Deepseek R1 รักษาบริบทได้อย่างไรในการสนทนาที่ยาวนาน

คุณสมบัติทางสถาปัตยกรรม

** ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) สถาปัตยกรรม
Deepseek R1 ใช้ส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญซึ่งช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์ในระหว่างการส่งต่อแต่ละครั้งโดยเฉพาะ 37 พันล้าน การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญทำให้โมเดลสามารถประมวลผลลำดับที่ขยายได้สูงสุด 128,000 โทเค็นในขณะที่ยังคงความเชื่อมโยงและความแม่นยำในการตอบสนอง [1] [3] ระบบการกำหนดเส้นทาง MOE ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชี่ยวชาญผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันสำหรับงานการใช้เหตุผลที่หลากหลายซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการบทสนทนาที่ซับซ้อนและทำให้มั่นใจว่าโมเดลสามารถติดตามได้พร้อมกับการสนทนาเพิ่มเติมโดยไม่สูญเสียการติดตามบริบท

วิธีการฝึกอบรม

** แนวทางการเรียนรู้การเสริมแรง (RL)
ซึ่งแตกต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่พึ่งพาการปรับแต่งการปรับแต่งอย่างมาก Deepseek R1 ได้รับการฝึกฝนเป็นหลักโดยใช้การเรียนรู้เสริมแรง วิธีนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลได้อย่างอิสระ กระบวนการฝึกอบรมรวมถึงหลายขั้นตอน: เริ่มต้นด้วยข้อมูลเริ่มต้นเย็นเพื่อสร้างรากฐานที่มั่นคงตามด้วย RL บริสุทธิ์เพื่อเพิ่มทักษะการใช้เหตุผลและปิดท้ายในการฝึกอบรม RL เพิ่มเติมในการแจ้งเตือนที่หลากหลาย [2] [4] วิธีการหลายขั้นตอนนี้ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาบริบทผ่านการแลกเปลี่ยนที่ยาวนานขึ้น

** การใช้ข้อมูลเริ่มต้นเย็น
ขั้นตอนเริ่มต้นของการฝึกอบรมรวมข้อมูลเริ่มต้นที่จัดสรรอย่างรอบคอบซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการอ่านและการเชื่อมโยงกันในการตอบสนอง ข้อมูลนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของโมเดลไม่เพียง แต่ถูกต้อง แต่ยังใช้งานง่ายซึ่งเป็นปัญหาทั่วไปที่พบในการทำซ้ำก่อนหน้านี้เช่นการอ่านที่ไม่ดีและการผสมภาษา [2] [4] ด้วยการสร้างรูปแบบผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างซึ่งรวมถึงกระบวนการให้เหตุผลและบทสรุป Deepseek R1 ยังคงรักษาบริบทไว้อย่างมีประสิทธิภาพตลอดการสนทนาที่ยาวนาน

การจัดการประสิทธิภาพและบริบท

ความสามารถของ Deepseek R1 ในการจัดการบริบทที่ยาวนานอย่างมีประสิทธิภาพนั้นเปรียบได้กับโมเดลชั้นนำในสนาม ประสิทธิภาพของมันในการวัดประสิทธิภาพที่หลากหลายแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการรักษาความชัดเจนและการไหลของตรรกะแม้ว่าจะมีส่วนร่วมในบทสนทนาที่ซับซ้อน การออกแบบของโมเดลช่วยให้สามารถสร้างโทเค็นการใช้เหตุผลหลายพันครั้งต่อการตอบสนองในขณะที่ทำให้มั่นใจได้ว่าการสนทนายังคงสอดคล้องกัน [1] [3] นอกจากนี้การบูรณาการการตรวจสอบตนเองและกลไกการสะท้อนยังช่วยให้สามารถประเมินข้อความก่อนหน้านี้ได้อีกครั้งและรักษาความต่อเนื่องในการอภิปราย

โดยรวมแล้ว Deepseek R1 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการรักษาบริบทการสนทนาผ่านสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนและการฝึกอบรมนวัตกรรม