde denetimli ince ayarlamaya (SFT) dayanan geleneksel modellerden ayırır. Bu yenilikçi yaklaşım, Deepseek-R1'in önceden var olan verilerden ziyade keşif ve geri bildirim yoluyla akıl yürütme becerileri geliştirmesine izin verir.
İlk Stratejinin Temel Özellikleri
1. Akıl yürütmenin bağımsız keşfi **
Deepseek-R1, eğitimine sadece ilk SFT aşamasını atlayarak takviye öğrenimi ile başlar. Bu, modelin akıl yürütme yeteneklerini özerk bir şekilde keşfetmesini ve geliştirmesini sağlar. RL çerçevesi, modeli kendi kendini doğrulama ve yansımaya dahil etmek için teşvik ederek tutarlı düşünce zinciri (COT) yanıtlarının üretilmesine yol açar. Sonuç olarak, Deepseek-R1, önceden tanımlanmış bir veri kümesi tarafından kısıtlanmadan karmaşık akıl yürütme görevleriyle başa çıkabilir [2] [4].2.. Çok aşamalı eğitim süreci **
Performansını daha da arttırmak için Deepseek-R1, minimum denetimli verilere sahip soğuk bir başlangıç aşaması içeren çok aşamalı bir eğitim süreci içerir. Başlangıçta, model kapsamlı RL eğitimi almadan önce binlerce COT örneği kullanılarak ince ayarlanmıştır. Bu kombinasyon, Deepseek-R1'in bazı yapılandırılmış rehberlikten yararlanırken akıl yürütme becerilerini geliştirmesine izin verir ve sonuçta Openai'nin O1-1217 gibi önde gelen modellerle karşılaştırılabilir performans seviyelerine ulaşır [1] [3].3. Maliyet verimliliği ve erişilebilirliği **
RL birinci stratejisi sadece akıl yürütme yeteneklerini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda eğitim verimliliğini de artırır. Büyük denetimli veri kümelerine güvenerek, Deepseek-R1, geleneksel modellere kıyasla maliyetin bir kısmında geliştirilmiştir. Bu, gelişmiş AI akıl yürütmesini, kapsamlı SFT için kaynaklara sahip olmayan yeni başlayanlar ve araştırmacılar için daha erişilebilir hale getirir [2] [4].4. Akıl Gerekçesiyle Performans **
Deepseek-R1, akıl yürütme ölçütlerinde dikkate değer iyileştirmeler gösterdi ve performans metrikleri binlerce RL yinelemesinden sonra önemli kazançlar gösterdi. Örneğin, belirli akıl yürütme görevlerindeki geçiş oranı dramatik bir şekilde% 15.6'dan% 71'e yükselmiştir [1] [3]. Bu, sağlam akıl yürütme yeteneklerinin geliştirilmesinde ilk RL yaklaşımının etkinliğini sergilemektedir.Özetle, Deepseek-R1'in ilk RL stratejisi, dil modellerinin geliştirilmesinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Takviye öğrenmeye öncelik vererek ve soğuk başlama verilerini entegre ederek, sadece akıl yürütme yeteneklerini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda geleneksel eğitim yöntemlerine daha verimli ve uygun maliyetli bir alternatif sunar.
Alıntılar:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-a-wowerhouse-uscerfiging-apen-a--s-o1-at-95-less-less
[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-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-monproves-and-unseats-o1-with-orinford-leer