Hogyan tartja a mélység R1 a hosszú beszélgetések során a kontextust?

Építészeti jellemzők

** Szakértők (MOE) építészet keveréke
A DeepSeek R1 a szakértői architektúra keverékét használja fel, amely lehetővé teszi, hogy az egyes előrehaladási átadások során csak a 671 milliárd paraméterének csak egy részhalmazát aktiválja, különösen 37 milliárd. Ez a szelektív aktiválás szignifikánsan javítja a számítási hatékonyságot, lehetővé téve a modell számára, hogy feldolgozza a kiterjesztett szekvenciákat akár 128 000 token is, miközben megőrzi a koherenciát és a pontosságot a válaszaiban [1] [3]. A MOE útválasztási rendszert úgy tervezték, hogy különféle szakértőket specializáljon a különféle érvelési feladatokhoz, ami elengedhetetlen a komplex párbeszédek kezeléséhez és annak biztosításához, hogy a modell a kiterjesztett beszélgetésekkel együtt követhesse a kontextus nyomon követését.

Képzési módszertan

** A megerősítés tanulásának (RL) megközelítése
A hagyományos modellektől eltérően, amelyek nagymértékben támaszkodnak a felügyelt finomhangolásra, a DeepSeek R1 elsősorban a megerősítő tanulás segítségével képzett. Ez a módszer lehetővé teszi a modell számára, hogy az érvelési képességeket önállóan fejlessze. A képzési folyamat több fázist tartalmaz: a hidegindító adatokkal kezdve egy szilárd alap létrehozásához, amelyet a Pure RL követ az érvelési készségek javítása érdekében, és a különféle RL képzéshez vezet a különféle utasítások között [2] [4]. Ez a többlépcsős megközelítés segít a modellnek a strukturált adatokból és a valós interakciókból is tanulni, ami elengedhetetlen a kontextus fenntartásához a hosszabb cserék során.

** Hidegindító adatfelhasználás
Az edzés kezdeti fázisa magában foglalja a gondosan kurátált hidegindítási adatokat, amelyek elősegítik a válaszok olvashatóságát és koherenciáját. Ezek az adatok biztosítják, hogy a modell kimenetei nemcsak pontosak, hanem felhasználóbarátak is, és foglalkoznak a korábbi iterációkban, például a rossz olvashatóság és a nyelvkeverésben talált általános kérdésekkel is [2] [4]. Egy strukturált kimeneti formátum létrehozásával, amely magában foglalja az érvelési folyamatokat és összefoglalókat, a DeepSeek R1 hatékonyan megőrzi a kontextust a hosszú beszélgetések során.

Teljesítmény és kontextuskezelés

A DeepSeek R1 képessége a hosszú kontextusok hatékony kezelésére összehasonlítható a vezető modellekkel. Teljesítménye a különféle referenciaértékek között azt mutatja, hogy képes -e fenntartani a tisztaságot és a logikai áramlást, még akkor is, ha összetett párbeszédekben vesznek részt. A modell kialakítása lehetővé teszi, hogy válaszonként több ezer érvelési token generáljon, miközben biztosítja, hogy a beszélgetés koherens maradjon [1] [3]. Ezenkívül az önellenőrzés és a reflexiós mechanizmusok integrálása lehetővé teszi a korábbi állítások újraértékelését és a folytonosság fenntartását a megbeszélések során.

Összességében a DeepSeek R1 jelentős előrelépést jelent a beszélgetési kontextus fenntartásában annak kifinomult építészeti és innovatív képzési gyakorlatain keresztül.