В последние годы развитие искусственного интеллекта достигло впечатляющих высот, особенно в области больших языковых моделей (LLM), которые демонстрируют искусство обработки и генерирования естественного языка на совершенно новом уровне. Однако одна из главных преград на пути создания по-настоящему интеллектуальных систем заключается в формировании способности к сложному логическому мышлению - рассуждению, которое лежит в основе решения нетривиальных задач, будь то математика, логика, программирование или научные исследования. Традиционные подходы к обучению LLM, основанные на тщательной аннотации и сопровождении образцов рассуждений человеком, хоть и эффективны, но оказываются ресурсоёмкими и ограничивают модели следовать лишь человеческим паттернам мышления, не позволяя развивать новые стратегии. Именно в этом контексте появляется инновационная система DeepSeek-R1, которая открывает новые горизонты в развитии интеллекта машин за счёт применения обучения с подкреплением (RL) без прямого опоры на человеческие примеры развернутых рассуждений. DeepSeek-R1 берёт своё начало от предшественника - DeepSeek-R1-Zero.
Главной отличительной чертой DeepSeek-R1-Zero стала методика обучения, где единственным важным сигналом вознаграждения являются корректность окончательного ответа на поставленную задачу, а сам процесс рассуждения никаким образом не ограничивается или навязывается модели. Такой подход по сути даёт языковой модели свободу исследовать различные пути мышления и в ходе своей внутренней эволюции формировать новые, более совершенные стратегии решения сложных проблем. Это явление, которое можно назвать саморазвивающимся разумом, является прорывом, ведь оно избавляет от необходимости в огромных человеческих усилиях по аннотированию множества промежуточных рассуждений. Обучение с подкреплением в DeepSeek-R1-Zero реализовано с использование алгоритма Group Relative Policy Optimization (GRPO). GRPO отличается упрощённостью по сравнению с привычными методами RL и позволяет эффективно и масштабируемо тренировать языковую модель, оценивая группы сгенерированных вариантов ответов и корректируя модель так, чтобы повышать шансы на появление лучших рассуждений.
В процессе обучения DeepSeek-R1-Zero подмечается важная особенность: модель начинает экспериментировать с увеличением длины ответов, то есть фактически выделяет больше "времени мышления", активно самопроверяется, пересматривает гипотезы и ищет альтернативные подходы, что ведёт к существенному росту качества решений. Поведение модели меняется не постепенно, а с явными "прорывными моментами", когда количество использования слов, указывающих на рефлексию и самокоррекцию, резко возрастает. В частности, длительные цепочки рассуждений, иногда достигающие тысяч токенов, становятся естественной частью ответа. Очевидные результаты показывают, что такая свобода и стимулирование к поиску новых стратегий значительно превосходят традиционные подходы, когда модели обучаются воспроизводить зафиксированные человеческие цепочки рассуждений. DeepSeek-R1-Zero уже достигает выдающихся результатов в проверяемых дисциплинах - математике, кодинге и задачах STEM.
Например, на престижном математическом соревновании American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 года модель достигает результат выше среднего показателя среди всех человеческих участников. Кроме того, модель показывает превосходство в конкурсах по программированию и решении сложных научных задач, демонстрируя универсальность и мощность предложенного подхода. Несмотря на впечатляющие успехи DeepSeek-R1-Zero, данная версия обладала некоторыми ограничениями. Основными проблемами были плохая читаемость генерируемых текстов, а также смешение языков - преимущественно английского и китайского, что связано с исходной базой обучения модели DeepSeek-V3 Base, задействованной в качестве базы. Это затрудняло использование модели в реальных приложениях с необходимостью консистентного и понятного вывода, что стало причиной появления доработанной системы DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1 формирует собой многоэтапный цикл обучения, который сочетает в себе улучшения за счёт обучения с подкреплением, выборочного отбора результатов и супервайзинг финетюнинга (SFT). На начальном этапе происходит сбор и подготовка "холодного старта" данных, которые характеризуются более приближённым к человеческому, диалоговому стилю мышления. Затем идёт первый этап RL, направленный на поощрение речевой последовательности с логической стройностью и языковой однородностью, где в качестве дополнительного сигнала награды вводится метрика языковой консистенции - отношение числа слов на целевом языке к общему количеству слов в рассуждении. Важным звеном становится этап rejection sampling - метод отбора наиболее качественных по человеческим критериям генераций перед финетюнингом, включающим как задачи, требующие рассуждений, так и более общие задачи генерации текста. Это позволяет DeepSeek-R1 совмещать выдающиеся способности к построению логических цепочек с приёмами более свободного и гибкого разговорного взаимодействия с пользователем.
