Deepseek-R1 uporablja strategijo okrepitve (RL), ki se bistveno razhaja od tradicionalnih nadzorovanih učnih pristopov. Ta inovativna metodologija ponuja več prednosti in izzivov v primerjavi z običajnimi metodami.
Ključne razlike
1. Metodologija usposabljanja **
- Okrepilno učenje v primerjavi z nadzorovanim učenjem: Tradicionalno nadzorovano učenje se opira na velike označene nabore podatkov, da vodi usposabljanje modela, medtem ko Deepseek-R1 ta začetni korak odpove in se začne neposredno z učenje okrepitve. To omogoča modelu, da se uči z raziskovanjem in interakcijo, samostojno razvija zmogljivosti sklepanja brez predhodno označenih podatkov [1] [3].2. odvisnost od podatkov **
- Zmanjšane zahteve nabora podatkov: RL-prvi pristop zmanjšuje odvisnost od ogromnih naborov podatkov, zaradi česar je bolj dostopen za startupe in raziskovalce, ki morda nimajo virov za sestavljanje obsežnih naborov podatkov. To je še posebej koristno v scenarijih, pri katerih sta zasebnost in pristranskost podatkov zaskrbljena, saj RL zmanjšuje potrebo po občutljivih podatkih [3] [4].3. Dinamika učenja **
-Samo usmerjeno učenje: Izobraževanje Deepseek-R1 poudarja samoverzifikacijo, razmislek in generiranje koherentnih verižnih (COT) odzivov z iterativnimi mehanizmi povratnih informacij, ki so značilni za RL. To je v nasprotju z nadzorovanimi modeli, ki potrebujejo zunanje napotke v celotnem učnem procesu [1] [2].4. Učinkovitost in stroški **
-Stroškovno učinkovitost: Razvoj Deepseek-R1 se je izkazal za bistveno cenejši do 95% manj kot tradicionalni modeli, kot je OpenAI-jev O1â, zaradi učinkovitega procesa usposabljanja, ki izkorišča manj računskih virov, hkrati pa dosega primerljive ali vrhunske uspešnosti pri zapletenih nalogah [1] [2] [8].5. Rezultati uspešnosti **
-Napredne zmogljivosti sklepanja: Strategija RL-First omogoča, da se Deepseek-R1 odlikuje v logičnem sklepanju in analitičnih nalogah, kar presega tradicionalne modele v referenčnih vrednostih, povezanih z matematiko in reševanjem problemov. Ta sposobnost izhaja iz njegove sposobnosti, da sčasoma prilagodi svoje strategije sklepanja skozi izkušnje, namesto da se zanaša samo na vnaprej določene primere [3] [9].Izzivi
Kljub svojim prednostim se pristop RL-prvi sooča z določenimi izzivi:- Začetna krivulja učenja: Odsotnost nadzorovanega natančnega nastavitev lahko privede do počasnejše začetne uspešnosti, saj mora model raziskati različne strategije s preskušanjem in napakami, preden se zbliža na učinkoviti način sklepanja [5] [6].
- Nadzor kakovosti: Zagotavljanje kakovosti ustvarjenih izhodov je lahko bolj zapleteno brez strukturiranih smernic, ki jih zagotavljajo označeni podatki, kar zahteva dodatne mehanizme, kot je vzorčenje zavrnitve za izboljšanje kakovosti podatkov med treningom [5] [6].
Če povzamemo, strategija RL-prvega RL-ja Deepseek-R1 predstavlja premik paradigme v metodologijah treninga AI, ki poudarja učinkovitost in avtonomno učenje, hkrati pa zmanjšuje zanašanje na velike nabore podatkov. Ta pristop ne samo demokratizira dostop do naprednih zmogljivosti AI, ampak tudi postavlja nov standard za razvoj modelov sklepanja na področju umetne inteligence.
Navedbe:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-reek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-aai-s-O1-AT-95-ne-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-self-improvis-and-unseats-o1-with-reinforce
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030V1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-aws-to-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