DeepSeek-R1 využíva stratégiu prvej výučby (RL), ktorá sa výrazne odlišuje od tradičných prístupov k výučbe pod dohľadom. Táto inovatívna metodika ponúka niekoľko výhod a výziev v porovnaní s konvenčnými metódami.
Kľúčové rozdiely
1. Metodika výcviku **
- Posilňovacie vzdelávanie vs. Učenie pod dohľadom: Tradičné učenie pod dohľadom sa spolieha na veľké označené súbory údajov, ktoré usmerňujú školenie modelu, zatiaľ čo DeepSeek-R1 sa vzdáva tohto počiatočného kroku a začína priamo posilňovacím vzdelávaním. To umožňuje modelu učiť sa prostredníctvom prieskumu a interakcie, rozvíjať schopnosti zdôvodňovania autonómne bez vopred označených údajov [1] [3].2. Závislosť údajov **
- Znížené požiadavky na súbor údajov: Prístup RL-FIRST minimalizuje závislosť od rozsiahlych súborov údajov, čím sa zvyšuje dostupnosť pre začínajúcich podnikov a výskumných pracovníkov, ktorí nemusia mať zdroje na zostavenie rozsiahlych súprav s označenými údajmi. To je obzvlášť prospešné v scenároch, v ktorých sú obavy o ochranu osobných údajov a zaujatosti údajov, pretože RL znižuje potrebu citlivých údajov [3] [4].3. Dynamika učenia sa **
-Samostatne zamerané učenie: Tréning Deepseek-R1 zdôrazňuje sebavedomie, reflexiu a generovanie koherentných reakcií na reťazec (COT) prostredníctvom iteračných mechanizmov spätnej väzby spojené s RL. To je v rozpore s dohliadanými modelmi, ktoré si vyžadujú vonkajšie vedenie počas ich vzdelávacieho procesu [1] [2].4. Účinnosť a náklady **
-Nákladová efektívnosť: Vývoj Deepseek-R1 sa ukázal byť výrazne lacnejší až o 95% menej ako tradičné modely, ako je Openaj's O1â kvôli svojmu efektívnemu vzdelávaciemu procesu, ktorý využíva menej výpočtových zdrojov a zároveň dosahuje porovnateľný alebo vynikajúci výkon pri zložitých úlohách [1] [2] [8].5. Výsledky výkonnosti **
-Pokročilé schopnosti uvažovania: Stratégia RL-First umožňuje Deepseek-R1 vyniknúť v logických zdôvodneniach a analytických úlohách, prekonáva tradičné modely v referenčných hodnotách týkajúcich sa matematiky a riešenia problémov. Táto schopnosť vyplýva z jej schopnosti adaptívne zdokonaľovať svoje stratégie zdôvodnenia v priebehu času skôr prostredníctvom skúseností, než sa spoliehať výlučne na vopred definované príklady [3] [9].Výzvy
Napriek svojim výhodám, prístup RL-First čelí určitým výzvam:- Počiatočná krivka učenia: Neprítomnosť kontrolovaného doladenia môže viesť k pomalšiemu počiatočnému výkonu, pretože model musí skúmať rôzne stratégie prostredníctvom pokusu a omylu pred konverziou účinných metód zdôvodňovania [5] [6].
- Kontrola kvality: Zabezpečenie kvality generovaných výstupov môže byť zložitejšia bez štruktúrovaného usmernenia poskytovaného pomocou označených údajov, čo si vyžaduje ďalšie mechanizmy, ako je odber odberu odmietnutia na zvýšenie kvality údajov počas tréningu [5] [6].
Stručne povedané, stratégia RL-First spoločnosti Deepseek-R1 predstavuje posun paradigmy v metodikách odbornej prípravy AI, zdôrazňuje efektívnosť a autonómne učenie a zároveň znižuje spoliehanie sa na veľké súbory údajov. Tento prístup nielen demokratizuje prístup k pokročilým schopnostiam AI, ale tiež stanovuje nový štandard pre vývoj modelov uvažovania v oblasti umelej inteligencie.
Citácie:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powhouse-outperforming-open-ai-s-o1-o-at-95-less-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-model-wow-and- --tow-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcution-learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030V1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-us-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