Αποκλειστικό- Η πλήρης ερευνητική εργασία του DeepSeek-R1
Η μελέτη Η ερευνητική εργασία του DeepSeek-R1 παρουσιάζει τα μοντέλα DeepSeek-R1 και DeepSeek-R1-Zero, τα οποία βελτιώνουν την ικανότητα συλλογισμού μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) μέσω ενισχυτικής μάθησης (RL). Το DeepSeek-R1-Zero εκπαιδεύτηκε αποκλειστικά με RL, ενώ το DeepSeek-R1 ενσωματώνει επίσης δεδομένα εκκίνησης και πολλαπλά στάδια εκπαίδευσης. Και τα δύο μοντέλα πετυχαίνουν αξιοσημείωτη απόδοση σε διάφορα σημεία αναφοράς, συγκρίσιμη με κορυφαία κλειστού κώδικα μοντέλα. Επιπλέον, η μελέτη εξετάζει την απόσταξη της ικανότητας συλλογισμού σε μικρότερα μοντέλα, παρουσιάζοντας εντυπωσιακά αποτελέσματα. Τέλος, αναλύονται και αποτυχημένες προσπάθειες, προσφέροντας πολύτιμες γνώσεις για μελλοντική έρευνα.
Τι είναι το DeepSeek-R1 και σε τι διαφέρει από το DeepSeek-R1-Zero; Το DeepSeek-R1 είναι ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σχεδιασμένο για προηγμένες λογικές και συλλογιστικές ικανότητες. Διαφέρει από το DeepSeek-R1-Zero στο ότι χρησιμοποιεί μια πολυεπίπεδη διαδικασία εκπαίδευσης, η οποία περιλαμβάνει αρχικά δεδομένα “cold start” και μια διαδικασία ενισχυτικής μάθησης (reinforcement learning) που στοχεύει στην βελτίωση των συλλογιστικών ικανοτήτων και στην ευθυγράμμιση με τις ανθρώπινες προτιμήσεις. Αντίθετα, το DeepSeek-R1-Zero βασίζεται αποκλειστικά σε ενισχυτική μάθηση (RL) από το βασικό μοντέλο χωρίς προκαταρκτική εκπαίδευση με επιβλεπόμενη μάθηση (SFT). Το DeepSeek-R1-Zero, αν και εμφανίζει ισχυρές συλλογιστικές ικανότητες, αντιμετωπίζει προκλήσεις όπως η κακή αναγνωσιμότητα και η ανάμειξη γλωσσών, τις οποίες το DeepSeek-R1 επιχειρεί να επιλύσει.
Πώς εκπαιδεύτηκε το DeepSeek-R1-Zero; Το DeepSeek-R1-Zero εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning) απευθείας στο βασικό μοντέλο (DeepSeek-V3-Base), χωρίς καμία προκαταρκτική επιβλεπόμενη εκπαίδευση (SFT). Χρησιμοποιήθηκε το πλαίσιο GRPO (Group Relative Policy Optimization), το οποίο επιτρέπει την εκτίμηση της βάσης από ομαδικές βαθμολογίες και αποφεύγει τη χρήση ενός επικριτή (critic model) του ίδιου μεγέθους με το μοντέλο πολιτικής. Τα σήματα ανταμοιβής βασίστηκαν στην ακρίβεια των απαντήσεων και στην τήρηση της μορφής (να τοποθετούνται οι σκέψεις μεταξύ των ετικετών <think> και </think>).
Τι είναι τα “cold start data” και πώς χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση του DeepSeek-R1; Τα “cold start data” είναι ένα μικρό σύνολο υψηλής ποιότητας δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αρχική εκπαίδευση του μοντέλου. Στο DeepSeek-R1, αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν μακροσκελή παραδείγματα “Chain of Thought” (CoT) για την αρχική εκπαίδευση του μοντέλου πριν από την εφαρμογή της ενισχυτικής μάθησης (RL). Αυτά τα δεδομένα έχουν σχεδιαστεί για να βελτιώσουν την αναγνωσιμότητα και να καθοδηγήσουν το μοντέλο προς πιο ανθρώπινες συλλογιστικές διαδικασίες, σε αντίθεση με το DeepSeek-R1-Zero που ξεκινά χωρίς τέτοια δεδομένα.
Τι είδους ανταμοιβές χρησιμοποιούνται κατά την ενισχυτική μάθηση (RL) του DeepSeek-R1; Η ενισχυτική μάθηση (RL) του DeepSeek-R1 χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό ανταμοιβών. Για τα προβλήματα συλλογισμού όπως τα μαθηματικά και ο κώδικας, χρησιμοποιούνται ανταμοιβές ακρίβειας (accuracy rewards) βασισμένες σε κανόνες. Για την προώθηση γλωσσικής συνοχής, χρησιμοποιείται ανταμοιβή συνοχής γλώσσας (language consistency reward), η οποία υπολογίζει την αναλογία των λέξεων της στοχευόμενης γλώσσας στις συλλογιστικές διαδικασίες. Στη συνέχεια, για όλα τα σενάρια εφαρμόζεται μια δεύτερη ενισχυτική μάθηση που λαμβάνει υπόψη την χρησιμότητα και την ανταμοιβή, αξιολογώντας συνοπτικά αποτελέσματα για την χρησιμότητα και ολόκληρη την απάντηση για την ανταμοιβή.
Πώς έγινε η απόσταξη (distillation) του DeepSeek-R1 σε μικρότερα μοντέλα; Για την απόσταξη (distillation), τα μικρότερα μοντέλα (Qwen2.5 και Llama) εκπαιδεύτηκαν με επιβλεπόμενη μάθηση (SFT) χρησιμοποιώντας 800.000 δείγματα που δημιουργήθηκαν από το DeepSeek-R1. Η τεχνική αυτή απέδειξε ότι τα μοτίβα συλλογισμού ενός μεγαλύτερου μοντέλου, όπως το DeepSeek-R1, μπορούν να μεταφερθούν αποτελεσματικά σε μικρότερα μοντέλα, βελτιώνοντας σημαντικά τις συλλογιστικές ικανότητές τους. Δεν χρησιμοποιήθηκε ενισχυτική μάθηση (RL) για τα αποσταγμένα μοντέλα, με σκοπό να παρουσιαστεί η αποτελεσματικότητα της απλής απόσταξης.
Ποια είναι τα πλεονεκτήματα του DeepSeek-R1 σε σχέση με άλλα μοντέλα; Το DeepSeek-R1 επιτυγχάνει απόδοση συγκρίσιμη με το OpenAI-o1-1217 σε εργασίες συλλογισμού, όπως τα μαθηματικά και ο κώδικας. Επίσης, παρουσιάζει ανώτερη απόδοση σε σχέση με το DeepSeek-V3 σε εκπαιδευτικές αξιολογήσεις γνώσεων, όπως τα MMLU, MMLU-Pro και GPQA Diamond. Επιπλέον, το DeepSeek-R1 επιδεικνύει ισχυρές ικανότητες σε διάφορες εργασίες, όπως δημιουργική γραφή, γενικές απαντήσεις ερωτήσεων και κατανόηση μεγάλου πλαισίου. Τα αποσταγμένα μοντέλα DeepSeek-R1 ξεπερνούν σημαντικά τις επιδόσεις των ανοιχτού κώδικα μοντέλων, όπως το QwQ-32B-Preview.
Ποιες ήταν οι ανεπιτυχείς προσπάθειες κατά την ανάπτυξη του DeepSeek-R1; Κατά την ανάπτυξη, δοκιμάστηκαν ανεπιτυχώς η χρήση ενός μοντέλου ανταμοιβής διαδικασίας (Process Reward Model – PRM) και η αναζήτηση Monte Carlo Tree Search (MCTS). Το PRM αποδείχτηκε δύσκολο να οριστεί και να κλιμακωθεί, ενώ το MCTS αντιμετώπισε προβλήματα στο χώρο αναζήτησης μεγάλου αριθμού tokens και στην εκπαίδευση ενός ακριβούς μοντέλου αξίας. Αυτές οι αποτυχημένες προσπάθειες προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες για την κατεύθυνση μελλοντικής έρευνας.
Ποιες είναι οι μελλοντικές κατευθύνσεις για την ανάπτυξη του DeepSeek-R1; Οι μελλοντικές κατευθύνσεις για το DeepSeek-R1 περιλαμβάνουν τη βελτίωση των γενικών ικανοτήτων του μοντέλου, όπως η κλήση συναρτήσεων, η συζήτηση πολλαπλών γύρων, ο ρόλος και η παραγωγή JSON. Επίσης, θα γίνουν προσπάθειες για την επίλυση των ζητημάτων ανάμειξης γλωσσών, τη βελτίωση της ευαισθησίας των prompts, καθώς και την ενίσχυση των επιδόσεων σε εργασίες μηχανικής λογισμικού, καθώς και την εξερεύνηση νέων μοντέλων και αλγορίθμων ενισχυτικής μάθησης.
