DeepSeek-R1 benytter en forsterkningslæring (RL)-første strategi, som betydelig avviker fra tradisjonelle overvåkede læringsmetoder. Denne innovative metodikken gir flere fordeler og utfordringer sammenlignet med konvensjonelle metoder.
Nøkkelforskjeller
1. Treningsmetodikk **
- Forsterkningslæring kontra overvåket læring: Tradisjonell overvåket læring er avhengig av store merkede datasett for å veilede modellens trening, mens DeepSeek-R1 glemmer dette første trinnet og begynner direkte med forsterkningslæring. Dette gjør at modellen kan lære gjennom utforskning og samhandling, og utvikle resonnementskapasiteter autonomt uten forhåndsmerkede data [1] [3].2. Dataavhengighet **
- Reduserte datasettkrav: RL-første tilnærming minimerer avhengigheten av massive datasett, noe som gjør den mer tilgjengelig for startups og forskere som kanskje ikke har ressurser til å samle omfattende merkede datasett. Dette er spesielt gunstig i scenarier der personvern og skjevheter er bekymringer, ettersom RL reduserer behovet for sensitive data [3] [4].3. Læringsdynamikk **
-Selvstyrt læring: DeepSeek-R1s trening legger vekt på selvverifisering, refleksjon og generering av sammenhengende reaksjonskjede (COT) svar gjennom iterative tilbakemeldingsmekanismer som er iboende i RL. Dette står i kontrast til overvåkede modeller som krever ekstern veiledning gjennom hele læringsprosessen [1] [2].4. Effektivitet og kostnad **
-Kostnadseffektivitet: Å utvikle DeepSeek-R1 har vist seg å være betydelig billigere opp til 95% mindre enn tradisjonelle modeller som Openais O1â på grunn av den effektive treningsprosessen som utnytter færre beregningsressurser mens de oppnår sammenlignbare eller overlegne ytelser på komplekse oppgaver [1] [2] [8].5. Resultatutfall **
-Avanserte resonnementfunksjoner: RL-første strategi gjør det mulig for DeepSeek-R1 å utmerke seg i logiske resonnement og analytiske oppgaver, og overgår tradisjonelle modeller i benchmarks relatert til matematikk og problemløsing. Denne muligheten oppstår fra dens evne til å tilpasse seg til å avgrense resonnementstrategiene over tid gjennom erfaring i stedet for å stole utelukkende på forhåndsdefinerte eksempler [3] [9].Utfordringer
Til tross for fordelene, møter den første første tilnærmingen visse utfordringer:- Innledende læringskurve: Fraværet av overvåket finjustering kan føre til langsommere innledende ytelse da modellen må utforske ulike strategier gjennom prøving og feiling før de konvergerer på effektive resonnementmetoder [5] [6].
- Kvalitetskontroll: Å sikre kvaliteten på genererte utganger kan være mer kompleks uten strukturert veiledning gitt av merkede data, noe som krever ytterligere mekanismer som avvisningsprøvetaking for å forbedre datakvaliteten under trening [5] [6].
Oppsummert representerer DeepSeek-R1s RL-første strategi et paradigmeskifte i AI-treningsmetodologier, og understreker effektivitet og autonom læring mens de reduserer avhengigheten av store datasett. Denne tilnærmingen demokratiserer ikke bare tilgang til avanserte AI -evner, men setter også en ny standard for å utvikle resonnementsmodeller innen kunstig intelligens.
Sitasjoner:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-sek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-kostnad
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-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-depseek-r1-and-ways-u-un-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-methodology-eblehind-epseek-r1-rana-gujral-jmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive