Como o Deepseek R1 mantém o contexto em longas conversas

Recursos arquitetônicos

** Mistura de arquitetura de especialistas (MOE)
O Deepseek R1 utiliza uma mistura de arquitetura de especialistas, que permite ativar apenas um subconjunto de seus 671 bilhões de parâmetros durante cada passe para a frente, especificamente 37 bilhões. Essa ativação seletiva aumenta significativamente a eficiência computacional, permitindo que o modelo processe sequências estendidas de até 128.000 tokens, mantendo a coerência e a precisão em suas respostas [1] [3]. O sistema de roteamento MOE foi projetado para especializar diferentes especialistas em várias tarefas de raciocínio, o que é crucial para gerenciar diálogos complexos e garantir que o modelo possa acompanhar as conversas prolongadas sem perder o rastreamento do contexto.

Metodologias de treinamento

** Abordagem de aprendizado de reforço (RL)
Diferentemente dos modelos tradicionais que dependem fortemente do ajuste fino supervisionado, o Deepseek R1 é treinado principalmente usando o aprendizado de reforço. Este método permite que o modelo desenvolva recursos de raciocínio de forma autônoma. O processo de treinamento inclui várias fases: começando com dados de partida a frio para estabelecer uma base sólida, seguida de RL pura para aprimorar as habilidades de raciocínio e culminar no treinamento adicional de RL em diversos avisos [2] [4]. Essa abordagem de vários estágios ajuda o modelo a aprender com dados estruturados e interações do mundo real, essencial para manter o contexto em trocas mais longas.

** Utilização de dados de partida a frio
A fase inicial do treinamento incorpora dados de partida a frio cuidadosamente selecionados que ajudam a melhorar a legibilidade e a coerência nas respostas. Esses dados garantem que as saídas do modelo não sejam apenas precisas, mas também amigáveis, abordando problemas comuns encontrados em iterações anteriores, como baixa legibilidade e mistura de idiomas [2] [4]. Ao estabelecer um formato de saída estruturado que inclua processos e resumos de raciocínio, o Deepseek R1 mantém efetivamente o contexto ao longo de conversas longas.

Desempenho e gerenciamento de contexto

A capacidade do Deepseek R1 de lidar com contextos longos eficientemente é comparável aos modelos principais no campo. Seu desempenho em vários benchmarks demonstra sua capacidade de manter clareza e fluxo lógico, mesmo quando envolvidos em diálogos complexos. O design do modelo permite gerar milhares de tokens de raciocínio por resposta, garantindo que a conversa permaneça coerente [1] [3]. Além disso, a integração dos mecanismos de auto-verificação e reflexão permite que ele reavalie as declarações anteriores e mantenha a continuidade nas discussões.

No geral, o Deepseek R1 representa um avanço significativo na manutenção do contexto de conversação por meio de sua arquitetura sofisticada e práticas de treinamento inovadoras.