Ako si Deepseek R1 udržiava kontext počas dlhých rozhovorov

architektonické prvky

** architektúra zmesi odborníkov (MOE)
Deepseek R1 využíva zmes architektúry odborníkov, ktorá jej umožňuje aktivovať iba podskupinu svojich 671 miliárd parametrov počas každého Forward Pass, konkrétne 37 miliárd. Táto selektívna aktivácia významne zvyšuje výpočtovú účinnosť a umožňuje modelu spracovať rozšírené sekvencie až 128 000 žetónov pri zachovaní koherencie a presnosti vo svojich odpovediach [1] [3]. Systém smerovania MOE je navrhnutý tak, aby sa špecializoval rôznych odborníkov pre rôzne uvažovacie úlohy, čo je rozhodujúce pre správu zložitých dialógov a zabezpečenie toho, aby model mohol sledovať spolu s rozšírenými rozhovormi bez straty sledovania kontextu.

Metodiky výcviku

** Prístup posilnenia (RL)
Na rozdiel od tradičných modelov, ktoré sa ťažko spoliehajú na pod dohľadom doladenia, je Deepseek R1 primárne vyškolený pomocou posilňovacieho učenia. Táto metóda umožňuje modelu autonómne rozvíjať schopnosti zdôvodňovania. Výcvikový proces zahŕňa viac fáz: začínajúcich údajov o studenom štarte na vytvorenie solídneho základu, po ktorom nasleduje čistá RL na zlepšenie uvažovacích schopností a vyvrcholenie ďalšieho výcviku RL naprieč rôznymi výzvami [2] [4]. Tento viacstupňový prístup pomáha modelu učiť sa z štruktúrovaných údajov a interakcií v reálnom svete, čo je nevyhnutné na udržanie kontextu počas dlhších výmen.

** Využívanie údajov o studenom štarte
Počiatočná fáza tréningu zahŕňa starostlivo kurátorské údaje o studenom spustení, ktoré pomáhajú zlepšovať čitateľnosť a koherenciu v reakciách. Tieto údaje zaisťujú, že výstupy modelu sú nielen presné, ale aj užívateľsky prívetivé, pričom sa zaoberajú bežnými problémami, ktoré sa vyskytujú v predchádzajúcich iteráciách, ako je zlá čitateľnosť a miešanie jazykov [2] [4]. Vytvorením štruktúrovaného výstupného formátu, ktorý obsahuje procesy a súhrny zdôvodnenia, si Deepseek R1 efektívne zachováva kontext počas zdĺhavých rozhovorov.

Správa výkonu a kontextu

Schopnosť Deepseek R1 efektívne zvládnuť dlhé kontexty je porovnateľná s vedúcimi modelmi v teréne. Jeho výkon v rôznych referenčných hodnotách demonštruje svoju schopnosť udržiavať jasnosť a logický tok, aj keď je zapojený do zložitých dialógov. Dizajn modelu mu umožňuje generovať tisíce zdôvodňujúcich tokenov na reakciu a zároveň zabezpečiť, aby konverzácia zostala koherentnou [1] [3]. Integrácia mechanizmov sebavedomia a reflexie jej navyše umožňuje prehodnotiť predchádzajúce vyhlásenia a udržať kontinuitu v diskusiách.

Celkovo predstavuje Deepseek R1 významný pokrok v udržiavaní konverzačného kontextu prostredníctvom sofistikovanej architektúry a inovatívnych praktík odbornej prípravy.