DeepSeek - nowa era w Reinforcement Learning (RL / uczeniu przez wzmacnianie)

DeepSeek, chiński startup skupiający się na rozwoju sztucznej inteligencji, wywołał ostatnio znaczący wpływ na dziedzinę uczenia przez wzmacnianie (reinforcement learning, RL), inicjując tym samym nowy renesans w tej gałęzi AI dzięki swoim innowacyjnym podejściom do trenowania modeli językowych.

Uczenie przez wzmacnianie (RL):

RL to metoda uczenia maszynowego, gdzie agent uczy się podejmować decyzje poprzez interakcję z otoczeniem. Agent wykonuje akcje, otrzymuje za nie nagrody (lub kary), co pomaga mu kształtować strategie maksymalizacji nagród w przyszłości. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, RL nie opiera się na poprawnych odpowiedziach, ale na informacji zwrotnej w formie nagród.

Jak DeepSeek zapoczątkował renesans w RL:

• Innowacyjne metody treningu: DeepSeek wprowadził modele DeepSeek-R1 i DeepSeek-R1-Zero, które są trenowane wyłącznie za pomocą RL, bez korzystania z tradycyjnego nadzorowanego dostrajania (SFT). To podejście pozwala modelom na ewolucyjne rozwijanie zdolności do samodzielnego rozwiązywania problemów i refleksji nad własnymi rozwiązaniami.
• Wysoka wydajność przy niższych kosztach: Zastosowanie RL przez DeepSeek pozwoliło na osiągnięcie wyników porównywalnych do tych z modeli OpenAI przy znacznie niższych kosztach, co pokazuje efektywność RL w niektórych zastosowaniach.
• Demokratyzacja zaawansowanych technologii: DeepSeek udostępnia swoje modele jako open-source, co umożliwia mniejszym podmiotom i badaczom korzystanie z zaawansowanych technik RL bez konieczności posiadania ogromnych zasobów.
• Nowe perspektywy w rozumowaniu: Modele DeepSeek wykazują zdolności do długoterminowego rozumowania i samodzielnej korekty błędów, co jest trudne do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. To otwiera nowe możliwości dla zastosowań AI wymagających zaawansowanego rozumowania.

DeepSeek nie tylko inicjuje renesans w RL, ale także pokazuje, jak ta metoda może być stosowana w nowatorski sposób, inspirując dalsze badania i rozwój w tej dziedzinie.

Źródła:

1. https://medium.com/%40marvelous_catawba_otter_200/detailed-explanation-of-deepseek-r1-method-pure-reinforcement-learning-and-self-evolving-behavior-dced3a3
2. https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
3. https://www.techtarget.com/whatis/feature/DeepSeek-explained-Everything-you-need-to-know
4. https://arxiv.org/html/2501.12948v1
5. https://venturebeat.com/ai/deepseek-r1s-bold-bet-on-reinforcement-learning-how-it-outpaced-openai-at-3-of-the-cost/
6. https://unfoldai.com/deepseek-r1/
7. https://arxiv.org/abs/2501.12948
8. https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
9. https://arxiv.org/abs/2501.12948
10. https://semiengineering.com/deepseek-improving-language-model-reasoning-capabilities-using-pure-reinforcement-learning/
11. https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
12. https://medium.com/%40joshuanishanth120/deepseek-r1-unlocking-advanced-ai-through-reinforcement-learning-and-emergent-self-reflection-e0ba277b6309
13. https://medium.com/%40sahin.samia/deepseek-r1-explained-pioneering-the-next-era-of-reasoning-driven-ai-3eeb5ac4d4a0
14. https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9lkbh/deepseekr1_how_did_they_make_an_openailevel/
15. https://www.turtlesai.com/en/pages-1744/deepseek-r1-lite-new-reinforcement-learning-infere
16. https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-r1-rl-models-whats-new/