„Deepseek-R1“ naudojasi sustiprinimo mokymosi (RL)-pirmiausia strategija, kuri žymiai skiriasi nuo tradicinių prižiūrimų mokymosi metodų. Ši novatoriška metodika suteikia keletą pranašumų ir iššūkių, palyginti su įprastais metodais.
Pagrindiniai skirtumai
1. Mokymo metodika **
- Stiprinimo mokymasis ir prižiūrimas mokymasis: Tradicinis prižiūrimas mokymasis priklauso nuo didelių etikečių duomenų rinkinių, kad vadovautų modelio mokymui, tuo tarpu Deepseek-R1 atsisako šio pradinio žingsnio ir pradeda tiesiogiai mokantis sustiprinimo. Tai leidžia modeliui mokytis tyrinėjant ir sąveikaujant, autonomiškai plėtojant samprotavimo galimybes be iš anksto pažymėtų duomenų [1] [3].2. Duomenų priklausomybė **
- Sumažinti duomenų rinkinio reikalavimai: RL-FIRST metodas sumažina priklausomybę nuo masinių duomenų rinkinių, todėl jis tampa prieinamesnis pradedantiesiems ir tyrėjams, kurie gali neturėti išteklių, kad būtų sudarytos išsamios etiketės duomenų rinkiniai. Tai ypač naudinga scenarijais, kai duomenų privatumas ir šališkumas kelia susirūpinimą, nes RL sumažina neskelbtinų duomenų poreikį [3] [4].3. Mokymosi dinamika **
-Savarankiškas mokymasis: „Deepseeek-R1“ treniruotės pabrėžia savęs patikrinimą, apmąstymus ir nuoseklių mąstymo grandinės (COT) atsakymų generavimą per iteracinius grįžtamojo ryšio mechanizmus, būdingus RL. Tai kontrastuoja su prižiūrimais modeliais, kuriems reikalingas išorės rekomendacijas per visą jų mokymosi procesą [1] [2].4. Efektyvumas ir kaina **
-Ekonominis efektyvumas: pasirodė, [1] [2] [8].5. Veiklos rezultatai **
-Pažangios samprotavimo galimybės: „RL-First“ strategija suteikia galimybę „Deepseek-R1“ tobulėti loginiais samprotavimais ir analitinėmis užduotimis, pralenkdamas tradicinius modelius etalonuose, susijusiuose su matematika ir problemų sprendimu. Ši galimybė atsiranda dėl to, kad jos gebėjimas adaptyviai patobulinti savo samprotavimo strategijas laikui bėgant, per patirtį, o ne pasikliauti tik iš anksto apibrėžtais pavyzdžiais [3] [9].iššūkiai
Nepaisant savo pranašumų, RL pirmasis požiūris susiduria su tam tikrais iššūkiais:- Pradinė mokymosi kreivė: Prižiūrimų derinimo nebuvimas gali sukelti lėtesnį pradinį našumą, nes modelis turi ištirti įvairias strategijas per bandymus ir klaidas, prieš suartinant veiksmingus samprotavimo metodus [5] [6].
- Kokybės kontrolė: užtikrinant, kad sugeneruotų išėjimų kokybė gali būti sudėtingesnė, be etikečių duomenų pateiktų struktūrizuotų rekomendacijų, todėl reikia papildomų mechanizmų, tokių kaip atmetimo atranka, siekiant pagerinti duomenų kokybę treniruotės metu [5] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ RL-FIRST strategija yra paradigmos pasikeitimas AI mokymo metodikose, pabrėžiant efektyvumą ir autonominį mokymąsi, tuo pačiu sumažinant priklausomybę nuo didelių duomenų rinkinių. Šis požiūris ne tik demokratizuoja prieigą prie pažangių AI galimybių, bet ir nustato naują pagrindų modelių plėtros dirbtinio intelekto srityje standartą.
Citatos:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-power-oterhous-outperforming-open- ai-s-o1-at-95- be-išlaidos
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcation-leeing-leying
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-methodology-ehind-deepseek-r1-rana-gujral-aJmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive