Kaip „Deepseee R1“ palaiko kontekstą per ilgas pokalbius

Architektūrinės savybės

** Ekspertų (MOE) architektūros mišinys
„Deepseek R1“ naudoja ekspertų architektūros mišinį, kuris leidžia jai suaktyvinti tik 671 milijardo parametrų pogrupį kiekvieno priekinio leidimo metu, ypač 37 milijardus. Šis selektyvus aktyvavimas žymiai padidina skaičiavimo efektyvumą, leisdamas modeliui apdoroti išplėstines sekas iki 128 000 žetonų, išlaikant jo atsakymų darną ir tikslumą [1] [3]. MOE maršruto parinkimo sistema yra skirta specializuoti įvairius ekspertus įvairioms samprotavimo užduotims, kurios yra labai svarbios norint valdyti sudėtingus dialogus ir užtikrinti, kad modelis galėtų sekti kartu su išplėstiniais pokalbiais neprarandant konteksto sekimo.

Mokymo metodikos

** Stiprinimo mokymosi (RL) požiūris
Skirtingai nuo tradicinių modelių, kurie labai priklauso nuo prižiūrimų tobulinimo, „Deepseeek R1“ pirmiausia mokomas naudojant armatūros mokymąsi. Šis metodas leidžia modeliui autonomiškai sukurti samprotavimo galimybes. Treniruotės procesas apima keletą etapų: pradedant nuo šalto starto duomenų, kad būtų sukurtas tvirtas pagrindas, po to „Pure RL“, siekiant patobulinti samprotavimo įgūdžius, ir kulminacija-tolesniems RL mokymams įvairiuose raginimuose [2] [4]. Šis daugiapakopis požiūris padeda modeliui mokytis tiek iš struktūrizuotų duomenų, tiek iš realaus pasaulio sąveikos, o tai yra būtina norint išlaikyti kontekstą ilgesniuose mainuose.

** Šaltojo starto duomenų panaudojimas
Pradinis mokymo etapas apima kruopščiai kuruojamus šalto starto duomenis, kurie padeda pagerinti reakcijų skaitomumą ir darną. Šie duomenys užtikrina, kad modelio išėjimai yra ne tik tikslūs, bet ir patogūs vartotojui, spręsdami įprastas problemas, rastas ankstesniuose iteracijose, tokiose kaip prastas skaitomumas ir kalbos maišymas [2] [4]. Nustatydamas struktūrizuotą išvesties formatą, apimantį samprotavimo procesus ir santraukas, „Deepseeek R1“ efektyviai išlaiko kontekstą per ilgus pokalbius.

veiklos ir konteksto valdymas

„Deepseek R1“ sugebėjimas efektyviai tvarkyti ilgą kontekstą yra panašus į pagrindinius šios srities modelius. Jo našumas įvairiuose etalonuose rodo savo sugebėjimą išlaikyti aiškumą ir loginį srautą net ir įsitraukiant į sudėtingus dialogus. Modelio dizainas leidžia generuoti tūkstančius samprotavimų žetonų kiekvienam atsakymui, tuo pačiu užtikrinant, kad pokalbis išliks nuoseklus [1] [3]. Be to, savęs patikrinimo ir apmąstymų mechanizmų integracija leidžia iš naujo įvertinti ankstesnius teiginius ir išlaikyti diskusijų tęstinumą.

Apskritai, „Deepseek R1“ yra reikšmingas pažanga palaikant pokalbio kontekstą per savo sudėtingą architektūrą ir novatorišką mokymo praktiką.