Deepseek-R1 توظف استراتيجية التعلم التعزيز (RL) ، والتي تتباعد بشكل كبير عن أساليب التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف. توفر هذه المنهجية المبتكرة العديد من المزايا والتحديات مقارنة بالطرق التقليدية.
الاختلافات الرئيسية
1. منهجية التدريب **
- التعلم التعزيز مقابل التعلم الخاضع للإشراف: يعتمد التعلم التقليدي الخاضع للإشراف على مجموعات البيانات الكبيرة المسمى لتوجيه تدريب النموذج ، في حين أن Deepseek-R1 يتخلى عن هذه الخطوة الأولية ويبدأ مباشرة مع التعلم التعزيز. يسمح هذا للنموذج بالتعلم من خلال الاستكشاف والتفاعل ، وتطوير إمكانيات التفكير بشكل مستقل دون بيانات مسبقة التسمية [1] [3].2. اعتماد البيانات **
- متطلبات مجموعة البيانات المخفضة: يقلل نهج RL-First الاعتماد على مجموعات البيانات الضخمة ، مما يجعله أكثر سهولة بالنسبة للشركات الناشئة والباحثين الذين قد لا يكون لديهم الموارد لتجميع مجموعات البيانات المسمى الواسعة. هذا مفيد بشكل خاص في السيناريوهات التي يكون فيها خصوصية البيانات والتحيز مخاوف ، حيث أن RL يقلل من الحاجة إلى بيانات حساسة [3] [4].3. ديناميات التعلم **
- يتناقض هذا مع النماذج الخاضعة للإشراف التي تتطلب إرشادات خارجية خلال عملية التعلم الخاصة بهم [1] [2].4. الكفاءة والتكلفة **
-فعالية التكلفة: لقد أثبت تطوير Deepseek-R1 أنه أرخص بكثير بنسبة تصل إلى 95 ٪ من النماذج التقليدية مثل Openai's O1â بسبب عملية التدريب الفعالة التي تستفيد من موارد حسابية أقل مع تحقيق الأداء المماثل أو المتفوق في المهام المعقدة [1] [2] [8].5. نتائج الأداء **
-إمكانيات التفكير المتقدم: تتيح استراتيجية RL-First Deepseek-R1 التفوق في التفكير المنطقي والمهام التحليلية ، والتفوق على الأداء التقليدي في المعايير المتعلقة بالرياضيات وحل المشكلات. تنشأ هذه القدرة من قدرتها على تحسين استراتيجيات التفكير بشكل متكيف مع مرور الوقت من خلال التجربة بدلاً من الاعتماد فقط على أمثلة محددة مسبقًا [3] [9].التحديات
على الرغم من مزاياه ، فإن نهج RL-First يواجه تحديات معينة:- منحنى التعلم الأولي: يمكن أن يؤدي غياب الضبط الخاضع للإشراف إلى الأداء الأولي الأبطأ حيث يجب على النموذج استكشاف استراتيجيات مختلفة من خلال التجربة والخطأ قبل التقارب على طرق التفكير الفعالة [5] [6].
- مراقبة الجودة: التأكد من أن جودة المخرجات التي تم إنشاؤها يمكن أن تكون أكثر تعقيدًا دون التوجيه المنظم المقدمة من البيانات المسمى ، مما يستلزم آليات إضافية مثل أخذ عينات الرفض لتعزيز جودة البيانات أثناء التدريب [5] [6].
باختصار ، تمثل استراتيجية Deepseek-R1 الأولى في RL-First تحول نموذج في منهجيات تدريب الذكاء الاصطناعي ، مع التأكيد على الكفاءة والتعلم المستقل مع تقليل الاعتماد على مجموعات البيانات الكبيرة. هذا النهج لا يضع ديمقراطيا الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعى المتقدمة فحسب ، بل يضع أيضًا معيارًا جديدًا لتطوير نماذج التفكير في مجال الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-keek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-eself-improves-and-unseats-o1-with-reinforced-ediving
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-lay-ways-to-use-it
[6] https://unfoldai.com/deepeek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explining-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive