DeepSeek-R1 stosuje strategię uczenia się wzmocnienia (RL) -First, która znacznie odbiega od tradycyjnych nadzorowanych podejść do uczenia się. Ta innowacyjna metodologia oferuje kilka zalet i wyzwań w porównaniu z metodami konwencjonalnymi.
Kluczowe różnice
1. Metodologia szkolenia **
- Uczenie się wzmocnienia vs. Nauczenie nadzorowane: Tradycyjne nadzorowane uczenie się opiera się na dużych zestawach zestawów danych, które prowadzą szkolenie modelu, podczas gdy DeepSeek-R1 rezygnuje z tego początkowego kroku i zaczyna bezpośrednio od uczenia się wzmocnienia. Pozwala to modelowi uczyć się poprzez eksplorację i interakcję, opracowując autonomiczne możliwości rozumowania bez wstępnie znakowanych danych [1] [3].2. Zależność danych **
- Zmniejszone wymagania dotyczące zestawu danych: Podejście RL pierwotne minimalizuje zależność od masywnych zestawów danych, co czyni go bardziej dostępnym dla startupów i badaczy, którzy mogą nie mieć zasobów, aby skompilować obszerne oznaczone zestawy danych. Jest to szczególnie korzystne w scenariuszach, w których prywatność danych i stronniczość są obawy, ponieważ RL zmniejsza potrzebę wrażliwych danych [3] [4].3. Dynamika uczenia się **
-Uczenie się samoziarniste: Trening Deepseek-R1 podkreśla samorozwaję, refleksję i generowanie spójnych odpowiedzi łańcuchowych (COT) poprzez iteracyjne mechanizmy sprzężenia zwrotnego nieodłącznie związane z RL. Kontrastuje to z nadzorowanymi modelami, które wymagają zewnętrznych wskazówek w całym procesie uczenia się [1] [2].4. Wydajność i koszt **
-Opłacalność: opracowanie Deepseek-R1 okazało się znacznie tańsze do 95% mniej niż tradycyjne modele, takie jak O1 atei, ze względu na jego wydajny proces szkolenia, który wykorzystuje mniej zasobów obliczeniowych, jednocześnie osiągając porównywalne lub lepsze wyniki w złożonych zadania [1] [2] [8].5. Wyniki wydajności **
-Zaawansowane możliwości rozumowania: Strategia RL pierwsza umożliwia DeepSeek-R1 wyróżnienie się w logicznym rozumowaniu i zadaniach analitycznych, przewyższając tradycyjne modele w testach porównawczych związanych z matematyką i rozwiązywaniem problemów. Ta zdolność wynika z jego zdolności do adaptacyjnego udoskonalania strategii rozumowania w czasie poprzez doświadczenie, a nie poleganie wyłącznie na wcześniej zdefiniowanych przykładach [3] [9].Wyzwania
Pomimo jego zalet podejście do pierwszego RL stoi przed pewnymi wyzwaniami:- Początkowa krzywa uczenia się: Brak nadzorowanego dostrajania może prowadzić do wolniejszej wydajności początkowej, ponieważ model musi zbadać różne strategie poprzez próbę i błędy przed zbieganiem się z skutecznych metod rozumowania [5] [6].
- Kontrola jakości: Zapewnienie jakości wygenerowanych wyników może być bardziej złożone bez ustrukturyzowanych wskazówek dostarczonych przez oznaczone dane, wymagające dodatkowych mechanizmów, takich jak próbkowanie odrzucania w celu zwiększenia jakości danych podczas szkolenia [5] [6].
Podsumowując, strategia RLSEEK-R1 RL reprezentuje zmianę paradygmatu w metodologiach szkolenia AI, podkreślając wydajność i autonomiczne uczenie się, jednocześnie zmniejszając poleganie na dużych zestawach danych. Takie podejście nie tylko demokratyzuje dostęp do zaawansowanych możliwości AI, ale także ustanawia nowy standard opracowywania modeli rozumowania w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Cytaty:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-post
[2] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-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-and-ways-to-use-it
[6] https://unfololdai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/expling-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive