DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1 в России

DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1: новая эпоха в обучении моделей рассуждения

Сфера искусственного интеллекта продолжает стремительно развиваться, и новый проект DeepSeek представляет собой революционный подход к обучению моделей машинного рассуждения. Разработчики представили две модели — DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1, которые задают новые стандарты для систем искусственного интеллекта, специализирующихся на решении сложных задач.

DeepSeek-R1-Zero стала первой моделью в серии, которая демонстрирует возможности крупномасштабного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) без предварительной супервизионной настройки (Supervised Fine-Tuning, SFT). Такой подход позволил модели развить уникальные способности к рассуждению, включая: - **Формирование длинных цепочек рассуждений** (Chain-of-Thought, CoT), необходимых для решения сложных задач. - **Самопроверку** — способность анализировать и подтверждать собственные выводы. - **Рефлексию** — адаптацию своих действий для достижения лучших результатов.

Однако, несмотря на эти впечатляющие достижения, DeepSeek-R1-Zero столкнулась с рядом проблем, таких как повторяющиеся ответы, низкая читаемость текста и случайное смешение языков. Эти ограничения послужили отправной точкой для создания усовершенствованной модели — DeepSeek-R1.

DeepSeek-R1 отличается тем, что включает этап предварительного обучения с помощью SFT перед применением RL. Такой подход позволил устранить недостатки предыдущей версии и значительно повысить производительность.

DeepSeek-R1 демонстрирует результаты, сопоставимые с OpenAI-o1, на задачах из области математики, программирования и анализа данных. Благодаря этому модель стала универсальным инструментом для множества сложных задач.

Кроме того, команда разработчиков сделала DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Zero и несколько дистиллированных версий модели доступными для научного сообщества. Это открывает широкие возможности для дальнейших исследований и разработок.

Одним из ключевых достижений проекта стала дистилляция знаний крупных моделей в компактные версии. Разработчики продемонстрировали, что небольшие модели могут достигать высоких результатов, если обучаться на данных, генерируемых более крупными моделями.

Например, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B превзошла OpenAI-o1-mini по ряду бенчмарков, установив новые стандарты для плотных моделей. Этот подход подтверждает, что даже ограниченные по размеру модели могут обладать мощными возможностями рассуждения.

DeepSeek-R1-Zero стала первой моделью, которая доказала, что обучение с подкреплением без использования SFT может развить сложные навыки рассуждения. Этот метод открывает новые горизонты в обучении больших языковых моделей (LLMs).

DeepSeek-R1 использует многоступенчатую конвейерную схему обучения, включающую: 1. **Два этапа обучения с подкреплением** для формирования улучшенных паттернов рассуждений и адаптации к человеческим предпочтениям. 2. **Два этапа супервизионной настройки** для формирования базовых навыков модели.

Такой подход не только улучшает способность модели к рассуждению, но и делает её результаты более читабельными и адаптированными к реальным задачам.

Команда DeepSeek предоставляет открытый доступ к своим моделям, что является важным шагом для всего исследовательского сообщества. В частности, были опубликованы контрольные точки для моделей с различным числом параметров — от 1.5B до 70B, что даёт возможность исследователям выбирать инструменты, соответствующие их задачам.

Эти модели также помогут в создании новых систем, способных решать сложные задачи с меньшими затратами ресурсов, что особенно важно для промышленного применения.

DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1 открывают новую эпоху в обучении языковых моделей. Сочетание методов RL и SFT, а также открытость исходного кода создают фундамент для разработки более мощных и универсальных систем. Если вы хотите получить доступ к DeepSeek в России, то рекомендуем воспользоваться сервисом - AITunnel.

Данный проект доказывает, что искусственный интеллект становится всё более доступным и полезным инструментом для решения задач любой сложности. DeepSeek продолжает вдохновлять как исследователей, так и инженеров, создавая будущее, где ИИ станет ещё более совершенным.