דור חדש למודלי חשיבה: DeepSeek-R1

• רובי בוטוביץ'
• ינואר 25, 2025
• AI Tools, חדשות בינה מלאכותית
• AI
• 0תגובות

DeepSeek חושפת דור חדש של מודלים לחשיבה מלאכותית מתקדמת

חברת DeepSeek, המובילה בתחום הבינה המלאכותית, הציגה את מודלי החשיבה המתקדמים שלה, DeepSeek-R1 ו-DeepSeek-R1-Zero. מדובר בצעד משמעותי בהתפתחות הבינה המלאכותית ויכולותיה החישוביות המתקדמות.

DeepSeek-R1-Zero: שילוב חדשני של למידה חיזוקית

מודל הדגל DeepSeek-R1-Zero מייצג חידוש מרתק בתחום הלמידה החיזוקית (RL). בניגוד למודלים אחרים, DeepSeek-R1-Zero אומן באופן בלעדי באמצעות RL בקנה מידה גדול, ללא שלב מקדים של למידה חצי-מונחית (SFT). גישה ייחודית זו אפשרה למודל לפתח ‘התנהגויות חשיבה חזקות ומעניינות רבות’, כולל יכולות של אימות עצמי, התבוננות וייצור שרשראות מחשבה ארוכות (CoT).

מנקודת מבט היסטורית, DeepSeek-R1-Zero הוא “המחקר הפתוח הראשון שמאשר כי ניתן לעודד יכולות חשיבה של מודלים שפתיים באמצעות RL בלבד, ללא צורך ב-SFT,” כפי שהסבירו החוקרים של DeepSeek. הישג זה סולל את הדרך להתקדמות נוספת בתחום הלמידה החיזוקית ויישומיה לחשיבה מלאכותית מתקדמת.

אתגרים ביכולות DeepSeek-R1-Zero

יחד עם זאת, DeepSeek-R1-Zero מתמודד עם מספר אתגרים משמעותיים, כגון “חזרה אינסופית, קריאות גרועה ותערובת שפות”. חסמים אלו עלולים להגביל את יכולתו לתפקד כראוי ביישומים בעולם האמיתי. כדי להתגבר על מגבלות אלו, DeepSeek פיתחה את המודל המוביל שלה, DeepSeek-R1.

DeepSeek-R1: המודל המתקדם לחשיבה מלאכותית

DeepSeek-R1 בונה על הבסיס שהונח על ידי DeepSeek-R1-Zero, תוך שילוב נתוני התחלה קרים לפני אימון ה-RL. שלב טרום-האימון הנוסף זה מאפשר למודל לשפר את יכולות החשיבה שלו ולהתגבר על מרבית ההגבלות שהוזכרו במודל הקודם.

באופן מרשים, DeepSeek-R1 משיג ביצועים דומים למערכת o1 המשובחת של OpenAI במשימות מתמטיקה, תכנות וחשיבה כללית, ממוקמת את עצמה כמתחרה מובילה בזירה זו.

גישה פתוחת-קוד ומודלים ממוזערים

DeepSeek בחרה לפתוח את המקור של DeepSeek-R1-Zero ו-DeepSeek-R1, יחד עם שישה מודלים ממוזערים נוספים. אחד המודלים הממוזערים, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, הציג תוצאות יוצאות דופן, אף עולה על o1-mini של OpenAI בכמה אמות מידה חשובות:

• MATH-500 (Pass@1): DeepSeek-R1 השיג 97.3%, גבוה מOpenAI (96.4%) ומתחרים אחרים בתחום.
• LiveCodeBench (Pass@1-COT): הגרסה הממוזערת DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ניצחה עם ציון 57.2%, ביצוע יוצא דופן למודלים קטנים יותר.
• AIME 2024 (Pass@1): DeepSeek-R1 השיג 79.8%, קובע סטנדרט מרשים חדש בפתרון בעיות מתמטיות מורכבות.

צינור פיתוח חדשני לטובת התעשייה

DeepSeek חשפה גם פרטים על צינור הפיתוח הנוקשה שלה למודלי חשיבה, המשלב שילוב ייחודי של למידה חצי-מונחית ולמידה חיזוקית. לדברי החברה, התהליך כולל שני שלבי SFT על מנת להעמיד את היכולות הבסיסיות בחשיבה ולא-חשיבה, ושני שלבי RL המיועדים לגלות דפוסי חשיבה מתקדמים ולכוונן יכולות אלו עם העדפות אנושיות.

“אנו מאמינים שהצינור יתרום לתעשייה על ידי יצירת מודלים טובים יותר,” ציינה DeepSeek, ברמז ליכולת הפוטנציאלית של המתודולוגיה החדשנית שלהם להשראת התקדמויות עתידיות בענף הבינה המלאכותית כולו. אחד ההישגים הבולטים של הגישה המבוססת RL שלהם הוא היכולת הבלתי-תלויה של DeepSeek-R1-Zero לבצע דפוסי חשיבה מורכבים ללא הוראה אנושית מוקדמת – דבר חסר תקדים בקהילת המחקר הפתוח בתחום הבינה המלאכותית.

חשיבות הממזור למודלים קומפקטיים

חוקרי DeepSeek הדגישו גם את חשיבות הממזור – התהליך של העברת יכולות חשיבה ממודלים גדולים למודלים קטנים ויעילים יותר. אסטרטגיה זו איפשרה שיפורי ביצועים משמעותיים אף עבור תצורות קטנות יותר של DeepSeek-R1, כמו הגרסאות של 1.5B, 7B ו-14B.

מודלים ממוזערים אלה הצליחו לתפקד היטב ביישומים ספציפיים, ואף הציגו ביצועים עולים על אלו שהושגו באמצעות אימון RL במודלים בגדלים דומים. ממצא זה ממחיש את הפוטנציאל הגלום בגישת הממזור של DeepSeek.

חשיפת מודלים ממוזערים עם קוד פתוח

DeepSeek אימצה את רישיון MIT עבור המאגר והמשקלים של מודליה, מרחיבה את ההרשאות לשימוש מסחרי ועבודות נגזרות. עבודות נגזרות, כגון שימוש ב-DeepSeek-R1 לאימון מודלי שפה גדולים (LLM) אחרים, מותרות תחת רישיון זה. עם זאת, משתמשים במודלים ממוזערים ספציפיים צריכים לוודא עמידה ברישיונות של מודלי הבסיס המקוריים, כגון רישיונות Apache 2.0 ו-Llama3.

שאלות נפוצות על DeepSeek-R1

מהם היתרונות העיקריים של DeepSeek-R1 לעומת מתחרים אחרים?
DeepSeek-R1 מציג ביצועים דומים למערכת המובילה o1 של OpenAI במגוון משימות חשיבה מתקדמות, כולל מתמטיקה, תכנות וחשיבה כללית. יתרון מרכזי נוסף הוא גישת הפיתוח הייחודית המשלבת למידה חצי-מונחית ולמידה חיזוקית, המאפשרת למודל לרכוש יכולות חשיבה מתקדמות באופן טבעי וספונטני יותר.

מהי חשיבות הממזור עבור DeepSeek-R1?
הממזור מאפשר להעביר את יכולות החשיבה המתקדמות של DeepSeek-R1 לגרסאות קומפקטיות וחסכוניות יותר במשאבים. כך, ניתן להפיק תועלת מיכולות חשיבה מתקדמות גם במערכות מחשוב מוגבלות יותר, תוך שמירה על ביצועים גבוהים.

האם DeepSeek-R1 זמין בקוד פתוח?
כן, DeepSeek בחרה לפתוח את המקור של DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 ושישה מודלים ממוזערים נוספים תחת רישיון MIT, המאפשר שימוש מסחרי ועבודות נגזרות.

מה עדיין יכול להיות משופר בגרסאות עתידיות של DeepSeek-R1?
חוקרי DeepSeek ציינו שDeepSeek-R1-Zero סובל מחסמים כגון חזרה אינסופית, קריאות גרועה ותערובת שפות. גרסאות עתידיות עשויות לשפר את הקריאות והיכולת לתפקד היטב במצבים בעולם האמיתי. יתכן שדרכים נוספות לשיפור יכולות החשיבה תיחשפנה בהמשך.

כיצד תהליך הפיתוח המשולב של DeepSeek עשוי להשפיע על התעשייה הרחבה יותר?
DeepSeek מאמינה שצינור הפיתוח החדשני שלה, המשלב למידה חצי-מונחית ולמידה חיזוקית, עשוי לתרום לכלל התעשייה על ידי יצירת מודלי חשיבה מתקדמים עוד יותר. גישה זו עשויה להשראת התפתחויות עתידיות נוספות בבינה מלאכותית עם יכולות חישוביות חזקות יותר.