DeepSeek-R1: Прорыв в развитии логических способностей ИИ через обучение с подкреплением

Современные исследования в области искусственного интеллекта демонстрируют растущий интерес к развитию логических и аналитических способностей крупных языковых моделей (LLM). Документ DeepSeek-R1 представляет собой подробное описание инновационного подхода к обучению моделей, направленного на повышение их производительности через использование методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Этот проект ставит целью преодоление традиционных ограничений крупных моделей, таких как зависимость от предварительно размеченных данных, языковая смешанность и недостаточная читаемость результатов.

DeepSeek_R1 Скачать

Основные достижения проекта DeepSeek-R1

Проект включает две ключевые версии:

DeepSeek-R1-Zero — модель, основанная на чистом RL без предварительного обучения.
DeepSeek-R1 — улучшенная версия с использованием данных «холодного старта» (cold start) и многоэтапного обучения.

Эти версии достигли прорывных результатов, в том числе:

Математика и логика: DeepSeek-R1 добилась Pass@1 в 79,8% на AIME 2024 и 97,3% на MATH-500.
Программирование: Модель показала 96,3% точности на платформе Codeforces, соревнуясь с лучшими участниками.
Общие задачи: Превосходство на бенчмарках GPQA Diamond и FRAMES, что демонстрирует её силу в сложных задачах обработки данных.

Методология: глубокий взгляд

1. DeepSeek-R1-Zero: Обучение с нуля через RL

Главное новшество DeepSeek-R1-Zero — использование RL без предварительного этапа Supervised Fine-Tuning (SFT). Это позволяет:

Уменьшить зависимость от ручной разметки данных.
Развивать способность к самопроверке и генерации сложных цепочек рассуждений (Chain of Thought, CoT).

Методика базируется на Group Relative Policy Optimization (GRPO), которая оптимизирует модель через группу ответов, а не через одного критика. В результате:

Модель достигла Pass@1 в 71% на AIME 2024, начиная с 15,6%.
С применением голосования большинство этот показатель вырос до 86,7%, что превосходит OpenAI-o1-0912.

Пример «Аха-момента»:
Во время обучения модель начала самостоятельно пересматривать свои ответы, обнаруживая ошибки в рассуждениях. Это поведение не было запрограммировано, а возникло естественно, как результат взаимодействия с RL.

2. DeepSeek-R1: Многоэтапный подход

Для повышения читаемости и общего качества ответов DeepSeek-R1 включает:

Холодный старт: Модель была дообучена на специально подготовленных данных CoT, содержащих тысячи размеченных примеров.
- Формат включал подробный процесс рассуждений и краткое резюме для улучшения читабельности.
Обучение с подкреплением: На этом этапе модель дополнительно дорабатывалась с учетом точности и языковой согласованности.
Ручной отбор данных: Были собраны 600 тысяч примеров логических задач и 200 тысяч задач общего характера.

3. Дистилляция моделей

Для повышения эффективности команда проекта разработала более компактные версии DeepSeek-R1, такие как модели Qwen-7B и Llama-14B.

Эти модели были дообучены на данных, сгенерированных старшими версиями.
Результаты показали, что даже модели с 7B параметрами могут достигать уровня точности, сопоставимого с 32B моделями, за счет использования дистилляции.

Примеры задач и результаты

Математика

DeepSeek-R1 добилась рекордных результатов на задачах:

AIME 2024: Pass@1 вырос до 79,8%, что является одним из лучших показателей среди современных моделей.
MATH-500: Точность на уровне 97,3%, превосходя показатели даже более крупных моделей.

Пример задачи:
Найдите сумму всех корней уравнения √(a − √(a + x)) = x при a > 1.
DeepSeek-R1 решает такие задачи, не только давая точный ответ, но и показывая пошаговый процесс решения.

Программирование

На платформе Codeforces модель достигла 96,3%, опередив 96% участников. Она успешно справлялась с алгоритмическими задачами и сложным кодингом.

Общие задачи

На бенчмарке GPQA Diamond (тест на общие знания) модель достигла Pass@1 в 71,5%, превосходя большинство существующих систем.

Ключевые вызовы и ограничения

1. Языковая смешанность

Модель демонстрирует склонность к использованию английского языка даже в задачах на других языках. Это связано с оптимизацией на двух языках (английском и китайском).

2. Сложность настройки запросов

Few-shot запросы ухудшают производительность модели. Лучшие результаты достигаются при использовании zero-shot подхода.

3. Ограниченность в программной инженерии

Хотя модель показала выдающиеся результаты в кодировании, её возможности в области крупномасштабного программного обеспечения остаются ограниченными из-за недостатка данных для RL.

Будущее развитие

В следующем поколении DeepSeek-R1 планируется:

Расширение доменов, включая задачи программной инженерии и обработки JSON-данных.
Устранение языковой смешанности путём включения большего числа языков в обучение.
Оптимизация RL для повышения эффективности на всех этапах обучения.

Заключение

DeepSeek-R1 представляет собой революционный подход к развитию логических способностей искусственного интеллекта. Его успехи в математике, кодировании и задачах общего характера подчеркивают потенциал обучения с подкреплением для создания моделей нового поколения.

Проект открывает путь для разработки компактных и высокопроизводительных моделей, которые могут конкурировать с лучшими проприетарными системами, оставаясь доступными для исследовательского сообщества.

Список источников: