DeepSeek-R1은 전통적인 감독 학습 접근법과 크게 다듬어 진 강화 학습 (RL)-첫 번째 전략을 사용합니다. 이 혁신적인 방법론은 기존의 방법에 비해 몇 가지 장점과 과제를 제공합니다.
주요 차이점
1. 훈련 방법론 **
- 강화 학습 대 감독 학습 : 전통적인 감독 학습은 대규모 라벨링 된 데이터 세트에 의존하여 모델의 교육을 안내하는 반면 DeepSeek-R1 은이 초기 단계를 잊어 버리고 강화 학습으로 직접 시작합니다. 이를 통해 모델은 탐사 및 상호 작용을 통해 학습 할 수 있으며 사전 표지 된 데이터없이 추론 기능을 자율적으로 개발할 수 있습니다 [1] [3].2. 데이터 종속성 **
- 데이터 세트 요구 사항 감소 : RL-First 접근 방식은 대규모 데이터 세트에 대한 의존성을 최소화하여 광범위한 레이블이 붙은 데이터 세트를 컴파일 할 수있는 리소스가없는 스타트 업 및 연구원에게 더 많은 액세스가 가능합니다. RL이 민감한 데이터의 필요성을 줄이기 때문에 데이터 개인 정보 및 편견이 우려되는 시나리오에서 특히 유익합니다 [3] [4].3. 학습 역학 **
-자기 주도적 학습 : DeepSeek-R1의 훈련은 RL에 내재 된 반복적 인 피드백 메커니즘을 통해 자기 검증, 반사 및 코 히어 런트 사슬 (COT) 응답의 생성을 강조합니다. 이것은 학습 과정 전체에 걸쳐 외부지도가 필요한 감독 모델과 대조됩니다 [1] [2].4. 효율성과 비용 **
-비용 효율성 : DeepSeek-R1을 개발하는 것은 OpenAI의 O1과 같은 기존 모델보다 최대 95% 더 저렴한 것으로 입증되었습니다. [1] [2] [8].5. 성능 결과 **
-고급 추론 기능 : RL-First 전략을 통해 DeepSeek-R1은 논리적 추론 및 분석 작업에서 탁월하여 수학 및 문제 해결과 관련된 벤치 마크에서 전통적인 모델을 능가합니다. 이 능력은 사전 정의 된 사례에만 의존하기보다는 경험을 통해 시간이 지남에 따라 추론 전략을 적응 적으로 개선 할 수있는 능력에서 발생합니다 [3] [9].도전
장점에도 불구하고 RL-First 접근 방식은 특정 과제에 직면합니다.- 초기 학습 곡선 : 감독 된 미세 조정이 없으면 효과적인 추론 방법에 수렴하기 전에 모델이 시행 착오를 통해 다양한 전략을 탐색해야하므로 초기 성능이 느려질 수 있습니다 [5] [6].
- 품질 관리 : 레이블이 붙은 데이터로 제공되는 구조화 된 지침없이 생성 된 출력의 품질을 보장하는 것이 더 복잡 할 수 있으며, 교육 중에 데이터 품질을 향상시키기 위해 거부 샘플링과 같은 추가 메커니즘이 필요합니다 [5] [6].
요약하면, DeepSeek-R1의 RL-First 전략은 AI 교육 방법론의 패러다임 전환을 나타내며, 효율성과 자율 학습을 강조하면서 대규모 데이터 세트에 대한 의존도를 줄입니다. 이 접근법은 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화 할뿐만 아니라 인공 지능 분야에서 추론 모델을 개발하기위한 새로운 표준을 설정합니다.
인용 :
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-ofen-ai-s-at-95-95-
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-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-and-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