DeepSeek R1 : Openai O1 가장 큰 경쟁자가 여기 있습니다!

Deepseek AI의 획기적인 Deepseek R1 추론 모델은 생성 AI를 재정의합니다. 강화 학습 (RL)과 오픈 소스 접근 방식을 활용 한 DeepSeek R1은 연구원과 개발자에게 전 세계적으로 액세스 할 수있는 고급 추론 기능을 제공합니다. 벤치 마크 테스트는 라이벌을 보여주고 경우에 따라 OpenAi의 O1 모델을 능가하여 OpenAI의 LLM 우위에 도전합니다. 더 탐구합시다!

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- DeepSeek (@deepseek_ai) 2025 년 1 월 20 일 목차

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결론

Deepseek r1은 무엇입니까?

DeepSeek R1은 생성 AI 시스템 내에서 LLM (Lange Language Model)입니다. 고급 강화 학습 (RL) 기술은 그 기능을 강화합니다 는 감독 된 미세 조정 (SFT)에 대한 의존도를 최소화하여 LLM 추론을 크게 향상시킵니다. Deepseek R1은 핵심 AI 과제를 해결합니다 : 광범위한 SFT없이 추론 강화.

혁신적인 교육 방법은 모델이 수학, 코딩 및 논리에서 복잡한 작업을 처리 할 수있게 해줍니다.

Deepseek-R1 Training
• 1. 강화 학습
• DeepSeek-R1-Zero는 SFT를 전술 한 강화 학습 (RL) 만 사용합니다. 이 접근법은 모델이 자기 검증, 반사 및 사슬의 사슬 (COT) 추론을 포함한 고급 추론 기술을 독립적으로 개발하도록 권장합니다.
보상 시스템
보상은 작업 별 벤치 마크 정확도를 기반으로합니다 2 차 보상은 구조화되고 명확하며 일관된 추론 출력을 인센티브로 인센티브합니다
• 거부 샘플링
• RL 중에는 여러 추론 경로가 생성되며, 가장 잘 수행되는 경로는 추가 교육을 안내합니다.
• 2. 인간 주석 데이터를 사용한 콜드 스타트 ​​초기화

광범위한 COT 추론의 인간이 발표 된 예는 DeepSeek-R1 교육을 초기화합니다. 이를 통해 가독성과 사용자 기대치와의 조정을 보장합니다 이 단계는 순수한 RL (조각난 또는 모호한 출력을 생성 할 수 있음)과 고품질 추론 사이의 간격을 연결합니다.
• 3. 다단계 훈련 파이프 라인
• 1 단계 : 콜드 스타트 ​​데이터 프리 레이닝 :
인간 주석의 선별 된 데이터 세트는 근본적인 추론 구조를 가진 모델을 프라이밍합니다. 2 단계 : 강화 학습 :

모델은 RL 작업을 다루고 정확성, 일관성 및 정렬에 대한 보상을받습니다.

3 단계 : 거부 샘플링으로 미세 조정 : 시스템 미세 조정 RL 출력 및 최적의 추론 패턴을 강화합니다.

4. 증류

• 대형 모델은 더 작은 버전으로 증류되어 추론 성능을 보존하면서 계산 비용을 크게 줄입니다. 증류 된 모델은 DeepSeek-R1과 같은 더 큰 성능 손실없이 더 큰 대응 능력을 상속합니다.
Deepseek R1 모델
• Deepseek R1에는 2 개의 코어 및 6 개의 증류 모델이 포함됩니다 코어 모델 DeepSeek-R1-Zero :
SFT없이 기본 모델에서 RL을 통해서만 훈련되었습니다. 자가 검증 및 성찰과 같은 고급 추론 행동을 보여 주어 AIME 2024 및 코드 포스와 같은 벤치 마크에서 강력한 결과를 얻습니다. 콜드 스타트 ​​데이터 부족 및 구조화 된 미세 조정으로 인한 가독성 및 언어 믹싱이 도전에 도전합니다.
• DeepSeek-R1 : 는 초기화 향상을 위해 콜드 스타트 ​​데이터 (인간이 주니 된 긴 COT 예제)를 통합하여 DeepSeek-R1-Zero를 구축합니다. 더 나은 인간 정렬을위한 추론 지향 RL 및 거부 샘플링을 포함한 다단 교육을 사용합니다.
는 OpenAi의 O1-1217과 직접 경쟁하여 다음을 달성합니다

AIME 2024 : 1 점수 79.8%패스 O1-1217. Math-500 : O1-1217과 비교할 수있는 97.3%의 1 점 패스

지식 집약적 및 STEM 작업과 코딩 문제가 탁월합니다. . 증류 된 모델 : Deepseek-AI는 또한 R1 모델의 증류 버전을 공개하여 더 작고 계산적으로 효율적인 모델이 더 큰 상대의 추론 능력을 유지하도록합니다. 여기에는 Qwen 및 Llama 시리즈 모델이 포함됩니다. 이 소규모 모델은 QWQ-32B- 예약과 같은 오픈 소스 경쟁 업체보다 OpenAI의 O1-Mini와 같은 독점 모델과 효과적으로 경쟁합니다.

Deepseek R1 키 기능 Deepseek-R1 모델 경쟁 LLM. Aime 2024, Math-500 및 Codeforces와 같은 벤치 마크는 OpenAI의 O1-1217 및 Anthropic의 Claude Sonnet 3에 비해 경쟁 또는 우수한 성능을 보여줍니다. 오픈 소스 특성은 독점 모델에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다. R1

액세스 웹 액세스 :

OpenAi의 O1과 달리 DeepSeek의 R1은 채팅 인터페이스를 통해 무료로 사용할 수 있습니다.

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API 액세스 : API API AT 에 액세스하십시오. 입력 비용이 낮기 때문에 DeepSeek-R1은 많은 독점 모델보다 훨씬 저렴합니다. 응용 프로그램

STEM 교육 :
• 수학 벤치 마크에서의 강력한 성과는 교육자와 학생들을 지원하는 데 이상적입니다. 코딩 및 소프트웨어 개발 : 코드 포스 및 LiveCodeBench와 같은 플랫폼의 고성능은 개발자에게 도움이됩니다. 일반 지식 작업 : GPQA 다이아몬드와 같은 벤치 마크에서의 성공은 사실 기반 추론을위한 강력한 도구로 위치합니다.
결론
Deepseek-AI의 증류 버전을 포함한 Deepseek-R1에 대한 오픈 소송은 고품질 추론 능력에 대한 접근을 민주화합니다. 이것은 협업과 혁신을 촉진합니다. DeepSeek-R1은 오픈 소스 유연성과 최첨단 성능을 결합하여 상당한 진전을 나타냅니다. 산업 전반에 걸쳐 추론을 변화시킬 수있는 잠재력은 Deepseek-AI를 AI 혁명의 주요 선수로 위치시킵니다.

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