DeepSeek R1 izmanto vairākas progresīvas metodes noskaņojuma analīzei, koncentrējoties uz izpratni un efektīvi reaģējot uz cilvēka emocijām. Šeit ir galvenās metodes, kuras tā izmanto:
Emocionālā inteliģence
DeepSeek R1 ir paredzēts, lai interpretētu emocionālās norādes no lietotāju mijiedarbības, ieskaitot toņu, valodas izvēli un uzvedības modeļus. Šī spēja ļauj modelim ģenerēt empātiskas atbildes, kas pielāgotas lietotāja emocionālajam stāvoklim. Piemēram, ja lietotājam ir stresa pazīmes, DeepSeek R1 varētu ieteikt nomierinošus paņēmienus vai spēlēt nomierinošu atskaņošanu, lai palīdzētu mazināt viņu satraukumu [1].pastiprināšanas mācīšanās
Modeļa apmācībā ir iekļautas pastiprināšanas mācīšanās (RL) metodes, īpaši izmantojot grupas relatīvās politikas optimizācijas (GRPO) algoritmu. Šī pieeja ļauj DeepSeek R1 mācīties no mijiedarbības un laika gaitā uzlabot noskaņojuma analīzes iespējas. Modelis saņem atlīdzību, pamatojoties uz tās reakciju precizitāti un spēju ievērot noteiktus formātus, kas palīdz uzlabot tās izpratni par sentimentu [2] [3].daudzpakāpju apmācība
DeepSeek R1 iziet daudzfāzu apmācības procesu, kas uzlabo tā spriešanu un emocionālo atsaucību. Sākotnēji tas izmanto uzraudzītu precizēšanu ar augstas kvalitātes datiem, lai uzlabotu lasāmību un emocionālo atpazīšanu. Tam seko plaša RL apmācība, kas vērsta uz spriešanas uzdevumiem, ļaujot modelim labāk izprast kontekstu un noskaņojumu dažādos scenārijos [5] [7].Dinamiskā adaptācija
Modeļa arhitektūra atbalsta dinamisku pielāgošanos lietotāju vajadzībām. Analizējot lietotāju uzvedību un vēlmes, DeepSeek R1 var paredzēt emocionālās reakcijas un attiecīgi pielāgot tās ieteikumus. Šī proaktīvā pieeja ir nozīmīgs tās noskaņojuma analīzes spēju aspekts, ļaujot tai vairāk darboties kā cilvēka asistents [1] [6].Rezumējot, DeepSeek R1 izmanto emocionālo intelektu, pastiprināšanas mācīšanos, daudzpakāpju apmācību un dinamisku adaptāciju, lai efektīvi analizētu noskaņojumu un sniegtu atbilstošas atbildes, kas rezonē ar lietotāju emocionālajiem stāvokļiem.
Atsauces:[1.]
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-nedeepseek-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/