DeepSeek-R1 folosește o strategie de învățare de consolidare (RL)-primul, care se diverge în mod semnificativ de abordările tradiționale de învățare supravegheate. Această metodologie inovatoare oferă mai multe avantaje și provocări în comparație cu metodele convenționale.
Diferențe cheie
1. Metodologie de formare **
- Învățare de consolidare vs. învățare supravegheată: învățarea tradițională supravegheată se bazează pe seturi de date mari etichetate pentru a ghida pregătirea modelului, în timp ce Deepseek-R1 renunță la acest pas inițial și începe direct cu învățarea de consolidare. Acest lucru permite modelului să învețe prin explorare și interacțiune, dezvoltând capacități de raționament în mod autonom, fără date pre-etichetate [1] [3].2. Dependența de date **
- Cerințe de set de date reduse: Abordarea RL-First minimizează dependența de seturi de date masive, ceea ce o face mai accesibilă pentru startup-uri și cercetătorii care poate nu au resurse pentru a compila seturi de date etichetate extinse. Acest lucru este deosebit de benefic în scenariile în care confidențialitatea datelor și prejudecățile sunt îngrijorări, deoarece RL reduce nevoia de date sensibile [3] [4].3. Dinamica învățării **
-Învățarea auto-direcționată: Pregătirea Deepseek-R1 subliniază autoverificarea, reflecția și generarea de răspunsuri coerente ale lanțului de gândire (COT) prin mecanisme de feedback iterative inerente RL. Acest lucru contrastează cu modelele supravegheate care necesită îndrumări externe pe parcursul procesului lor de învățare [1] [2].4. Eficiență și cost **
-Eficiența costurilor: Dezvoltarea DeepSeek-R1 s-a dovedit a fi semnificativ mai ieftină cu până la 95% mai puțin decât modelele tradiționale, cum ar fi Openai O1, datorită procesului său de formare eficient, care folosește mai puține resurse de calcul, obținând în același timp performanțe comparabile sau superioare pe sarcini complexe [1] [2] [8].5. Rezultatele performanței **
-Capacități avansate de raționament: Strategia RL-First permite DeepSeek-R1 să exceleze în raționamentele logice și sarcinile analitice, depășind modelele tradiționale în valori de referință legate de matematică și rezolvarea problemelor. Această capacitate apare din capacitatea sa de a-și perfecționa în mod adaptat strategiile de raționament în timp prin experiență, mai degrabă decât să se bazeze doar pe exemple predefinite [3] [9].provocări
În ciuda avantajelor sale, prima abordare RL se confruntă cu anumite provocări:- Curba inițială de învățare: Absența reglării fine supravegheate poate duce la o performanță inițială mai lentă, deoarece modelul trebuie să exploreze diverse strategii prin încercare și eroare înainte de a converge asupra metodelor de raționament eficiente [5] [6].
- Controlul calității: asigurarea calității ieșirilor generate poate fi mai complexă, fără îndrumările structurate furnizate de datele etichetate, necesitând mecanisme suplimentare, cum ar fi eșantionarea de respingere pentru a îmbunătăți calitatea datelor în timpul antrenamentului [5] [6].
În rezumat, strategia RL-First a Deepseek-R1 reprezintă o schimbare de paradigmă în metodologiile de formare AI, subliniind eficiența și învățarea autonomă, reducând în același timp dependența de seturi de date mari. Această abordare nu numai că democratizează accesul la capacități avansate de AI, dar stabilește și un nou standard pentru dezvoltarea de modele de raționament în domeniul inteligenței artificiale.
Citări:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-AI-POWERHOUSE OUTPERFORFORMING-OPEN-AI-S-O1-AT-95-UNS-COST
]
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-renself-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-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