Το DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί μια πρώτη στρατηγική για την εκμάθηση ενίσχυσης (RL), η οποία αποκλίνει σημαντικά από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις εποπτευόμενης μάθησης. Αυτή η καινοτόμος μεθοδολογία προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα και προκλήσεις σε σύγκριση με τις συμβατικές μεθόδους.
βασικές διαφορές
1. Μεθοδολογία εκπαίδευσης **
- Ενίσχυση της μάθησης έναντι της εποπτευόμενης μάθησης: Η παραδοσιακή εποπτευόμενη μάθηση βασίζεται σε μεγάλα επισημασμένα σύνολα δεδομένων για την καθοδήγηση της εκπαίδευσης του μοντέλου, ενώ η DeepSeeek-R1 παραιτείται από αυτό το αρχικό βήμα και αρχίζει άμεσα με την ενίσχυση της μάθησης. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να μάθει μέσω της εξερεύνησης και της αλληλεπίδρασης, αναπτύσσοντας δυνατότητες συλλογιστικής αυτόνομα χωρίς προ-επισημασμένα δεδομένα [1] [3].2. Εξάρτηση δεδομένων **
- Μειωμένες απαιτήσεις δεδομένων: Η πρώτη προσέγγιση RL-First ελαχιστοποιεί την εξάρτηση από τα μαζικά σύνολα δεδομένων, καθιστώντας την πιο προσιτή για νεοσύστατες επιχειρήσεις και ερευνητές που ενδέχεται να μην διαθέτουν τους πόρους για να συγκεντρώσουν εκτεταμένα επισημασμένα σύνολα δεδομένων. Αυτό είναι ιδιαίτερα ευεργετικό σε σενάρια όπου η ιδιωτική ζωή των δεδομένων και η προκατάληψη είναι ανησυχίες, καθώς η RL μειώνει την ανάγκη για ευαίσθητα δεδομένα [3] [4].3. Μάθηση δυναμική **
-Αυτο-κατευθυνόμενη μάθηση: Η κατάρτιση του Deepseek-R1 δίνει έμφαση στην αυτοκρατισμό, τον προβληματισμό και τη δημιουργία των συνεκτικών αντιδράσεων αλυσίδας της σκέψης (COT) μέσω επαναληπτικών μηχανισμών ανατροφοδότησης που είναι εγγενείς στην RL. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τα εποπτευόμενα μοντέλα που απαιτούν εξωτερική καθοδήγηση καθ 'όλη τη διάρκεια της μάθησης [1] [2].4. Αποδοτικότητα και κόστος **
-Κόστος-αποτελεσματικότητα: Η ανάπτυξη Deepseek-R1 έχει αποδειχθεί σημαντικά φθηνότερη έως και 95% λιγότερο από τα παραδοσιακά μοντέλα, όπως το O1, λόγω της αποτελεσματικής διαδικασίας κατάρτισης που αξιοποιεί λιγότερους υπολογιστικούς πόρους, ενώ παράλληλα επιτυγχάνει συγκρίσιμες ή ανώτερες επιδόσεις σε πολύπλοκα καθήκοντα [1] [2] [8].5. Αποτελέσματα απόδοσης **
-Προηγμένες δυνατότητες συλλογιστικής: Η στρατηγική RL-First επιτρέπει στο Deepseek-R1 να υπερέχει σε λογικούς συλλογισμούς και αναλυτικά καθήκοντα, ξεπερνώντας τα παραδοσιακά μοντέλα σε σημεία αναφοράς που σχετίζονται με τα μαθηματικά και την επίλυση προβλημάτων. Αυτή η ικανότητα προκύπτει από την ικανότητά της να βελτιώνει προσαρμοστικά τις στρατηγικές συλλογιστικής της με την πάροδο του χρόνου μέσω της εμπειρίας αντί να βασίζεται αποκλειστικά σε προκαθορισμένα παραδείγματα [3] [9].προκλήσεις
Παρά τα πλεονεκτήματά της, η προσέγγιση RL-First αντιμετωπίζει ορισμένες προκλήσεις:- Αρχική καμπύλη μάθησης: Η απουσία εποπτευόμενης τελειοποίησης μπορεί να οδηγήσει σε βραδύτερη αρχική απόδοση, καθώς το μοντέλο πρέπει να διερευνήσει διάφορες στρατηγικές μέσω δοκιμών και σφαλμάτων πριν από τη σύγκλιση σε αποτελεσματικές μεθόδους συλλογισμού [5] [6].
- Έλεγχος ποιότητας: Η εξασφάλιση της ποιότητας των παραγόμενων εξόδων μπορεί να είναι πιο περίπλοκη χωρίς τη δομημένη καθοδήγηση που παρέχεται από τα ετικέτα δεδομένα, που απαιτεί πρόσθετους μηχανισμούς όπως η δειγματοληψία απόρριψης για την ενίσχυση της ποιότητας των δεδομένων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης [5] [6].
Συνοπτικά, η στρατηγική RL-R1 της Deepseek-R1 αντιπροσωπεύει μια μετατόπιση των μεθοδολογιών της AI κατάρτισης AI, τονίζοντας την αποτελεσματικότητα και την αυτόνομη μάθηση μειώνοντας παράλληλα την εξάρτηση από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο δημοκρατίζει την πρόσβαση σε προχωρημένες δυνατότητες AI, αλλά θέτει επίσης ένα νέο πρότυπο για την ανάπτυξη μοντέλων συλλογιστικής στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
Αναφορές:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seeek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-inforcement-learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/exlaining-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive