| DeepSeek-R1 využívá strategii výztuže (RL)-první strategie, která se výrazně liší od tradičních přístupu k učení. Tato inovativní metodika nabízí několik výhod a výzev ve srovnání s konvenčními metodami.
Klíčové rozdíly
1. Metodika školení **
- Posilovací učení vs. dozorce učení: Tradiční učení pod dohledem se spoléhá na velké označené datové sady, které vede trénink modelu, zatímco DeepSeek-R1 se tento počáteční krok vzdává a začíná přímo učením zesílení. To umožňuje modelu učit se prostřednictvím průzkumu a interakce a vývojem schopností uvažování autonomně bez předem označených údajů [1] [3].2. závislost dat **
- Snížené požadavky na datový soubor: Přístup RL-First minimalizuje závislost na masivních datových sadách, díky čemuž je přístupnější pro startupy a výzkumné pracovníky, kteří nemusí mít zdroje pro kompilaci rozsáhlých označených datových sad. To je obzvláště výhodné ve scénářích, kde jsou obavy o ochranu osobních údajů a zaujatost, protože RL snižuje potřebu citlivých údajů [3] [4].3. Dynamika učení **
-Self-řízené učení: Trénink Deepseek-R1 zdůrazňuje sebeodifikaci, reflexi a generování koherentních řetězových (COT) odpovědí prostřednictvím iterativních mechanismů zpětné vazby spojené s RL. To je v rozporu s podřízenými modely, které vyžadují externí pokyny během jejich procesu učení [1] [2].4. Efektivita a náklady **
-Nákladová efektivita: Vývoj DeepSeek-R1 se ukázal jako výrazně levnější až o 95% méně než tradiční modely, jako je Openai's O1â, díky svému účinnému tréninkovému procesu, který využívá méně výpočetních zdrojů a přitom dosahuje srovnatelného nebo vynikajícího výkonu při složitých úkolech [1] [2] [8].5. Výsledky výkonu **
-Pokročilé schopnosti uvažování: Strategie RL-First umožňuje DeepSeek-R1 vyniknout v logických uvažování a analytických úkolech a překonat tradiční modely v benchmarcích souvisejících s matematikou a řešením problémů. Tato schopnost vyplývá z jeho schopnosti adaptivně upřesňovat své strategie uvažování v průběhu času prostřednictvím zkušeností, než se spoléhat pouze na předdefinované příklady [3] [9].Výzvy
Navzdory svým výhodám čelí přístup RL-First určitým výzvám:- Počáteční křivka učení: Absence jemného doladění pod dohledem může vést k pomalejšímu počátečnímu výkonu, protože model musí prozkoumat různé strategie pokusem a omylem, než se sbližuje efektivní metody uvažování [5] [6].
- Kontrola kvality: Zajištění kvality generovaných výstupů může být složitější bez strukturovaného pokynu poskytovaného označenými údaji, což vyžaduje další mechanismy, jako je vzorkování odmítnutí pro zvýšení kvality dat během tréninku [5] [6].
Stručně řečeno, strategie RL-First DeepSeek-R1 představuje posun paradigmatu v metodikách tréninku AI, zdůrazňuje účinnost a autonomní učení a zároveň snižuje spoléhání se na velké datové sady. Tento přístup nejen demokratizuje přístup k pokročilým schopnostem AI, ale také stanoví nový standard pro vývoj modelů uvažování v oblasti umělé inteligence.
Citace:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-cinese-ai-powohouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-zonter-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deeepseek-r1-anday-to-use-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-metodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive