DeepSeek R1 Объяснил это твоей бабушке

Выпуск DeepSeek R1, новой модели large language из Китая, знаменует собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта. Ее производительность не уступает модели OpenAI 01 в таких задачах, как математика, кодирование и научные рассуждения. Ключевые инновации включают в себя использование цепочки рассуждений для самооценки и использование обучения с подкреплением, позволяющего модели самостоятельно управлять своим развитием.

Логическая цепочка - это инженерный прием, разработанный для повышения доступности и точности языковых моделей. Предоставляя модели пошаговое объяснение своих рассуждений, пользователи могут выявлять логические ошибки и уточнять подсказки для получения лучших результатов. Этот метод позволяет моделям "мыслить вслух", предоставляя прозрачные решения, которые легче оценить и скорректировать в случае необходимости.

Обучение с подкреплением и самооптимизация Обучение с подкреплением обучает модели ИИ, позволяя им учиться посредством исследования, подобно тому, как ребенок учится ходить. Вместо того, чтобы давать прямые ответы, модель со временем оптимизирует свое поведение (политику), основываясь на вознаграждении за успешные результаты. Этот подход используется в таких приложениях, как робототехника и самоуправляемые автомобили, где политики совершенствуются для достижения максимальной эффективности и точности.

Адаптивное преимущество Deep Seek R1 Deep Seek R1 повышает точность ответов на вопросы, используя обучение с подкреплением, а не полагаясь на заранее определенные правильные ответы, что может быть дорогостоящим с точки зрения обработки данных. Со временем он превосходит статичные модели, такие как OpenAI 01, благодаря постоянному совершенствованию своих реакций с помощью цепочки логических рассуждений и механизмов саморефлексии, которые корректируют поведение в сторону более высокого вознаграждения.

Deep Seek использует обучение с подкреплением посредством оптимизации групповой политики, чтобы усовершенствовать свою политику для получения лучших ответов, не требуя правильных. Программа вычисляет средневзвешенное значение ответов из старой и новой политики, скорректированное с помощью стандартизированного показателя (Ai), который измеряет улучшение вознаграждения по сравнению со средним значением. Чтобы обеспечить стабильность в обучении, он ограничивает резкие изменения, используя ограничение в пределах, определенных 1 ± Epsilon, и включает в себя расхождение K в качестве регуляризации. Этот подход обеспечивает минимальные, но эффективные корректировки политики при максимальном вознаграждении.

Исследователи из Deep Seek применили метод дистилляции моделей, чтобы сделать свой LLM с 671 миллиардом параметров более доступным. Обучив LLM меньшего размера, например, с 7 миллиардами параметров, тому, как более крупная модель обосновывает и отвечает на вопросы, используя логическую цепочку, они добились сопоставимой производительности при значительном снижении вычислительных требований. Разработанные модели не только соответствовали требованиям преподавателя, но и немного превосходили его во время обучения с подкреплением, требуя при этом гораздо меньшего объема памяти. Эти модели меньшего размера также превосходили более крупные аналоги, такие как GPT-4, в задачах, связанных с математическим кодированием и научными рассуждениями.