Kā DeepSeek R1 uztur kontekstu pār garām sarunām

arhitektūras funkcijas

** Ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukums
DeepSeek R1 izmanto ekspertu arhitektūras sajaukumu, kas ļauj tai aktivizēt tikai tās 671 miljarda parametru apakškopu katras priekšējās caurlaides laikā, īpaši 37 miljardus. Šī selektīvā aktivācija ievērojami uzlabo skaitļošanas efektivitāti, ļaujot modelim apstrādāt paplašinātas sekvences līdz 128 000 žetoniem, vienlaikus saglabājot koherenci un precizitāti tās reakcijās [1] [3]. MOE maršrutēšanas sistēma ir paredzēta, lai specializētu dažādus eksperti dažādiem argumentācijas uzdevumiem, kas ir svarīgi sarežģītu dialogu pārvaldīšanai un nodrošinot, ka modelis var sekot līdzi paplašinātām sarunām, nezaudējot konteksta ceļu.

Apmācības metodika

** Armatūras mācīšanās (RL) pieeja
Atšķirībā no tradicionālajiem modeļiem, kas lielā mērā paļaujas uz uzraudzītu precizēšanu, DeepSeek R1 galvenokārt tiek apmācīts, izmantojot pastiprināšanas mācīšanos. Šī metode ļauj modelim autonomi attīstīt spriešanas iespējas. Apmācības procesā ietilpst vairākas fāzes: sākot ar datiem par aukstumu, lai izveidotu stabilu pamatu, kam seko Pure RL, lai uzlabotu spriešanas prasmes, un kulminācija ir turpmāka RL apmācība dažādās uzvednēs [2] [4]. Šī daudzpakāpju pieeja palīdz modelim mācīties gan no strukturētiem datiem, gan ar reālās pasaules mijiedarbību, kas ir būtiska, lai uzturētu kontekstu vairāk nekā ilgāku apmaiņu.

** Datu izmantošana ar aukstiem startiem
Sākotnējā apmācības posmā ir rūpīgi izstrādāti dati par aukstuma startu, kas palīdz uzlabot reakciju lasāmību un saskaņotību. Šie dati nodrošina, ka modeļa izejas ir ne tikai precīzas, bet arī lietotājam draudzīgas, risinot kopīgas problēmas, kas atrodamas iepriekšējās iterācijās, piemēram, slikta lasāmība un valodu sajaukšana [2] [4]. Izveidojot strukturētu izejas formātu, kas ietver spriešanas procesus un kopsavilkumus, DeepSeek R1 efektīvi saglabā kontekstu garās sarunās.

Veiktspējas un konteksta pārvaldība

DeepSeek R1 spēja efektīvi rīkoties ar gariem kontekstiem ir salīdzināma ar vadošajiem modeļiem šajā jomā. Tās veiktspēja dažādos etalonos parāda savu spēju saglabāt skaidrību un loģisko plūsmu pat tad, ja viņi ir iesaistījušies sarežģītos dialogos. Modeļa dizains ļauj tai radīt tūkstošiem argumentācijas žetonu katrā reakcijā, vienlaikus nodrošinot, ka saruna paliek saskaņota [1] [3]. Turklāt pašpārbaudes un refleksijas mehānismu integrācija ļauj tam pārvērtēt iepriekšējos paziņojumus un saglabāt diskusiju nepārtrauktību.

Kopumā DeepSeek R1 ir nozīmīgs progress sarunu konteksta uzturēšanā, izmantojot savu sarežģīto arhitektūru un novatorisko apmācības praksi.