DeepSeek-R1采用了强化学习（RL） - 第一个策略，这与传统的监督学习方法显着分歧。与传统方法相比，这种创新的方法论提供了几种优势和挑战。
##密钥差异
1。培训方法**
- 强化学习与监督学习：传统的监督学习依赖于大型标记的数据集来指导模型的培训，而DeepSeek-R1则在这一第一步放弃，并直接从增强学习开始。这使该模型可以通过探索和互动学习，在没有预先标记的数据的情况下自动开发推理能力[1] [3]。2。数据依赖性**
- 减少的数据集要求：RL优先方法最小化对大规模数据集的依赖性最小化，这使初创企业和研究人员更容易访问，他们可能没有资源来编译广泛标记的数据集。在数据隐私和偏见是问题的情况下，这尤其有益，因为RL减少了对敏感数据的需求[3] [4]。3。学习动态**
- 自我指导的学习：DeepSeek-R1的训练强调了通过RL固有的迭代反馈机制来进行自我验证，反思和一致的思想链（COT）响应。这与有监督的模型形成鲜明对比，这些模型在整个学习过程中需要外部指导[1] [2]。4。效率和成本**
- 成本效益：开发DeepSeek-R1已被证明比传统模型（如Openai's O1â€）少95％，这是由于其有效的培训过程，该过程利用了较少的计算资源，而在复杂任务上实现了可比性或出色的性能[1] [2] [8]。5。性能结果**
- 先进的推理功能：RL优先策略使DeepSeek-R1能够在逻辑推理和分析任务中表现出色，在与数学和解决问题有关的基准中优于基准中的传统模型。这种能力源于其能够随着时间的推移而自适应地完善其推理策略的能力，而不是仅依靠预定的示例[3] [9]。##挑战
尽管它具有优势，但RL优先的方法确实面临着某些挑战：
- 初始学习曲线：缺乏监督的微调会导致初始性能较慢，因为该模型必须通过反复试验和错误探索各种策略，然后再收集有效的推理方法[5] [6]。
- 质量控制：如果没有标记数据提供的结构化指导，确保生成的产出的质量可能会更加复杂，需要采取其他机制，例如拒绝采样以提高培训期间的数据质量[5] [6]。
总而言之，DeepSeek-R1的RL优先策略代表了AI培训方法的范式转变，强调效率和自主学习，同时降低了对大型数据集的依赖。这种方法不仅使人们对先进的AI功能的访问民主化，而且为在人工智能领域开发推理模型的新标准树立了新的标准。
引用：
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-theese-chinese-ai-powerhouse outperforming-performing-open-ai-s-a-s-o1-at-95-aT-95-毫无疑问
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-in-rank-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-with-reinforecement-recelenning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-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-deepseek-r1-rana-gujral-ajmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive