Bagaimana Deepseek R1 Mempertahankan Konteks Selama Percakapan Panjang

fitur arsitektur

** Campuran Arsitektur Pakar (MOE)
Deepseek R1 menggunakan campuran arsitektur ahli, yang memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya sebagian dari 671 miliar parameternya selama setiap lulus maju, khususnya 37 miliar. Aktivasi selektif ini secara signifikan meningkatkan efisiensi komputasi, memungkinkan model untuk memproses urutan yang diperluas hingga 128.000 token sambil mempertahankan koherensi dan akurasi dalam responsnya [1] [3]. Sistem routing MOE dirancang untuk mengkhususkan berbagai ahli untuk berbagai tugas penalaran, yang sangat penting untuk mengelola dialog kompleks dan memastikan bahwa model dapat mengikuti bersama dengan percakapan yang diperluas tanpa kehilangan jejak konteks.

Metodologi Pelatihan

** Pendekatan Pembelajaran Penguatan (RL)
Tidak seperti model tradisional yang sangat bergantung pada penyesuaian yang diawasi, Deepseek R1 terutama dilatih menggunakan pembelajaran penguatan. Metode ini memungkinkan model untuk mengembangkan kemampuan penalaran secara mandiri. Proses pelatihan mencakup beberapa fase: dimulai dengan data awal dingin untuk membangun fondasi yang kuat, diikuti oleh RL murni untuk meningkatkan keterampilan penalaran, dan berpuncak pada pelatihan RL lebih lanjut di berbagai petunjuk [2] [4]. Pendekatan multi-tahap ini membantu model belajar dari data terstruktur dan interaksi dunia nyata, yang sangat penting untuk mempertahankan konteks selama pertukaran yang lebih lama.

** Pemanfaatan data awal dingin
Fase awal pelatihan menggabungkan data start dingin yang dikuratori dengan cermat yang membantu meningkatkan keterbacaan dan koherensi dalam tanggapan. Data ini memastikan bahwa output model tidak hanya akurat tetapi juga ramah pengguna, menangani masalah umum yang ditemukan dalam iterasi sebelumnya seperti keterbacaan yang buruk dan pencampuran bahasa [2] [4]. Dengan menetapkan format output terstruktur yang mencakup proses penalaran dan ringkasan, Deepseek R1 secara efektif mempertahankan konteks di seluruh percakapan yang panjang.

Kinerja dan Manajemen Konteks

Kemampuan Deepseek R1 untuk menangani konteks panjang secara efisien sebanding dengan model terkemuka di lapangan. Kinerja di berbagai tolok ukur menunjukkan kemampuannya untuk mempertahankan kejelasan dan aliran logis bahkan ketika terlibat dalam dialog yang kompleks. Desain model memungkinkannya untuk menghasilkan ribuan token penalaran per respons sambil memastikan bahwa percakapan tetap koheren [1] [3]. Selain itu, integrasi verifikasi diri dan mekanisme refleksi memungkinkannya untuk menilai kembali pernyataan sebelumnya dan mempertahankan kesinambungan dalam diskusi.

Secara keseluruhan, Deepseek R1 merupakan kemajuan yang signifikan dalam mempertahankan konteks percakapan melalui arsitekturnya yang canggih dan praktik pelatihan inovatif.