Deepseek-R1 ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เสริมแรง (RL)-กลยุทธ์แรกซึ่งแตกต่างจากวิธีการเรียนรู้แบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญ วิธีการที่เป็นนวัตกรรมนี้มีข้อดีและความท้าทายหลายประการเมื่อเทียบกับวิธีการทั่วไป
ความแตกต่างที่สำคัญ
1. วิธีการฝึกอบรม **
- การเรียนรู้การเสริมแรงเทียบกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล: การเรียนรู้แบบดั้งเดิมภายใต้การดูแลแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีป้ายกำกับเพื่อเป็นแนวทางในการฝึกอบรมของแบบจำลอง สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ผ่านการสำรวจและการมีปฏิสัมพันธ์การพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างอิสระโดยไม่ต้องมีข้อมูลล่วงหน้า [1] [3]2. การพึ่งพาข้อมูล **
- ข้อกำหนดชุดข้อมูลที่ลดลง: วิธี RL-First ลดการพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับการเริ่มต้นและนักวิจัยที่อาจไม่มีทรัพยากรในการรวบรวมชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับมากมาย นี่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและอคติเป็นข้อกังวลเนื่องจาก RL ลดความจำเป็นในการใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [3] [4]3. การเรียนรู้พลวัต **
-การเรียนรู้แบบกำกับตนเอง: การฝึกอบรมของ Deepseek-R1 เน้นการตรวจสอบตนเองการไตร่ตรองและการสร้างการตอบสนองของห่วงโซ่ที่เชื่อมโยงกัน (COT) ผ่านกลไกการตอบกลับซ้ำ ๆ ที่มีอยู่ใน RL สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับแบบจำลองที่มีการดูแลซึ่งต้องการคำแนะนำภายนอกตลอดกระบวนการเรียนรู้ [1] [2]4. ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย **
-ต้นทุน-ประสิทธิผล: การพัฒนา Deepseek-R1 ได้พิสูจน์แล้วว่ามีราคาถูกกว่ามากถึง 95% น้อยกว่ารุ่นดั้งเดิมเช่น OpenAI ของ O1AI เนื่องจากกระบวนการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ประโยชน์จากทรัพยากรการคำนวณน้อยลง [1] [2] [8]5. ผลลัพธ์ประสิทธิภาพ **
-ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง: กลยุทธ์ RL-First ช่วยให้ DeepSeek-R1 สามารถใช้เหตุผลเชิงตรรกะและงานวิเคราะห์ได้ดีกว่าแบบจำลองดั้งเดิมในมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์และการแก้ปัญหา ความสามารถนี้เกิดขึ้นจากความสามารถในการปรับแต่งกลยุทธ์การใช้เหตุผลอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปผ่านประสบการณ์มากกว่าที่จะพึ่งพาตัวอย่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพียงอย่างเดียว [3] [9]ความท้าทาย
แม้จะมีข้อได้เปรียบ แต่วิธีการ RL-First จะเผชิญกับความท้าทายบางประการ:- เส้นโค้งการเรียนรู้เบื้องต้น: การขาดการปรับแต่งแบบควบคุมสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพเริ่มต้นที่ช้าลงเนื่องจากแบบจำลองจะต้องสำรวจกลยุทธ์ต่าง ๆ ผ่านการทดลองและข้อผิดพลาดก่อนที่จะมารวมกันด้วยวิธีการให้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพ [5] [6]
- การควบคุมคุณภาพ: การสร้างความมั่นใจว่าคุณภาพของเอาต์พุตที่สร้างขึ้นอาจมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยไม่ต้องมีคำแนะนำที่มีโครงสร้างโดยข้อมูลที่ติดฉลากซึ่งจำเป็นต้องมีกลไกเพิ่มเติมเช่นการสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธเพื่อเพิ่มคุณภาพข้อมูลในระหว่างการฝึกอบรม [5] [6]
โดยสรุปกลยุทธ์ RL-First ของ Deepseek-R1 แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีการฝึกอบรม AI โดยเน้นประสิทธิภาพและการเรียนรู้แบบอิสระในขณะที่ลดการพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ วิธีการนี้ไม่เพียง แต่ทำให้ประชาธิปไตยเข้าถึงความสามารถของ AI ขั้นสูงเท่านั้น แต่ยังกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการพัฒนารูปแบบการให้เหตุผลในด้านปัญญาประดิษฐ์
การอ้างอิง:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-merferforming-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://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-methodology-behind-deepseek-r1-rona-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive