Deepseek R1 menggunakan beberapa teknik canggih untuk analisis sentimen, berfokus pada pemahaman dan menanggapi emosi manusia secara efektif. Berikut adalah metode utama yang digunakannya:
Kecerdasan Emosional
Deepseek R1 dirancang untuk menafsirkan isyarat emosional dari interaksi pengguna, termasuk nada, pilihan bahasa, dan pola perilaku. Kemampuan ini memungkinkan model untuk menghasilkan respons empati yang disesuaikan dengan keadaan emosi pengguna. Misalnya, jika pengguna menunjukkan tanda -tanda stres, Deepseek R1 mungkin menyarankan teknik yang menenangkan atau memainkan pemutaran yang menenangkan untuk membantu mengurangi kecemasan mereka [1].Pembelajaran Penguatan
Pelatihan model menggabungkan teknik pembelajaran penguatan (RL), khususnya menggunakan algoritma Optimasi Kebijakan Relatif (GRPO) Grup. Pendekatan ini memungkinkan Deepseek R1 untuk belajar dari interaksinya dan meningkatkan kemampuan analisis sentimennya dari waktu ke waktu. Model menerima hadiah berdasarkan keakuratan tanggapannya dan kemampuannya untuk mematuhi format yang ditentukan, yang membantu memperbaiki pemahamannya tentang sentimen [2] [3].Pelatihan multi-tahap
Deepseek R1 menjalani proses pelatihan multi-fase yang meningkatkan penalaran dan responsif emosionalnya. Awalnya, ini menggunakan penyesuaian yang diawasi dengan data berkualitas tinggi untuk meningkatkan keterbacaan dan pengenalan emosional. Ini diikuti oleh pelatihan RL yang luas yang berfokus pada tugas penalaran, memungkinkan model untuk lebih memahami konteks dan sentimen dalam berbagai skenario [5] [7].Adaptasi Dinamis
Arsitektur model mendukung adaptasi dinamis terhadap kebutuhan pengguna. Dengan menganalisis perilaku dan preferensi pengguna, Deepseek R1 dapat mengantisipasi respons emosional dan menyesuaikan sarannya. Pendekatan proaktif ini merupakan aspek yang signifikan dari kemampuan analisis sentimennya, memungkinkannya berfungsi lebih seperti asisten manusia [1] [6].Singkatnya, Deepseek R1 memanfaatkan kecerdasan emosional, pembelajaran penguatan, pelatihan multi-tahap, dan adaptasi dinamis untuk menganalisis sentimen secara efektif dan memberikan respons yang relevan yang beresonansi dengan keadaan emosi pengguna.
Kutipan:[1] https://redstaglabs.com/blogs/how-deepseek-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/