Deepseek R1, uzun konuşmalar üzerinde bağlamı korumak için birçok yenilikçi strateji kullanır ve ileri mimarisinden ve eğitim metodolojilerinden yararlanır.
Mimari Özellikler
** Uzmanlar (MOE) mimarisi karışımı
Deepseek R1, her ileri geçişte, özellikle 37 milyar olan 671 milyar parametresinin sadece bir alt kümesini etkinleştirmesini sağlayan bir uzman mimarisi karışımını kullanıyor. Bu seçici aktivasyon, hesaplama verimliliğini önemli ölçüde arttırır ve modelin yanıtlarında tutarlılığı ve doğruluğu korurken 128.000 jetona kadar uzatılmış sekansları işlemesini sağlar [1] [3]. MOE yönlendirme sistemi, karmaşık diyalogları yönetmek ve modelin bağlam izini kaybetmeden genişletilmiş konuşmalarla birlikte takip edebilmesini sağlamak için çok önemli olan çeşitli akıl yürütme görevleri için farklı uzmanları uzmanlaştırmak üzere tasarlanmıştır.
Eğitim Metodolojileri
** Takviye öğrenimi (RL) yaklaşımı
Denetimli ince ayarlamaya büyük ölçüde dayanan geleneksel modellerin aksine, Deepseek R1 öncelikle takviye öğrenimi kullanılarak eğitilir. Bu yöntem, modelin akıl yürütme yeteneklerini özerk bir şekilde geliştirmesini sağlar. Eğitim süreci birden fazla aşamayı içerir: sağlam bir temel oluşturmak için soğuk start verileriyle başlamak, ardından akıl yürütme becerilerini geliştirmek için saf RL ve çeşitli istemlerde daha fazla RL eğitiminde doruğa ulaşır [2] [4]. Bu çok aşamalı yaklaşım, modelin hem yapılandırılmış verilerden hem de gerçek dünya etkileşimlerinden öğrenmesine yardımcı olur, bu da daha uzun değişimler üzerindeki bağlamı korumak için gereklidir.
** Soğuk başlangıç veri kullanımı
Eğitimin ilk aşaması, yanıtlarda okunabilirliği ve tutarlılığı artırmaya yardımcı olan özenle küratörlü soğuk başlama verileri içerir. Bu veriler, modelin çıktılarının sadece doğru değil, aynı zamanda kullanıcı dostu olmasını sağlar ve zayıf okunabilirlik ve dil karıştırma gibi daha önceki yinelemelerde bulunan ortak sorunları ele alır [2] [4]. Deepseek R1, akıl yürütme süreçlerini ve özetlerini içeren yapılandırılmış bir çıktı formatı oluşturarak, uzun konuşmalar boyunca bağlamı etkili bir şekilde korur.
Performans ve Bağlam Yönetimi
Deepseek R1'in uzun bağlamları verimli bir şekilde ele alma yeteneği, alandaki önde gelen modellerle karşılaştırılabilir. Çeşitli kriterlerdeki performansı, karmaşık diyaloglarla uğraşırken bile netlik ve mantıksal akışı sürdürme yeteneğini göstermektedir. Modelin tasarımı, konuşmanın tutarlı kalmasını sağlarken, yanıt başına binlerce akıl yürütme jetonu üretmesine izin verir [1] [3]. Ayrıca, kendini doğrulama ve yansıma mekanizmalarının entegrasyonu, önceki ifadeleri yeniden değerlendirmesini ve tartışmalarda sürekliliği korumasını sağlar.
Genel olarak, Deepseek R1, sofistike mimarisi ve yenilikçi eğitim uygulamaları aracılığıyla konuşma bağlamının sürdürülmesinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir.
Alıntılar:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[3] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-thodel-and-itt-thact-the-the-lm-landscape
[4] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[5] https://forum.cursor.com/t/deepseek-r1-cancelled/44578
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/Actions
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568