A Revolução do Raciocínio da DeepSeek Impulsionada pelo Aprendizado por Reforço · wilstark

No campo da Inteligência Artificial, o desenvolvimento de modelos com capacidades de raciocínio avançadas tem sido um objetivo fundamental. A DeepSeek demonstrou progressos notáveis com seu modelo DeepSeek-R1, que utiliza uma técnica de aprendizado por reforço (RL) para atingir um raciocínio sofisticado, comparável aos modelos de ponta. Mas como funciona o RL nesse contexto e por que é tão significativo?

O Poder do RL na Geração de Cadeias de Pensamento

O aprendizado por reforço, de forma simplificada, é como um modelo de IA aprende através da experiência. Em vez de serem explicitamente programados para cada passo de um processo de raciocínio, os modelos RL aprendem por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas por gerar resultados corretos e penalidades por erros. Na DeepSeek, o RL é usado para incentivar o desenvolvimento de Cadeias de Pensamento (CoT), onde o modelo explica o seu raciocínio passo a passo antes de dar a resposta final.

As Inovações da DeepSeek no Aprendizado por Reforço

A DeepSeek utiliza o RL de maneiras inovadoras:

RL puro sem dados supervisionados: O DeepSeek-R1-Zero demonstra que capacidades de raciocínio podem surgir puramente através de RL, sem a necessidade de ajuste fino supervisionado (SFT) como etapa preliminar. Este modelo aprendeu a desenvolver habilidades como autoverificação e reflexão através do RL.
Recompensas baseadas em regras: Para o treinamento do DeepSeek-R1-Zero, a DeepSeek empregou um sistema de recompensa baseado em regras que inclui recompensas de precisão e recompensas de formato. As recompensas de precisão avaliam a correção da resposta, enquanto as recompensas de formato forçam o modelo a explicitar o seu processo de pensamento entre tags específicas.
Início a frio com dados de alta qualidade: O DeepSeek-R1, para evitar instabilidade no início do treino RL, incorpora uma quantidade de dados CoT de alta qualidade para ajustar o modelo como ator RL inicial. Esses dados são projetados para serem legíveis e fornecer um resumo no final de cada resposta, com o intuito de tornar os processos de raciocínio mais claros.
Treinamento iterativo: O processo de treinamento do DeepSeek-R1 envolve várias etapas de RL e SFT. Em primeiro lugar, o modelo é ajustado com dados de inicialização a frio e então passa por RL para melhorar as suas capacidades de raciocínio. Posteriormente, são coletados novos dados SFT, combinando dados supervisionados e gerados através da amostragem de rejeição, antes de uma nova etapa de RL. Esse ciclo iterativo visa melhorar as habilidades de raciocínio do modelo e o alinhamento com as preferências humanas.
Destilação: As capacidades de raciocínio aprendidas pelo DeepSeek-R1 são destiladas para modelos menores, resultando em melhor desempenho. Isso demonstra que os padrões de raciocínio descobertos por modelos maiores são cruciais para melhorar as capacidades de raciocínio de modelos menores.

O Significado dessas Técnicas

O uso de RL pela DeepSeek para construir modelos com fortes capacidades de raciocínio demonstra que os modelos de IA podem desenvolver habilidades complexas através da autoevolução, em vez de depender de dados supervisionados. O DeepSeek-R1, através de técnicas de RL, demonstra comportamentos sofisticados como reflexão, onde o modelo revisita e reavalia os passos anteriores, além da capacidade de explorar abordagens alternativas para resolver problemas. O DeepSeek-R1-Zero até exibe um "momento aha", aprendendo a alocar mais tempo de pensamento para um problema, reavaliando sua abordagem inicial. Essas inovações mostram o potencial do RL para criar sistemas de IA mais autônomos e adaptativos.

As técnicas de RL utilizadas pela DeepSeek não são apenas um avanço técnico, mas também um passo significativo na direção de uma IA mais inteligente e eficiente. Elas mostram que o progresso na IA não se resume a aumentar o tamanho dos modelos, mas também a otimizar o processo de aprendizado e o design das arquiteturas.