Deepseek-R1 sử dụng chiến lược học tập củng cố (RL), giúp phân kỳ đáng kể so với các phương pháp học tập có giám sát truyền thống. Phương pháp sáng tạo này cung cấp một số lợi thế và thách thức so với các phương pháp thông thường.
Sự khác biệt chính
1. Phương pháp đào tạo **
- Học tập củng cố so với học tập có giám sát: Học tập được giám sát truyền thống dựa trên các bộ dữ liệu được dán nhãn lớn để hướng dẫn đào tạo của mô hình, trong khi Deepseek-R1 từ bỏ bước đầu tiên này và bắt đầu trực tiếp với việc học củng cố. Điều này cho phép mô hình học hỏi thông qua thăm dò và tương tác, phát triển các khả năng lý luận một cách tự động mà không có dữ liệu được dán nhãn trước [1] [3].2. Sự phụ thuộc dữ liệu **
- Yêu cầu dữ liệu giảm: Phương pháp RL-First giảm thiểu sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn, giúp các nhà nghiên cứu và các nhà nghiên cứu có thể không có tài nguyên để biên dịch các bộ dữ liệu được dán nhãn mở rộng. Điều này đặc biệt có lợi trong các kịch bản trong đó quyền riêng tư và sai lệch dữ liệu là mối quan tâm, vì RL làm giảm nhu cầu về dữ liệu nhạy cảm [3] [4].3. Động lực học tập **
-Học tập tự định hướng: Đào tạo của Deepseek-R1 nhấn mạnh sự tự xác định, phản ánh và tạo ra các phản ứng chuỗi suy nghĩ (COT) kết hợp thông qua các cơ chế phản hồi lặp lại vốn có trong RL. Điều này tương phản với các mô hình được giám sát yêu cầu hướng dẫn bên ngoài trong suốt quá trình học tập của họ [1] [2].4. Hiệu quả và chi phí **
-Hiệu quả chi phí: Phát triển DeepSeek-R1 đã được chứng minh là rẻ hơn đáng kể hơn tới 95% so với các mô hình truyền thống như O1Â của Openai do quá trình đào tạo hiệu quả của nó tận dụng ít tài nguyên tính toán hơn trong khi đạt được hiệu suất tương đương hoặc vượt trội trên các nhiệm vụ phức tạp [1] [2] [8].5. Kết quả hiệu suất **
-Khả năng lý luận nâng cao: Chiến lược đầu tiên RL cho phép Deepseek-R1 vượt trội trong các nhiệm vụ phân tích và lý luận logic, vượt trội so với các mô hình truyền thống trong các điểm chuẩn liên quan đến toán học và giải quyết vấn đề. Khả năng này phát sinh từ khả năng tinh chỉnh thích ứng các chiến lược lý luận của mình theo thời gian thông qua kinh nghiệm thay vì chỉ dựa vào các ví dụ được xác định trước [3] [9].Thử thách
Mặc dù có lợi thế, cách tiếp cận đầu tiên của RL phải đối mặt với những thách thức nhất định:- Đường cong học tập ban đầu: Sự vắng mặt của tinh chỉnh có giám sát có thể dẫn đến hiệu suất ban đầu chậm hơn vì mô hình phải khám phá các chiến lược khác nhau thông qua thử nghiệm và lỗi trước khi hội tụ các phương pháp lý luận hiệu quả [5] [6].
- Kiểm soát chất lượng: Đảm bảo chất lượng của các đầu ra được tạo có thể phức tạp hơn mà không có hướng dẫn có cấu trúc được cung cấp bởi dữ liệu được dán nhãn, đòi hỏi các cơ chế bổ sung như lấy mẫu từ chối để tăng cường chất lượng dữ liệu trong quá trình đào tạo [5] [6].
Tóm lại, chiến lược đầu tiên RL của Deepseek-R1 thể hiện sự thay đổi mô hình trong các phương pháp đào tạo AI, nhấn mạnh hiệu quả và học tập tự trị trong khi giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn. Cách tiếp cận này không chỉ dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến mà còn đặt ra một tiêu chuẩn mới để phát triển các mô hình lý luận trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Trích dẫn:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-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-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-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://unprintai.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