Deepseek R1は、長い会話にわたってどのようにコンテキストを維持しますか

##アーキテクチャの特徴

**専門家（MOE）建築の混合
Deepseek R1は、専門家アーキテクチャの混合物を利用しているため、各フォワードパス中に6710億パラメーター、特に370億のパラメーターのサブセットのみをアクティブにすることができます。この選択的活性化により、計算効率が大幅に向上し、モデルが最大128,000トークンの拡張シーケンスを処理しながら、その応答のコヒーレンスと精度を維持できるようになります[1] [3]。 MOEルーティングシステムは、さまざまな推論タスクのためにさまざまな専門家を専門とするように設計されています。これは、複雑な対話を管理し、コンテキストを追跡することなくモデルが拡張された会話に従うことができることを確認するために重要です。

##トレーニング方法論

**強化学習（RL）アプローチ
監視された微調整に大きく依存している従来のモデルとは異なり、DeepSeek R1は主に強化学習を使用して訓練されています。この方法により、モデルは推論機能を自律的に開発できます。トレーニングプロセスには、複数のフェーズが含まれます。コールドスタートデータから始めて、強固な基盤を確立し、その後、推論スキルを高めるために純粋なRLが続き、多様なプロンプトを越えてさらなるRLトレーニングで頂点に達します[2] [4]。このマルチステージアプローチは、構造化されたデータと実際の相互作用の両方からモデルが学習するのに役立ちます。これは、より長い交換でコンテキストを維持するために不可欠です。

**コールドスタートデータの使用率
トレーニングの初期段階には、読みやすさと回答の一貫性を改善するのに役立つ慎重にキュレーションされたコールドスタートデータが組み込まれています。このデータにより、モデルの出力が正確であるだけでなく、ユーザーフレンドリーであり、読みやすさや言語の混合の不良や言語の混合などの初期の反復に見られる一般的な問題に対処することが保証されます[2] [4]。推論プロセスと要約を含む構造化された出力形式を確立することにより、DeepSeek R1は、長い会話全体でコンテキストを効果的に保持します。

##パフォーマンスとコンテキスト管理

Deepseek R1の長いコンテキストを効率的に処理する能力は、フィールドの主要なモデルに匹敵します。さまざまなベンチマークにわたるパフォーマンスは、複雑な対話に従事した場合でも、明確さと論理の流れを維持する能力を示しています。モデルの設計により、会話が一貫性のあるままであることを保証しながら、応答ごとに数千の推論トークンを生成できます[1] [3]。さらに、自己検証と反射メカニズムの統合により、以前のステートメントを再評価し、議論の継続性を維持することができます。

全体として、DeepSeek R1は、洗練されたアーキテクチャと革新的なトレーニングプラクティスを通じて、会話のコンテキストを維持する際の大きな進歩を表しています。