Hoe behoudt Deepseek R1 de context over lange gesprekken

Architecturale kenmerken

** Mix van experts (MOE) architectuur
Deepseek R1 maakt gebruik van een combinatie van expertsarchitectuur, waardoor het alleen een subset van zijn 671 miljard parameters kan activeren tijdens elke voorwaartse pas, met name 37 miljard. Deze selectieve activering verbetert de rekenefficiëntie aanzienlijk, waardoor het model uitgebreide reeksen tot 128.000 tokens kan verwerken met behoud van de coherentie en nauwkeurigheid in zijn reacties [1] [3]. Het MOE -routingsysteem is ontworpen om verschillende experts te specialiseren voor verschillende redeneringstaken, wat cruciaal is voor het beheren van complexe dialogen en ervoor zorgen dat het model kan volgen met uitgebreide gesprekken zonder context uit het oog te verliezen.

Trainingsmethoden

** Benadering van versterking leren (RL)
In tegenstelling tot traditionele modellen die sterk afhankelijk zijn van begeleide verfijning, wordt Deepseek R1 voornamelijk getraind met behulp van versterkingsleren. Met deze methode kan het model redeneermogelijkheden autonoom ontwikkelen. Het trainingsproces omvat meerdere fasen: beginnend met koude startgegevens om een ​​solide basis te leggen, gevolgd door pure RL om redeneervaardigheden te verbeteren en culminerend in verdere RL-training over verschillende aanwijzingen [2] [4]. Deze multi-fase benadering helpt het model te leren van zowel gestructureerde gegevens als echte interacties, wat essentieel is voor het handhaven van de context over langere beurzen.

** Gegevensgebruik in koud start
De beginfase van training bevat zorgvuldig samengestelde koude startgegevens die helpen de leesbaarheid en samenhang in reacties te verbeteren. Deze gegevens zorgen ervoor dat de uitgangen van het model niet alleen nauwkeurig, maar ook gebruiksvriendelijk zijn, waarbij gemeenschappelijke problemen worden aangepakt in eerdere iteraties zoals slechte leesbaarheid en taalmixen [2] [4]. Door een gestructureerd uitvoerformaat op te zetten dat redeneerprocessen en samenvattingen omvat, behoudt Deepseek R1 effectief de context gedurende lange gesprekken.

Prestaties en contextbeheer

Het vermogen van Deepseek R1 om lange contexten efficiënt af te handelen is vergelijkbaar met toonaangevende modellen in het veld. De prestaties in verschillende benchmarks toont zijn vermogen om de duidelijkheid en logische stroom te behouden, zelfs wanneer ze zich bezighouden met complexe dialogen. Het ontwerp van het model stelt het in staat om duizenden redeneer tokens per reactie te genereren, terwijl het ervoor zorgt dat het gesprek coherent blijft [1] [3]. Bovendien stelt de integratie van zelfverificatie- en reflectiemechanismen het in staat eerdere verklaringen opnieuw te beoordelen en continuïteit in discussies te behouden.

Over het algemeen vormt Deepseek R1 een belangrijke vooruitgang in het handhaven van de conversatiecontext door zijn geavanceerde architectuur en innovatieve trainingspraktijken.