DeepSeek-R1 использует стратегию подкрепления (RL)-первая стратегия, которая значительно расходится с традиционными подходами к обучению. Эта инновационная методология предлагает несколько преимуществ и проблем по сравнению с традиционными методами.
Ключевые различия
1. Методология обучения **
- Подкрепление обучения против контролируемого обучения: традиционное контролируемое обучение основано на крупных маркированных наборах данных для руководства обучением модели, тогда как DeepSeek-R1 отказывается от этого начального шага и начинается непосредственно с обучения подкреплением. Это позволяет модели учиться посредством разведки и взаимодействия, создавая возможности рассуждения автономно без предварительно меченных данных [1] [3].2. Зависимость данных **
- Сокращенные требования к наборам данных: подход первого RL минимизирует зависимость от массовых наборов данных, что делает его более доступным для стартапов и исследователей, которые могут не иметь ресурсов для составления обширных наборов данных. Это особенно полезно в сценариях, где конфиденциальность и смещение данных являются проблемами, поскольку RL снижает необходимость конфиденциальных данных [3] [4].3. Динамика обучения **
-Самостоятельное обучение: обучение DeepSeek-R1 подчеркивает самоверирование, размышление и генерацию последовательных ответов (COT) цепочки (COT) через итерационные механизмы обратной связи, присущие RL. Это контрастирует с контролируемыми моделями, которые требуют внешнего руководства на протяжении всего процесса обучения [1] [2].4. Эффективность и стоимость **
-Эффективность экономии: развитие DeepSeek-R1 оказалось значительно дешевле на 95% меньше, чем традиционные модели, такие как O1's Openai, благодаря эффективному процессу обучения, который использует меньше вычислительных ресурсов, при этом достигая сопоставимых или превосходных показателей на сложных задачах. [1] [2] [8].5. Результаты производительности **
-Усовершенствованные возможности рассуждения: стратегия RL-первого позволяет DeepSeek-R1 преуспеть в логических рассуждениях и аналитических задачах, опережая традиционные модели в критериях, связанных с математикой и решением проблем. Эта возможность возникает из-за его способности адаптивно уточнить свои стратегии рассуждений с течением времени посредством опыта, а не полагаться исключительно на заранее определенные примеры [3] [9].испытания
Несмотря на свои преимущества, подход RL-первого сталкивается с определенными проблемами:- Первоначальная кривая обучения: отсутствие контролируемой тонкой настройки может привести к более медленной начальной производительности, поскольку модель должна изучать различные стратегии посредством проб и ошибок, прежде чем сходиться с эффективными методами рассуждения [5] [6].
- Контроль качества: обеспечение качества сгенерированных выходов может быть более сложным без структурированного руководства, предоставленного маркированными данными, что требует дополнительных механизмов, таких как выборка отторжения для повышения качества данных во время обучения [5] [6].
Таким образом, стратегия Deepseek-R1-R1-первого представляет собой сдвиг парадигмы в методологиях обучения искусственного интеллекта, подчеркивая эффективность и автономное обучение, одновременно снижая зависимость от крупных наборов данных. Этот подход не только демократизирует доступ к расширенным возможностям ИИ, но и устанавливает новый стандарт для разработки моделей рассуждений в области искусственного интеллекта.
Цитаты:
[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-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-seff-improves-and-unseats-o1-with-reinforment-learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the training-of-deepseek-r1-and-way-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