Kuidas säilitab Deepseek R1 pikkade vestluste konteksti

Arhitektuurilised omadused

** Ekspertide segu (MOE) arhitektuur
Deepseek R1 kasutab ekspertide arhitektuuri segu, mis võimaldab tal aktiveerida iga edasiliikumise ajal ainult oma 671 miljardi parameetri alamhulka, eriti 37 miljardit. See valikuline aktiveerimine suurendab märkimisväärselt arvutuslikku efektiivsust, võimaldades mudeli töödelda kuni 128 000 žetooniga laiendatud järjestusi, säilitades samal ajal selle vastuste sidususe ja täpsuse [1] [3]. MOE marsruutimissüsteem on loodud spetsialiseeruma erinevatele põhjendusülesannetele, mis on keerukate dialoogide haldamiseks ülioluline ja tagamaks, et mudel saab järgida koos laiendatud vestlustega, kaotamata konteksti.

Treeningmetoodikad

** tugevdusõppe (RL) lähenemisviis
Erinevalt traditsioonilistest mudelitest, mis sõltuvad suuresti juhendatud peenhäälestamisest, koolitatakse Deepseek R1 peamiselt tugevdusõppe abil. See meetod võimaldab mudelil autonoomselt välja töötada mõttekäigud. Treeningprotsess hõlmab mitut faasi: alustades külma stardi andmetega kindla vundamendi loomiseks, millele järgneb puhas RL, et parandada mõttekäiku ja kulmineeruda edasise RL-i treenimisega mitmekesiste viigide vahel [2] [4]. See mitmeastmeline lähenemisviis aitab mudelil õppida nii struktureeritud andmete kui ka reaalse maailma interaktsioonidest, mis on hädavajalik konteksti säilitamiseks pikemate vahetuste ajal.

** Külma stardi andmete kasutamine
Treeningu algfaas hõlmab hoolikalt kureeritud külma stardi andmeid, mis aitavad parandada reaktsioonide loetavust ja sidusust. Need andmed tagavad, et mudeli väljundid pole mitte ainult täpsed, vaid ka kasutajasõbralikud, käsitledes varasemates iteratsioonides leiduvaid tavalisi probleeme nagu halb loetavus ja keele segamine [2] [4]. Loodes struktureeritud väljundvormingu, mis sisaldab mõttekäikude ja kokkuvõtteid, säilitab Deepseek R1 tõhusalt konteksti kogu pikkade vestluste vältel.

jõudlus- ja kontekstihaldus

Deepseek R1 võime tõhusalt pikkade kontekstidega hakkama saada on võrreldav valdkonna juhtivate mudelitega. Selle jõudlus erinevatel võrdlusalustel näitab oma võimet säilitada selgust ja loogilist voolu isegi keerukate dialoogidega tegelemisel. Mudeli disain võimaldab tal genereerida tuhandeid arutluskäiku vastuse kohta, tagades samas vestluse sidusaks [1] [3]. Lisaks võimaldab eneseversiooni ja peegeldusmehhanismide integreerimine seda eelnevaid avaldusi ümber hinnata ja aruteludes järjepidevust säilitada.

Üldiselt kujutab Deepseek R1 oma keeruka arhitektuuri ja uuenduslike koolituspraktikate kaudu vestlusliku konteksti säilitamisel olulist edasiliikumist.