Як DeepSeek R1 підтримує контекст у довгих розмовах

архітектурні особливості

** Суміш експертів (МО) архітектури
DeepSeek R1 використовує суміш архітектури експертів, що дозволяє йому активувати лише підмножину своїх 671 мільярдів параметрів під час кожного переднього проходу, зокрема 37 мільярдів. Ця селективна активація значно підвищує ефективність обчислень, що дозволяє моделі обробляти розширені послідовності до 128 000 жетонів, зберігаючи узгодженість та точність у своїх відповідях [1] [3]. Система маршрутизації MOE розроблена для спеціалізації різних експертів для різних завдань міркувань, що має вирішальне значення для управління складними діалогами та забезпечення того, щоб модель може дотримуватися разом із розширеними розмовами, не втрачаючи сліду контексту.

Методології навчання

** Підхід підкріплення (RL)
На відміну від традиційних моделей, які значною мірою покладаються на контрольну тонку настройку, DeepSeek R1 в першу чергу навчається з використанням підкріплення. Цей метод дозволяє моделі автоматично розвивати можливості міркування. Навчальний процес включає багаторазові фази: починаючи з даних про холодне запуск для встановлення міцної основи, а потім чистого RL для підвищення навичок міркувань та завершення подальшої підготовки RL в різних підказках [2] [4]. Цей багатоступеневий підхід допомагає моделі вчитися як з структурованих даних, так і з реальних взаємодій, що є важливим для підтримки контексту протягом більш тривалих обмінів.

** Використання даних про холодний початок
Початкова фаза тренувань включає ретельно кураторні дані про холодне початок, що сприяє покращенню читабельності та узгодженості у відповідях. Ці дані гарантують, що результати моделі є не лише точними, але й зручними для користувачів, вирішуючи загальні проблеми, виявлені в попередніх ітераціях, таких як погана читабельність та змішування мови [2] [4]. Встановлюючи структурований формат виходу, який включає процеси міркувань та резюме, DeepSeek R1 ефективно зберігає контекст протягом тривалих розмов.

управління продуктивністю та контекстом

Здатність DeepSeek R1 ефективно обробляти довгі контексти порівнянна з провідними моделями в цій галузі. Його продуктивність у різних орієнтирах демонструє можливість підтримувати чіткість та логічний потік навіть при участі у складних діалогах. Конструкція моделі дозволяє їй генерувати тисячі міркувань жетонів на відповідь, забезпечуючи, що розмова залишається цілісною [1] [3]. Крім того, інтеграція механізмів самостійної та відбиття дозволяє йому переоцінювати попередні твердження та підтримувати наступність у дискусіях.

Загалом, DeepSeek R1 є значним прогресом у підтримці розмовного контексту завдяки своїй складній архітектурі та інноваційній практиці навчання.