DeepSeek-R1 izmanto pastiprināšanas mācīšanās (RL)-pirmo stratēģiju, kas ievērojami atšķiras no tradicionālajām uzraudzītajām mācīšanās pieejām. Šī novatoriskā metodika piedāvā vairākas priekšrocības un izaicinājumus, salīdzinot ar parastajām metodēm.
Galvenās atšķirības
1. Apmācības metodika **
- pastiprināšanas mācīšanās pret uzraudzītu mācīšanos: tradicionālā uzraudzīta mācīšanās balstās uz lielām marķētām datu kopām, lai vadītu modeļa apmācību, turpretī DeepSeek-R1 atsakās no šo sākotnējo soli un tieši sākas ar pastiprināšanas mācīšanos. Tas ļauj modelim mācīties, izmantojot izpēti un mijiedarbību, izstrādājot spriešanas iespējas autonomi bez iepriekš iezīmētiem datiem [1] [3].2. Datu atkarība **
- Samazinātas datu kopas prasības: Pirmā pieeja RL samazina atkarību no masīvām datu kopām, padarot to pieejamāku jaunizveidotiem uzņēmumiem un pētniekiem, kuriem, iespējams, nav resursu, lai apkopotu plašas marķētās datu kopas. Tas ir īpaši izdevīgi scenārijos, kad bažas rada datu privātums un aizspriedumi, jo RL samazina nepieciešamību pēc sensitīviem datiem [3] [4].3. Mācīšanās dinamika **
-Pašmācīta mācīšanās: DeepSEEK-R1 apmācība uzsver pašpārbaudes, pārdomas un koherentu ķēdes ķēdes (COT) reakciju veidošanu, izmantojot iteratīvās atgriezeniskās saites mehānismus, kas raksturīgi RL. Tas ir pretstatā uzraudzītajiem modeļiem, kuriem nepieciešami ārēji norādījumi visā to mācību procesā [1] [2].4. Efektivitāte un izmaksas **
-Izmaksu efektivitāte: DeepSEEK-R1 izstrāde ir izrādījusies ievērojami lētāka līdz pat 95% mazāk nekā tradicionālie modeļi, piemēram, Openai O1, tā efektīvā apmācības procesa dēļ, kas piesaista mazāk skaitļošanas resursu, vienlaikus sasniedzot salīdzināmu vai izcilu sniegumu sarežģītos uzdevumos [1] [2] [8].5. Veiktspējas rezultāti **
-Papildu spriešanas iespējas: Pirmā RL-pirmā stratēģija ļauj DeepSEEK-R1 izcelt loģisko spriešanu un analītiskos uzdevumus, pārspējot tradicionālos modeļus etalonos, kas saistīti ar matemātiku un problēmu risināšanu. Šī spēja rodas no tās spējas laika gaitā pielāgot savas spriešanas stratēģijas, izmantojot pieredzi, nevis paļaujoties tikai uz iepriekš noteiktiem piemēriem [3] [9].izaicinājumi
Neskatoties uz priekšrocībām, vispirms RL pieeja saskaras ar noteiktām problēmām:- Sākotnējā mācīšanās līkne: uzraudzītas precizēšanas neesamība var izraisīt lēnāku sākotnējo veiktspēju, jo modelim ir jāizpēta dažādas stratēģijas, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, pirms saplūstot ar efektīvām spriešanas metodēm [5] [6].
- Kvalitātes kontrole: ģenerēto izvadu kvalitātes nodrošināšana var būt sarežģītāka bez strukturētām norādījumiem, ko nodrošina marķēti dati, nepieciešami papildu mehānismi, piemēram, noraidīšanas paraugu ņemšana, lai uzlabotu datu kvalitāti apmācības laikā [5] [6].
Rezumējot, DeepSEEK-R1 RL-pirmā stratēģija atspoguļo paradigmas maiņu AI apmācības metodoloģijā, uzsverot efektivitāti un autonomu mācīšanos, vienlaikus samazinot paļaušanos uz lielām datu kopām. Šī pieeja ne tikai demokratizē piekļuvi progresīvām AI iespējām, bet arī nosaka jaunu standartu argumentācijas modeļu izstrādei mākslīgā intelekta jomā.
Atsauces:
[1.]
[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-self-improves-and-unsp
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--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-metodology-behind-depseek-r1-rana-gujral-aJmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive