W jaki sposób Deepseek R1 utrzymuje kontekst podczas długich rozmów

Funkcje architektoniczne

** Mieszanka architektury ekspertów (MOE)
Deepseek R1 wykorzystuje mieszankę architektury ekspertów, która pozwala jej aktywować tylko podzbiór swoich 671 miliardów parametrów podczas każdej przepustki, w szczególności 37 miliardów. Ta selektywna aktywacja znacznie zwiększa wydajność obliczeniową, umożliwiając model do przetwarzania rozszerzonych sekwencji do 128 000 tokenów przy jednoczesnym zachowaniu spójności i dokładności w jej odpowiedzi [1] [3]. System routingu MOE został zaprojektowany w celu specjalizacji różnych ekspertów dla różnych zadań rozumowania, co jest kluczowe dla zarządzania złożonymi dialogami i zapewnienia, że ​​model może śledzić wraz z rozszerzonymi rozmowami bez utraty kontekstu.

Metodologie szkoleniowe

** Podejście do nauki wzmocnienia (RL)
W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które w dużej mierze opierają się na nadzorowanym dostrajaniu, Deepseek R1 jest przede wszystkim szkolony przy użyciu uczenia się wzmocnienia. Ta metoda pozwala modelowi opracować zdolności rozumowania autonomicznie. Proces treningowy obejmuje wiele faz: począwszy od danych startowych w celu ustalenia solidnego fundamentu, a następnie czystego RL w celu zwiększenia umiejętności rozumowania, a kulminacją jest dalsze szkolenie RL w różnych podpowiedzi [2] [4]. To wieloetapowe podejście pomaga modelowi uczyć się zarówno z strukturalnych danych, jak i interakcji w świecie rzeczywistym, co jest niezbędne do utrzymania kontekstu na dłuższych wymianach.

** Wykorzystanie danych na zimno
Początkowa faza szkolenia obejmuje starannie wyselekcjonowane dane startowe, które pomagają poprawić czytelność i spójność w odpowiedzi. Dane te zapewniają, że wyjścia modelu są nie tylko dokładne, ale także przyjazne dla użytkownika, rozwiązując typowe problemy występujące we wcześniejszych iteracjach, takie jak słabe czytelność i miksowanie języka [2] [4]. Ustanawiając ustrukturyzowany format wyjściowy, który obejmuje procesy rozumowania i podsumowania, Deepseek R1 skutecznie zachowuje kontekst podczas długich rozmów.

zarządzanie wydajnością i kontekstem

Zdolność Deepseek R1 do wydajnego obsługi długich kontekstów jest porównywalna z wiodącymi modelami w terenie. Jego wydajność na różnych testach porównawczych pokazuje jego zdolność do zachowania jasności i logicznego przepływu, nawet gdy jest zaangażowany w złożone dialogi. Projekt modelu pozwala mu wygenerować tysiące tokenów rozumowania na odpowiedź, zapewniając jednocześnie spójność rozmowy [1] [3]. Ponadto integracja mechanizmów samorozwajania i refleksji umożliwia mu ponowne ocenę poprzednich stwierdzeń i utrzymanie ciągłości w dyskusjach.

Ogólnie rzecz biorąc, Deepseek R1 stanowi znaczący postęp w utrzymaniu kontekstu konwersacyjnego poprzez wyrafinowaną architekturę i innowacyjne praktyki szkoleniowe.