DeepSeek R1은 인간의 감정을 효과적으로 이해하고 반응하는 데 중점을 둔 감정 분석을위한 몇 가지 고급 기술을 사용합니다. 다음은 사용하는 주요 방법입니다.
감정 지능
DeepSeek R1은 톤, 언어 선택 및 행동 패턴을 포함한 사용자 상호 작용에서 감정적 신호를 해석하도록 설계되었습니다. 이 기능을 통해 모델은 사용자의 감정 상태에 맞는 공감 반응을 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 스트레스의 징후를 나타내는 경우 DeepSeek R1은 진정 기술을 제안하거나 불안을 완화시키는 데 도움이되는 진정 재생을 제안 할 수 있습니다 [1].강화 학습
이 모델의 교육에는 강화 학습 (RL) 기술, 특히 그룹 상대 정책 최적화 (GRPO) 알고리즘을 사용하는 기술이 포함되어 있습니다. 이 접근법을 통해 DeepSeek R1은 상호 작용에서 배우고 시간이 지남에 따라 감정 분석 기능을 향상시킬 수 있습니다. 이 모델은 반응의 정확성과 지정된 형식을 준수하는 능력에 따라 보상을받으며, 이는 감정에 대한 이해를 개선하는 데 도움이됩니다 [2] [3].다단계 교육
DeepSeek R1은 추론과 정서적 반응을 향상시키는 다중 단계 훈련 과정을 거칩니다. 처음에는 고품질 데이터를 사용하여 감독 된 미세 조정을 활용하여 가독성과 정서적 인식을 향상시킵니다. 그 다음에는 추론 과제에 중점을 둔 광범위한 RL 교육이 이어져 모델이 다양한 시나리오에서 맥락과 감정을 더 잘 이해할 수있게한다 [5] [7].동적 적응
이 모델의 아키텍처는 사용자 요구에 대한 동적 적응을 지원합니다. DeepSeek R1은 사용자 행동 및 선호도를 분석함으로써 감정적 반응을 예상하고 그에 따라 제안을 조정할 수 있습니다. 이 사전 예방 적 접근법은 감정 분석 기능의 중요한 측면으로, 인간 보조자처럼 기능 할 수있게한다 [1] [6].요약하면, DeepSeek R1은 감정 지능, 강화 학습, 다단계 교육 및 동적 적응을 활용하여 감정을 효과적으로 분석하고 사용자의 감정 상태와 공명하는 관련 반응을 제공합니다.
인용 :[1] https://redstaglabs.com/blogs/how-deepseek-r1-is-redefining-asistants/
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-new-deepseek-r1/
[3] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[4] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[5] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-r1-recipe-for-o1
[6] https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic
[7] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_good_it_is_coped/