Kuinka Deepseek R1 ylläpitää kontekstia pitkien keskustelujen aikana

Arkkitehtuuriominaisuudet

** Asiantuntijoiden seos (MOE) arkkitehtuuri
Deepseek R1 käyttää asiantuntijoiden arkkitehtuurin seosta, jonka avulla se voi aktivoida vain 671 miljardin parametrin alajoukon kunkin eteenpäin suuntautuvan passin, erityisesti 37 miljardin miljardin aikana. Tämä selektiivinen aktivointi parantaa merkittävästi laskennallista tehokkuutta, mikä mahdollistaa mallin prosessin laajennetut sekvenssit jopa 128 000 rahakkeeseen säilyttäen samalla johdonmukaisuuden ja tarkkuuden sen vasteissa [1] [3]. MOE: n reititysjärjestelmä on suunniteltu erikoistamaan erilaisia ​​asiantuntijoita erilaisille päättelytehtäville, mikä on ratkaisevan tärkeää monimutkaisten vuoropuhelujen hallinnassa ja mallin seuraamisessa laajennetuissa keskusteluissa menettämättä kontekstia.

Koulutusmenetelmät

** Vahvistusoppiminen (RL) -lähestymistapa
Toisin kuin perinteiset mallit, jotka luottavat voimakkaasti valvottuun hienosäätöön, Deepseek R1 on ensisijaisesti koulutettu vahvistusoppimisella. Tämän menetelmän avulla malli voi kehittää päättelyominaisuuksia itsenäisesti. Koulutusprosessi sisältää useita vaiheita: Alkaen kylmästä aloitustiedoista vankan perustan perustamiseksi, jota seuraa puhdas RL päättelytaitojen parantamiseksi ja jatkamisen RL-koulutuksen huipentuma monien kehotusten välillä [2] [4]. Tämä monivaiheinen lähestymistapa auttaa mallia oppimaan sekä jäsennellystä tiedosta että reaalimaailman vuorovaikutuksista, mikä on välttämätöntä kontekstin ylläpitämiseksi pidemmillä vaihtoilla.

** Kylmän käynnistystietojen käyttö
Koulutuksen alkuvaihe sisältää huolellisesti kuratoidun kylmän aloituksen tiedot, jotka auttavat parantamaan luettavuutta ja johdonmukaisuutta vastauksissa. Nämä tiedot varmistavat, että mallin lähdöt eivät ole vain tarkkoja, vaan myös käyttäjäystävällisiä, ja ne käsittelevät aikaisemmissa iteraatioissa, kuten huono luettavuus ja kielen sekoittaminen [2] [4], yleisiä ongelmia. Perustamalla jäsennelty tulosmuoto, joka sisältää perusteluprosessit ja yhteenvedot, DeepSek R1 säilyttää kontekstin tehokkaasti pitkien keskustelujen ajan.

Suorituskyky ja kontekstin hallinta

Deepseek R1: n kyky käsitellä pitkiä kontekstien tehokkaasti on verrattavissa kentän johtaviin malleihin. Sen suorituskyky eri vertailuarvoilla osoittaa sen kyvyn ylläpitää selkeyttä ja loogista virtausta myös monimutkaisten vuoropuhelujen harjoittamisessa. Mallin suunnittelu antaa sille mahdollisuuden tuottaa tuhansia päättelymerkkejä vastausta kohti varmistaen samalla, että keskustelu pysyy johdonmukaisena [1] [3]. Lisäksi itsevarmistuksen ja heijastusmekanismien integrointi antaa sille mahdollisuuden arvioida aikaisemmat lausunnot uudelleen ja ylläpitää keskusteluja jatkuvuudessa.

Kaiken kaikkiaan Deepseek R1 edustaa merkittävää edistystä keskustelukontekstin ylläpitämisessä hienostuneella arkkitehtuurillaan ja innovatiivisilla koulutuskäytäntöillä.