DeepSeek-R1は、従来の監視された学習アプローチから大幅に違反する強化学習（RL）-First戦略を採用しています。この革新的な方法論は、従来の方法と比較していくつかの利点と課題を提供します。
##キーの違い
###1。トレーニング方法**
- 強化学習対監視された学習：従来の監視された学習は、モデルのトレーニングをガイドするために大きなラベル付きデータセットに依存していますが、DeepSeek-R1はこの最初のステップを控え、強化学習から直接開始します。これにより、モデルは探索と相互作用を通じて学習することができ、事前にラベル付けされたデータなしで自律的に推論能力を開発することができます[1] [3]。
2。データ依存関係**
- データセット要件の削減：RLファーストアプローチは、大規模なデータセットへの依存を最小限に抑え、広範なラベル付きデータセットをコンパイルするリソースを持っていないスタートアップや研究者にとってよりアクセスしやすくします。これは、RLが機密データの必要性を減らすため、データプライバシーとバイアスが懸念されるシナリオで特に有益です[3] [4]。3。学習ダイナミクス**
- 自発的な学習：DeepSeek-R1のトレーニングは、RLに固有の反復フィードバックメカニズムを通じて、自己検証、反省、および一貫したチェーン（COT）応答の生成を強調しています。これは、学習プロセスを通して外部ガイダンスを必要とする監視されたモデルとは対照的です[1] [2]。4。効率とコスト**
- 費用対効果：DeepSeek-R1の開発は、複雑なタスクで比較可能または優れたパフォーマンスを達成しながら計算リソースが少ない効率的なトレーニングプロセスにより、OpenaiのO1âのような従来のモデルよりも最大95％安くなることが証明されています。 [1] [2] [8]。5。パフォーマンスの結果**
- 高度な推論機能：RLファースト戦略により、DeepSeek-R1は論理的な推論と分析タスクに優れており、数学と問題解決に関連するベンチマークで従来のモデルを上回ることができます。この能力は、事前に定義された例[3] [9]だけに依存するのではなく、経験を通じて時間の経過とともにその推論戦略を適応的に改良する能力から生じます。##チャレンジ
その利点にもかかわらず、RLファーストアプローチは特定の課題に直面しています。
- 初期学習曲線：監視された微調整がないと、モデルが効果的な推論方法に収束する前に試行錯誤を通じてさまざまな戦略を探る必要があるため、初期パフォーマンスが遅くなる可能性があります[5] [6]。
- 品質管理：生成された出力の品質を確保することは、ラベル付きデータによって提供される構造化されたガイダンスなしではより複雑になる可能性があり、トレーニング中にデータ品質を向上させるための拒絶サンプリングなどの追加メカニズムを必要とします[5] [6]。
要約すると、DeepSeek-R1のRLファースト戦略は、AIトレーニング方法論のパラダイムシフトを表し、効率と自律学習を強調しながら、大規模なデータセットへの依存を減らします。このアプローチは、高度なAI機能へのアクセスを民主化するだけでなく、人工知能の分野で推論モデルを開発するための新しい基準を設定します。
引用：
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-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-deepseek-r1-ned-ways-to-use-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-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive