Deepseek-R1 kasutab tugevdusõpet (RL)-Esimest strateegiat, mis erineb märkimisväärselt traditsioonilistest juhendatud õppimismeetoditest. See uuenduslik metoodika pakub tavapäraste meetoditega võrreldes mitmeid eeliseid ja väljakutseid.
Peamised erinevused
1. koolitusmetoodika **
- Tugevõpe vs juhendatud õppimine: traditsiooniline juhendatud õppimine tugineb mudeli koolituse suunamiseks suurtele märgistatud andmekogumitele, samas kui Deepseek-R1 loobub sellest algsest sammust ja algab otse tugevdamise õppimisega. See võimaldab mudelil õppida uurimise ja suhtlemise kaudu, arendades põhjendusvõimalusi autonoomselt ilma eelmärgistatud andmeteta [1] [3].2. Andmete sõltuvus **
- Vähendatud andmestiku nõuded: RL-First lähenemisviis minimeerib sõltuvust massiivsetest andmekogumitest, muutes selle idufirmadele ja teadlastele kättesaadavamaks, kellel ei pruugi olla ressursse ulatuslike märgistatud andmekogumite koostamiseks. See on eriti kasulik stsenaariumides, kus andmete privaatsus ja eelarvamused on mured, kuna RL vähendab tundlike andmete vajadust [3] [4].3. õppimisdünaamika **
-Enese suunatud õppimine: DeepSEEK-R1 koolitus rõhutab eneseversiooni, refleksiooni ja sidusate läbimõeldud (COT) vastuste genereerimist RL-le omavate iteratiivsete tagasisidemehhanismide kaudu. See vastandub juhendatud mudelitele, mis nõuavad väliseid juhendamist kogu õppeprotsessi vältel [1] [2].4. tõhusus ja hind **
-Kuluefektiivsus: DeepSEEK-R1 arendamine on osutunud märkimisväärselt odavamaks kuni 95% vähem kui traditsioonilised mudelid, nagu OpenAi O1â, tänu tõhusale treeningprotsessile, mis kasutab vähem arvutuslikke ressursse, saavutades samal ajal võrreldavad või paremad jõudlused keerukates ülesannetes [1] [2] [8].5. Jõudlustulemused **
-Täpsemad mõttekäigud: RL-First strateegia võimaldab DeepSEEK-R1-l silma paista loogiliste mõttekäikude ja analüütiliste ülesannete täitmisel, edestades traditsioonilisi mudeleid matemaatika ja probleemide lahendamisega seotud võrdlusalustes. See võime tuleneb selle võimest aja jooksul oma mõttestrateegiaid kohaneda kogemuste kaudu, selle asemel, et tugineda ainult eelnevalt määratletud näidetele [3] [9].Väljakutsed
Vaatamata oma eelistele on RL-esimene lähenemisviis silmitsi teatud väljakutsetega:- Esialgne õppimiskõver: Juhendatud peenhäälestamise puudumine võib põhjustada algse jõudluse aeglasemaid tulemusi, kuna mudel peab enne tõhusate mõttekäikude lähenemist uurima erinevaid strateegiaid katse-eksituse kaudu [5] [5] [6].
- Kvaliteedikontroll: genereeritud väljundite kvaliteedi tagamine võib olla keerukam ilma märgistatud andmetega pakutavate struktureeritud juhisteta, mis nõuavad täiendavaid mehhanisme, näiteks tagasilükkamise proovivõtt, et parandada andmete kvaliteeti treenimise ajal [5] [6].
Kokkuvõtlikult esindab Deepseek-R1 RL-First strateegia AI koolitusmetoodikates paradigma nihet, rõhutades tõhusust ja autonoomset õppimist, vähendades samal ajal sõltuvust suurtest andmekogumitest. See lähenemisviis mitte ainult demokratiseerib juurdepääsu arenenud AI -võimalustele, vaid seab ka uue standardi tehisintellekti valdkonnas mõttekäigumudelite väljatöötamiseks.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
]
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive