DeepSeek-R1 використовує стратегію підкріплення (RL)-першої, яка значно відрізняється від традиційних підходів до навчання. Ця інноваційна методологія пропонує кілька переваг та проблем порівняно зі звичайними методами.
Ключові відмінності
1. Методологія навчання **
- Навчання підсилення та нагляду за навчанням: Традиційне наглядове навчання покладається на великі марковані набори даних, щоб керувати навчанням моделі, тоді як DeepSeek-R1 відмовляється від цього початкового кроку і починається безпосередньо з підкріплення. Це дозволяє моделі вчитися шляхом розвідки та взаємодії, розвиваючи можливості міркувань автономно без попередньо маркованих даних [1] [3].2. Залежність даних **
- Зменшені вимоги до набору даних: перший підхід RL мінімізує залежність від масових наборів даних, що робить його більш доступним для стартапів та дослідників, які можуть не мати ресурсів для складання широких мічених наборів даних. Це особливо вигідно в сценаріях, коли конфіденційність даних та зміщення - це занепокоєння, оскільки RL зменшує потребу в чутливих даних [3] [4].3. Динаміка навчання **
-Самоопераційне навчання: Тренінг DeepSeek-R1 підкреслює самоперевірку, роздуми та генерацію узгоджених реакцій ланцюга (COT) за допомогою ітеративних механізмів зворотного зв’язку, притаманні RL. Це контрастує з контрольованими моделями, які потребують зовнішніх вказівок протягом усього процесу навчання [1] [2].4. Ефективність та вартість **
-Ефективність: Розробка DeepSeek-R1 виявилася значно дешевшою на 95% менше, ніж традиційні моделі, такі як O1â O1â, завдяки своєму ефективному навчальному процесі, який використовує менше обчислювальних ресурсів, досягаючи порівнянних або вищих показників у складних завданнях [1] [2] [8].5. результати продуктивності **
-Розширені можливості міркувань: Стратегія RL-First дозволяє DeepSeek-R1 досягти успіху в логічних міркуваннях та аналітичних завданнях, перевершуючи традиційні моделі в орієнтирах, пов'язаних з математикою та вирішенням проблем. Ця здатність виникає внаслідок його здатності адаптивно вдосконалювати свої стратегії міркувань з часом через досвід, а не покладатися виключно на заздалегідь визначені приклади [3] [9].виклики
Незважаючи на свої переваги, підхід RL-First стикається з певними проблемами:- Початкова крива навчання: Відсутність контрольованої тонкої настройки може призвести до повільнішої початкової продуктивності, оскільки модель повинна вивчати різні стратегії шляхом випробувань та помилок, перш ніж сходити на ефективні методи міркувань [5] [6].
- Контроль якості: Забезпечення якості вироблених результатів може бути складнішим без структурованих вказівок, що надаються міченими даними, що вимагає додаткових механізмів, таких як вибірки відхилення для підвищення якості даних під час навчання [5] [6].
Підводячи підсумок, стратегія RL-першої RL DeepSeek-R1 являє собою зміну парадигми в методологіях навчання ШІ, підкреслюючи ефективність та автономне навчання, зменшуючи залежність від великих наборів даних. Такий підхід не тільки демократизує доступ до розширених можливостей AI, але й встановлює новий стандарт для розробки моделей міркувань у галузі штучного інтелекту.
Цитати:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-open-ai-s-o1-at-95-без-цнота
[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-unseats-o1-with-reinformence-Learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-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-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive