Deepseek-R1 중국에 기반을 둔 획기적인 추론 모델입니다 Deepseek AI 실험실. 이 모델은 오픈 소스 AI에 대한 추론 기능에서 새로운 벤치 마크를 설정합니다. 수반에 자세히 설명되어 있습니다 연구 논문DeepSeek-R1은 DeepSeek의 V3 기본 모델에서 발전하고 RL (Renforcement Learning)을 활용하여 전례없는 정확도로 고급 수학 및 논리와 같은 복잡한 추론 작업을 해결합니다. 연구 논문은 교육에 대한 혁신적인 접근 방식, 달성 된 벤치 마크 및 사용 된 기술적 방법론을 강조하여 AI 환경에서 DeepSeek-R1의 잠재력에 대한 포괄적 인 통찰력을 제공합니다.
강화 학습이란 무엇입니까?
강화 학습 에이전트가 환경과 상호 작용하고 행동에 따라 보상이나 처벌을 받음으로써 결정을 내리는 법을 배우는 기계 학습의 하위 집합입니다. 같지 않은 감독 학습라벨이 붙은 데이터에 의존하는 RL은 복잡한 문제에 대한 최적의 정책을 개발하기 위해 시행 착오 탐색에 중점을 둡니다.
RL의 초기 응용 프로그램에는 게임 도메인에서 Deepmind 및 OpenAi의 주목할만한 획기적인 혁신이 포함됩니다. 심해 Alphago는 유명하게 RL을 사용하여 GO GAT OF GAT의 인간 챔피언을 물리 쳤습니다.이전에는 수십 년이 걸렸다 고 생각했습니다. 마찬가지로 OpenAi DOTA 2에서 RL 레버리지 AI 요원이 불확실성 하에서 고차원 환경에서 전략을 계획하고 실행하는 능력을 보여준 다른 경쟁 게임. 이러한 선구적인 노력은 역동적 인 환경에서 의사 결정을 처리 할 수있는 RL의 능력을 보여줄뿐만 아니라 더 넓은 분야에서의 적용에 대한 토대를 마련했습니다. 자연어 처리 그리고 추론 과제.
이러한 기본 개념을 구축함으로써 DeepSeek-R1 개척자는 알파고 제로 AI 연구에서 주요 이정표를 나타내는 인간의 표지 된 데이터에 크게 의존하지 않고 “출현”추론을 달성하기 위해.
DeepSeek-R1의 주요 기능
- 강화 학습 중심 교육: DeepSeek-R1은 고유 한 다단 단계 RL 프로세스를 사용하여 추론 기능을 개선합니다. DeepSeek-R1은 전임자 인 DeepSeek-R1-Zero와 달리 언어 믹싱 및 가독성 저하와 같은 문제에 직면 한 SFT (Supervised Fine-Tuning)를 통합하여 조정 및 사용자 정렬을 향상시킵니다.
- 성능: DeepSeek-R1은 주요 벤치 마크에서 놀라운 성능을 보여줍니다.
- Math-500: 복잡한 수학적 문제를 처리 할 때 대부분의 모델을 능가하는 97.3% Pass@1을 달성했습니다.
- 코드 포스: 경쟁 프로그래밍에서 96.3% 순위 백분위 수를 달성했으며 ELO 등급은 2,029입니다.
- MMLU (대규모 멀티 태스킹 언어 이해): 90.8% 패스@1, 다양한 지식 영역에서 능력을 보여줍니다.
- AIME 2024 (미국 초대 수학 시험): Pass@1 점수는 79.8%로 OpenAI-O1을 능가했습니다.
- 더 넓은 접근성을위한 증류: DeepSeek-R1의 기능은 소규모 모델로 증류되어 자원으로 제한된 환경에 고급 추론이 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 증류 된 14B 및 32B 모델은 QWQ-32B-Prreview와 같은 최첨단 오픈 소스 대안을 능가하여 MATH-500에서 94.3%를 달성했습니다.
- 오픈 소스 기부금: DeepSeek-R1-Zero 및 6 개의 증류 모델 (1.5b ~ 70b 매개 변수)을 공개적으로 사용할 수 있습니다. 이 접근성은 연구 커뮤니티 내에서 혁신을 장려하고 협업 진행을 장려합니다.
DeepSeek-R1의 교육 파이프 라인 DeepSeek-R1의 개발에는 다음이 포함됩니다.
- 콜드 스타트: 초기 훈련은 수천 개의 인간이 커지는 체인 (COT) 데이터 포인트를 사용하여 일관된 추론 프레임 워크를 설정합니다.
- 추론 지향적 RL: 언어 일관성과 일관성을 보장하면서 수학, 코딩 및 논리 집약적 작업을 처리하기 위해 모델을 미세 조정합니다.
- 일반화를위한 강화 학습: 사용자 선호도를 통합하고 안전 지침과 조정하여 다양한 도메인에서 안정적인 출력을 생성합니다.
- 증류: 소규모 모델은 DeepSeek-R1의 증류 추론 패턴을 사용하여 미세 조정되어 효율성과 성능을 크게 향상시킵니다.
업계 통찰력 저명한 업계 지도자들은 DeepSeek-R1의 영향에 대한 그들의 생각을 공유했습니다.
테드 미라코, Approov CEO: “비 프리미엄 칩을 사용하는 서부 AI 자이언트와 비슷한 결과를 낳는 DeepSeek의 능력은 엄청난 국제적 관심을 끌었습니다. Tiktok Ban 및 Rednote Migration과 같은 최근 중국어 앱에 대한 최근 뉴스에 의해 관심이 더 높아졌습니다. 경제성과 적응성은 경쟁력있는 이점이 분명하지만 오늘날 OpenAi는 혁신과 글로벌 영향력에서 리더십을 유지합니다. 이 비용의 이점은 AI에 대한 미지의 광범위하고 광범위한 접근에 대한 문을 열어줍니다. 이는 흥미롭고 매우 파괴적입니다.”
Lawrence Pingree, 부사장, 분산: “R1 모델의 가장 큰 이점은 미세 조정, 사고 추론 체인을 향상 시키며 모델의 크기를 크게 줄이는 것입니다. 계산 비용.”
Mali Gorantla, 최고 과학자 및 appsoc (AI 거버넌스 및 응용 프로그램 보안 전문가) : “기술 혁신은 부드럽거나 파괴적인 방식으로 거의 발생하지 않습니다. 2 년 전 Chatgpt와 함께 Openai가 업계를 방해 한 것처럼 DeepSeek은 자원 효율성의 돌파구를 달성 한 것으로 보입니다.
회사는 무제한 가공 전력을 솔루션에 쏟아 붓는 무제한의 힘에 의존하고, 필요에 따라 혁신하는 해외 개발자에게는 무제한 가공 전력을 쏟아 붓고 있습니다. 진입 비용을 줄임으로써 이러한 혁신은 엄청나게 강력한 AI에 대한 접근을 크게 확대하여 긍정적 인 발전, 과제 및 중요한 보안 영향을 혼합하여 제공 할 것입니다.”
벤치 마크 성과 DeepSeek-R1은 다양한 작업에 걸쳐 우수성을 입증했습니다.
- 교육 벤치 마크: STEM 관련 질문에 중점을 둔 MMLU 및 GPQA 다이아몬드에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
- 코딩 및 수학적 작업: Livecodebench 및 Aime 2024의 주요 폐쇄 소스 모델을 능가합니다.
- 일반적인 질문 답변: Alpacaeval2.0 및 Arenahard와 같은 오픈 도메인 작업에서 탁월하여 87.6%의 길이 제어 승리율을 달성합니다.
영향과 의미
- 규모에 대한 효율성: DeepSeek-R1의 개발은 대규모 계산 리소스에 비해 효율적인 RL 기술의 잠재력을 강조합니다. 이 접근법은 AI 교육을위한 데이터 센터를 확장 할 필요성에 의문을 제기합니다. 5 천억 달러의 스타 게이트 이니셔티브 OpenAi, Oracle 및 SoftBank가 이끄는.
- 오픈 소스 중단: 일부 폐쇄 소스 모델을 능가하고 개방형 생태계를 육성함으로써 DeepSeek-R1은 AI 업계가 독점 솔루션에 의존하는 데 도전합니다.
- 환경 고려 사항: DeepSeek의 효율적인 교육 방법은 AI 모델 개발과 관련된 탄소 발자국을 줄여보다 지속 가능한 AI 연구를 향한 경로를 제공합니다.
제한 및 향후 방향 업적에도 불구하고 DeepSeek-R1은 개선을위한 영역을 가지고 있습니다.
- 언어 지원: 현재 영어 및 중국어에 최적화 된 DeepSeek-R1은 때때로 출력에서 언어를 혼합합니다. 향후 업데이트는 다국어 일관성을 향상시키는 것을 목표로합니다.
- 신속한 감도: 소수의 소수의 프롬프트는 성능 저하를 저지르며, 더욱 신속한 엔지니어링 개선의 필요성을 강조합니다.
- 소프트웨어 엔지니어링: STEM과 논리가 뛰어나면서 DeepSeek-R1은 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처리 할 수있는 여지가 있습니다.
DeepSeek AI Lab은 후속 반복에서 이러한 제한 사항을 해결하여 광범위한 언어 지원, 신속한 엔지니어링 및 전문화 된 작업을위한 확장 데이터 세트에 중점을 둘 계획입니다.
결론
DeepSeek-R1은 AI 추론 모델의 게임 체인저입니다. 성공적인 최적화, 혁신적인 강화 학습 전략 및 효율성에 대한 명확한 초점이 대규모 재무 자원이나 최첨단 하드웨어 없이도 세계적 수준의 AI 기능을 가능하게하는 방법을 강조합니다. 모델이 예산의 일부를 운영하면서 OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 업계 리더들과 경쟁 할 수 있음을 보여 주면서 DeepSeek-R1은 새로운 자원 효율적인 AI 개발 시대의 문을 엽니 다.
이 모델의 개발은 더 많은 컴퓨팅이 더 나은 모델과 같다고 가정하는 무차별적인 스케일링의 산업 표준에 도전합니다. 이러한 AI 기능의 민주화는 대기업뿐만 아니라 소규모 조직, 연구 커뮤니티 및 글로벌 혁신가에게도 고급 추론 모델이 접근 할 수있는 미래를 약속합니다.
AI 레이스가 강화됨에 따라 Deepseek 독창성과 전략적 자원 할당이 전통적으로 고급 AI 개발과 관련된 장벽을 극복 할 수 있음을 증명하는 혁신의 표지로 서 있습니다. 그것은 지속 가능하고 효율적인 접근 방식이 어떻게 획기적인 결과로 이어질 수 있는지 예시되어 인공 지능의 미래에 대한 선례를 설정합니다.
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