Второй RL-этап посвящён дальнейшему улучшению модели с учётом человеческих предпочтений в плане полезности и безопасности, предотвращая потенциальные предвзятости и рискованные ситуации. Технологически DeepSeek-R1 сохраняет и развивает все достоинства DeepSeek-R1-Zero, одновременно устраняя её недостатки. В результате модель демонстрирует значительно лучшие показатели в задачах не только строго математического и технического характера, но и в более свободных и креативных заданиях, касающихся языка и логики. Сравнения с конкурентами и многочисленные тесты на разных наборах данных показывают превосходство DeepSeek-R1, что подтверждается высокими оценками в таких бенчмарках как MMLU, DROP, C-Eval, LiveCodeBench и других. Особенностью и важным достижением DeepSeek-R1 является то, что способности к решениям сложных задач могут быть успешно сконцентрированы и перенесены в значительно меньшие модели путём дистилляции знаний.
Это открывает возможности для создания доступных по ресурсам и эффективных по производительности моделей, полезных широкой аудитории исследователей и профессионалов. Необходимо отметить, что несмотря на достигнутый прогресс, у DeepSeek-R1 остаются явные ограничения и вызовы. Пока что модель не может эффективно использовать внешние инструменты - такие как калькуляторы, поисковые системы и компиляторы - в ходе рассуждений, что могло бы значительно расширить её возможности. Также существует вопрос оптимизации эффективности токенов во время генерации, поскольку иногда DeepSeek-R1 склонен к чрезмерному "перемыливанию" простых задач, что приводит к излишнему потреблению ресурсов. Проблема смешивания языков остаётся актуальной, особенно при обработке запросов на языках, отличных от английского и китайского.
Модель всё ещё чувствительна к формулировкам запросов и зачастую показывает лучше результаты при запросах в zero-shot режиме, нежели при использовании few-shot prompting, что требует более глубокого изучения и оптимизации интерфейсов взаимодействия с пользователем. С точки зрения безопасности и этичности DeepSeek-R1 получил всесторонний анализ. Авторы подчёркивают, что усовершенствования в области рассуждений могут привести и к новым рискам, например, в случае атак типа jailbreak, когда модель может сгенерировать опасную информацию с высокой степенью достоверности. Тем не менее, наличие системы риск-контроля помогает значительно повысить уровень безопасности и нейтрализовать многие угрозы. Важную роль в обучении и оценке системы играет продуманная архитектура вознаграждений.
Для решаемых задач, где возможно создать точный автоматический вердикт (математика, кодинг), используется жёсткая система правил для оценки корректности и формата ответа. Для более абстрактных и творческих запросов применяются модели вознаграждений, обученные на парах предпочтений человека, что помогает учесть субъективные аспекты полезности и безопасности. Перспективы дальнейшего развития связаны с интеграцией внешних инструментов, что позволит DeepSeek-R1 расширить сферу применения и повысить качество решений. Также ожидается более глубокая оптимизация обучения с подкреплением, снижение рисков reward hacking и усовершенствование методов формирования сигналов вознаграждения для сложных и менее формально проверяемых задач. В итоге DeepSeek-R1 - это яркий пример того, как чистое обучение с подкреплением способно сместить парадигму развития больших языковых моделей, стимулируя их собственной внутренней эволюцией к более глубоким и гибким рассуждениям.
Такая технология потенциально способна выйти за пределы человеческих когнитивных ограничений и проложить путь к созданию по-настоящему самосовершенствующихся интеллектуальных систем, которые автоматически адаптируются и улучшают свои способности в сложных сферах знаний. Сопровождение таких возможностей всесторонними мерами безопасности и этики, а также универсальный доступ к меньшим и более ресурсосберегающим версиям моделей, позволяет надеяться на широкое и ответственное внедрение DeepSeek-R1 в науку, промышленность и образование. DeepSeek-R1 доказал, что ключ к развитию интеллекта - это не копирование или имитация человеческих образцов, а предоставление машине возможности учиться через опыт, пробуя, ошибаясь и самостоятельно совершенствуясь. Будущее больших языковых моделей - за обучением с подкреплением, открывающим двери к новому уровню искусственного интеллекта. .
