group-telegram.com/gonzo_ML/3313
Last Update:
Non-Reasoning данные включали creative writing, role-play, и simple question answering, и были сгенерены DeepSeek-V2.5 с последующей верификацией человеком.
Reinforcement Learning (RLHF по сути) включал два подвида: rule-based Reward Model (RM) и model-based RM.
Там, где можно было валидировать правилами, использовали rule-based RM. Например, так можно проверять некоторые математические задачи с детерминистическим результатом и заданным форматом ответа, а на задачах LeetCode можно получать фидбек от компилятора. Где можно использовать такой подход, старались использовать его, он защищён от манипуляции.
В вопросах с ground truth ответом в свободной форме использовали модель, которая оценивала насколько ответ матчится с этим ground truth. В более открытых постановках, когда и явного ground truth нет (например, в creative writing), reward model предоставляла фидбек по исходному запросу и ответу. RM были обучены на SFT чекпойнтах DeepSeek-V3. Для большей надёжности preference data не только давали финальный reward, но и содержали chain-of-thought цепочку рассуждений, ведущих к этому reward. Вроде как помогает от reward hacking.
Как и в DeepSeek-V2, авторы использовали Group Relative Policy Optimization (GRPO), вариант Proximal Policy Optimization (PPO), разработанный также в DeepSeek в рамках работы DeepSeekMath (https://arxiv.org/abs/2402.03300). GRPO позволяет избавиться от отдельной value model, которая обычно такого же размера, что и policy model — вот ещё одно место, где они сэкономили на вычислениях и памяти. Вместо value function используется средний reward на множестве сэмплов, сгенерённых по одному и тому же входному запросу. KL лосс (который нужен, чтобы модель не уходила в сильно другой и нечитаемый текст) в такой схеме тоже упрощается, но делается не между reward и полиси, а напрямую между референс моделью и полиси. Advantage в GRPO по сути вычисляется как z-score.
В этих методах я не специалист, интересно, можно было бы заменить на DPO или нет?
Для разных доменов использовались разные промпты.
Полученная чат модель по бенчмаркам выглядит весьма достойна, сравнима с Claude-Sonnet-3.5-1022 и GPT-4o-05. При этом мы помним, что обучение Sonnet стоило в разы больше, десятки миллионов долларов (https://www.group-telegram.com/es/gonzo_ML.com/3275), хотя конечно тут мутно, что именно там Дарио репортит, но вряд ли это полная стоимость включая эксперименты и т.п.
В работе есть любопытный анализ дистилляции из reasoning модели (R1). Это улучшает качество, но также и увеличивает среднюю длину ответа, здесь тщательно нужно искать баланс с настройками. В работе это проверили на математике и программировании, но планируют дальше брать шире.
Также упоминается, что для задач, где сложно сделать валидацию и алгоритмический фидбек, в работе использовали подход constitutional AI (https://www.group-telegram.com/es/gonzo_ML.com/1285), который мне очень нравится (в первую очередь тем, что он скейлится). По сути модель сама оценивала себя, они это назвали Self-Rewarding. Подход тоже улучшил качество, особенно в субъективных оценках. Так понимаю, в планах добавить больше конституционных инпутов.
В глубины бенчмарков уже не полезу, но в статье есть более детальные разборы. В любом случае, модель достойная.
Что особенно хочется отметить по результатам разбора DeepSeek? DeepSeek — это не просто топовая модель, конкурент западных. Это полноценная экосистема научных работ, тут под десяток разных наработок из их предыдущих статей. Интересно, опубликуют ли свой фреймворк для обучения? Это пока, кажется, один из основных missing parts.
BY gonzo-обзоры ML статей
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Share with your friend now:
group-telegram.com/gonzo_ML/3313