A DeepSeek-R1 egy megerősítő tanulást (RL)-első stratégiát alkalmaz, amely jelentősen eltér a hagyományos felügyelt tanulási megközelítésektől. Ez az innovatív módszertan számos előnyt és kihívást kínál a hagyományos módszerekhez képest.
kulcsfontosságú különbségek
1. Képzési módszertan **
- A megerősítés tanulásának és a felügyelt tanulásnak: A hagyományos felügyelt tanulás nagy címkézett adatkészletekre támaszkodik, hogy irányítsa a modell képzését, míg a DeepSeek-R1 elhagyja ezt a kezdeti lépést, és közvetlenül a megerősítés tanulásával kezdődik. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy felfedezés és interakció révén tanuljon, az érvelési képességek önállóan fejlesztve előre jelölt adatok nélkül [1] [3].2. Adatfüggőség **
- Csökkent adatkészlet-követelmények: Az RL-FIRST megközelítés minimalizálja a hatalmas adatkészletektől való függőséget, így hozzáférhetőbbé válik az induló vállalkozók és a kutatók számára, akiknek esetleg nem rendelkeznek erőforrásokkal a kiterjedt címkézett adatkészletek összeállításához. Ez különösen hasznos a forgatókönyvekben, ahol az adatvédelem és az elfogultság aggodalomra ad okot, mivel az RL csökkenti az érzékeny adatok szükségességét [3] [4].3. Tanulási dinamika **
-Önkéntes tanulás: A DeepSeek-R1 képzése hangsúlyozza az önellenőrzést, a reflexiót és a koherens gondolkodási lánc (COT) válaszok generálását az RL-ben rejlő iteratív visszacsatolási mechanizmusok révén. Ez ellentétben áll a felügyelt modellekkel, amelyek a tanulási folyamatuk során külső útmutatást igényelnek [1] [2].4. Hatékonyság és költség **
-Költséghatékonyság: A DeepSeek-R1 fejlesztése szignifikánsan olcsóbbnak bizonyult, akár 95% -kal kevesebb, mint a hagyományos modellek, mint például az OpenAi O1â, annak hatékony edzési folyamata miatt, amely kevesebb számítási erőforrást használ ki, miközben összehasonlítható vagy kiváló teljesítményt ér el az összetett feladatokon [1] [2] [8].5. Teljesítmény eredményei **
-Fejlett érvelési képességek: Az RL-FIRST stratégia lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy kiemelkedjen a logikai érvelési és analitikai feladatokban, felülmúlja a matematikával és a problémamegoldással kapcsolatos referenciaértékek hagyományos modelljeit. Ez a képesség abból fakad, hogy képessége az idő múlásával adaptív módon finomítja érvelési stratégiáit, ahelyett, hogy kizárólag az előre meghatározott példákra támaszkodik [3] [9].kihívások
Annak előnyeinek ellenére az RL-First megközelítés bizonyos kihívásokkal szembesül:- A kezdeti tanulási görbe: A felügyelt finomhangolás hiánya lassabb kezdeti teljesítményhez vezethet, mivel a modellnek különféle stratégiákat kell feltárnia kísérlet és hiba útján, mielőtt a hatékony érvelési módszerekkel konvergálna [5] [6].
- Minőségellenőrzés: A generált outputok minőségének biztosítása bonyolultabbá válhat a címkézett adatok által nyújtott strukturált útmutatások nélkül, amely további mechanizmusokat igényel, például az elutasító mintavételt, hogy javítsa az adatminőséget az edzés során [5] [6].
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 RL-FIRST stratégiája az AI képzési módszertan paradigmaváltását képviseli, hangsúlyozva a hatékonyságot és az autonóm tanulásokat, miközben csökkenti a nagy adatkészletekre való támaszkodást. Ez a megközelítés nemcsak demokratizálja a fejlett AI képességekhez való hozzáférést, hanem új szabványt is meghatároz az érvelési modellek kidolgozására a mesterséges intelligencia területén.
Idézetek:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-mentperforming-open-a--o1-at-95-less-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r--model-overview-and-how-it-tanks-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-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explining-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-ajmccc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive