**สรุปเอกสาร DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning**  

### **บทคัดย่อ**  
DeepSeek-AI ได้พัฒนาโมเดลการให้เหตุผลรุ่นแรก **DeepSeek-R1-Zero** และ **DeepSeek-R1** โดยใช้ **การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning - RL)** เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)  

- **DeepSeek-R1-Zero**: เป็นโมเดลที่ถูกฝึกด้วย RL โดยไม่ใช้ข้อมูล Supervised Fine-Tuning (SFT) ก่อนหน้า แสดงความสามารถในการให้เหตุผลสูง แต่ยังมีข้อจำกัดด้านการอ่านเข้าใจและปัญหาการผสมภาษา  
- **DeepSeek-R1**: พัฒนาต่อยอดจาก DeepSeek-R1-Zero โดยเพิ่ม **ข้อมูล Cold-Start** และการฝึกหลายขั้นตอน ทำให้ประสิทธิภาพดีขึ้นจนเทียบเท่า **OpenAI-o1-1217**  

ทีมวิจัยยังเปิดตัวโมเดลขนาดเล็ก (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B) ที่ถูกปรับแต่งจาก DeepSeek-R1 เพื่อสนับสนุนการวิจัยในวงกว้าง  

---  

### **ผลการประเมิน**  
DeepSeek-R1 ทำคะแนนได้ดีในหลายด้าน:  
- **การให้เหตุผล (Reasoning)**:  
  - AIME 2024 (Pass@1): **79.8%** (สูงกว่า OpenAI-o1-1217 เล็กน้อย)  
  - MATH-500: **97.3%** (เทียบเท่า OpenAI-o1-1217)  
  - Codeforces: คะแนน Elo **2029** (สูงกว่า **96.3%** ของผู้เข้าแข่งขันมนุษย์)  
- **ความรู้ทั่วไป (Knowledge)**:  
  - MMLU: **90.8%**, GPQA Diamond: **71.5%** (สูงกว่า DeepSeek-V3)  
- **งานอื่นๆ**:  
  - การเขียนเชิงสร้างสรรค์, การตอบคำถามทั่วไป, การสรุปความ  

---  

### **แนวทางการพัฒนา**  
1. **DeepSeek-R1-Zero**:  
   - ใช้ **RL โดยตรง** บนโมเดลฐาน (DeepSeek-V3-Base) โดยไม่พึ่งข้อมูล SFT  
   - พัฒนาความสามารถในการตรวจสอบตัวเอง (Self-Verification), การสะท้อนคิด (Reflection), และการสร้าง Chain-of-Thought (CoT) ที่ซับซ้อน  
   - ข้อเสีย: อ่านเข้าใจยาก, ผสมภาษา  

2. **DeepSeek-R1**:  
   - เพิ่ม **Cold-Start Data** (ตัวอย่างการให้เหตุผลที่มนุษย์เขียน)  
   - ใช้ **Multi-Stage Training** (RL → SFT → RL อีกครั้ง)  
   - ปรับปรุงความอ่านง่ายและประสิทธิภาพ  

3. **การปรับโมเดลขนาดเล็ก (Distillation)**:  
   - ใช้ข้อมูลจาก DeepSeek-R1 มาฝึกโมเดลขนาดเล็ก (เช่น Qwen, Llama)  
   - โมเดลขนาด 7B ทำคะแนน **55.5%** ใน AIME 2024 (สูงกว่า QwQ-32B-Preview)  

---  

### **ข้อสรุปและทิศทางในอนาคต**  
- DeepSeek-R1-Zero และ DeepSeek-R1 แสดงให้เห็นว่า **RL สามารถพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลได้โดยไม่ต้องพึ่งข้อมูล SFT**  
- การปรับโมเดลขนาดเล็กด้วย **Distillation** ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า RL โดยตรง  
- **ข้อจำกัด**:  
  - ยังมีปัญหาเรื่องการผสมภาษา  
  - ประสิทธิภาพในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ยังไม่ดีเท่า OpenAI-o1  
- **แผนในอนาคต**:  
  - ปรับปรุงความสามารถทั่วไป (เช่น Function Calling, Multi-Turn Chat)  
  - แก้ไขปัญหา Language Mixing  
  - เพิ่มประสิทธิภาพในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์  

---  
**หมายเหตุ**: เอกสารนี้เน้นการพัฒนาโมเดลด้วย Reinforcement Learning และการประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการให้เหตุผลของ LLMs