DeepSeek R1 использует несколько передовых методов для анализа настроений, ориентируясь на понимание и эффективное реагирование на человеческие эмоции. Вот ключевые методы, которые он использует:
Эмоциональный интеллект
DeepSeek R1 предназначен для интерпретации эмоциональных сигналов из взаимодействия с пользователями, включая тонус, выбор языка и поведенческие модели. Эта возможность позволяет модели генерировать эмпатические ответы, адаптированные к эмоциональному состоянию пользователя. Например, если пользователь проявляет признаки стресса, DeepSeek R1 может предложить успокаивающие методы или сыграть успокаивающее воспроизведение, чтобы помочь облегчить их беспокойство [1].Подкрепление обучения
Обучение модели включает в себя методы подкрепления (RL), в частности, используя алгоритм относительной политики (GRPO) группы. Этот подход позволяет DeepSeek R1 учиться на своих взаимодействиях и улучшить возможности анализа настроений с течением времени. Модель получает вознаграждения на основе точности его ответов и ее способности придерживаться указанных форматов, что помогает уточнить его понимание настроений [2] [3].многоэтапное обучение
DeepSeek R1 проходит многофазный процесс обучения, который усиливает его рассуждения и эмоциональную отзывчивость. Первоначально он использует точную настройку с высококачественными данными для улучшения читаемости и эмоционального распознавания. За этим следует обширные тренировки RL, сфокусированные на рассуждениях, что позволяет модели лучше понять контекст и настроения в различных сценариях [5] [7].Динамическая адаптация
Архитектура модели поддерживает динамическую адаптацию к потребностям пользователей. Анализируя поведение и предпочтения пользователя, DeepSeek R1 может предвидеть эмоциональные реакции и соответствующим образом корректировать его предложения. Этот проактивный подход является важным аспектом возможностей анализа настроений, позволяя ему функционировать больше как помощник человека [1] [6].Таким образом, DeepSeek R1 использует эмоциональный интеллект, обучение подкреплению, многоэтапное обучение и динамическую адаптацию для эффективного анализа настроений и предоставления соответствующих ответов, которые резонируют с эмоциональными состояниями пользователей.
Цитаты:[1] https://redstaglabs.com/blogs/how-iepseek-r1-is-redefining-ai-assistants/
[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_good_it_is_compared/