DeepSeek-R1 anvender en forstærkende læring (RL)-af første strategi, der markant afviger fra traditionelle overvågede læringsmetoder. Denne innovative metode giver flere fordele og udfordringer sammenlignet med konventionelle metoder.
Nøgleforskelle
1. træningsmetodologi **
- Forstærkningslæring vs. Overvåget læring: Traditionel overvåget læring er afhængig af store mærkede datasæt for at guide modellens træning, mens DeepSeek-R1 glemmer dette indledende trin og begynder direkte med forstærkningslæring. Dette gør det muligt for modellen at lære gennem efterforskning og interaktion og udvikle ræsonnementsfunktioner autonomt uden forudmærkede data [1] [3].2. Dataafhængighed **
- Reducerede datasætkrav: Den RL-første tilgang minimerer afhængigheden af massive datasæt, hvilket gør det mere tilgængeligt for startups og forskere, der muligvis ikke har ressourcerne til at udarbejde omfattende mærkede datasæt. Dette er især fordelagtigt i scenarier, hvor databeskyttelse og bias er bekymringer, da RL reducerer behovet for følsomme data [3] [4].3. Læringsdynamik **
-Selvstyret læring: Deepseek-R1's træning understreger selvverificering, refleksion og generering af sammenhængende kæde-til-tanke (COT) svar gennem iterative feedbackmekanismer, der er forbundet med RL. Dette står i kontrast til overvågede modeller, der kræver ekstern vejledning i hele deres læringsproces [1] [2].4. effektivitet og omkostninger **
-Omkostningseffektivitet: Udvikling af DeepSeek-R1 har vist sig at være betydeligt billigere op til 95% mindre end traditionelle modeller som Openais O1â på grund af dens effektive træningsproces, der udnytter færre beregningsressourcer, mens de opnår sammenlignelig eller overlegen ydeevne på komplekse opgaver [1] [2] [8].5. Performance -resultater **
-Avancerede ræsonnementsfunktioner: RL-første strategi gør det muligt for DeepSeek-R1 at udmærke sig i logisk ræsonnement og analytiske opgaver, der overgår traditionelle modeller i benchmarks relateret til matematik og problemløsning. Denne kapacitet opstår fra dens evne til at adaptivt forfine sine ræsonnementsstrategier over tid gennem erfaring snarere end at stole udelukkende på foruddefinerede eksempler [3] [9].udfordringer
På trods af sine fordele står den RL-første tilgang over for visse udfordringer:- Indledende læringskurve: Fraværet af overvåget finjustering kan føre til langsommere indledende ydelse, da modellen skal udforske forskellige strategier gennem prøve og fejl, før de konvergerer på effektive ræsonnemetoder [5] [6].
- Kvalitetskontrol: At sikre kvaliteten af genererede output kan være mere kompliceret uden den strukturerede vejledning leveret af mærkede data, hvilket kræver yderligere mekanismer som afvisningsprøveudtagning for at forbedre datakvaliteten under træning [5] [6].
Sammenfattende repræsenterer DeepSeek-R1s RL-første strategi et paradigmeskifte i AI-træningsmetoder, der understreger effektivitet og autonom læring, mens de reducerer afhængigheden af store datasæt. Denne tilgang demokratiserer ikke kun adgang til avancerede AI -kapaciteter, men sætter også en ny standard til udvikling af ræsonnementsmodeller inden for kunstig intelligens.
Citater:
)
)
)
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-deepseek-r1-og-veje-til-brug-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-jmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive