Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Які конкретні методи використовують DeepSeek R1 для аналізу настроїв


Які конкретні методи використовують DeepSeek R1 для аналізу настроїв


DeepSeek R1 використовує кілька вдосконалених методів аналізу настроїв, орієнтуючись на розуміння та реагування на емоції людини. Ось ключові методи, які він використовує:

Емоційний інтелект

DeepSeek R1 призначений для інтерпретації емоційних підказів від взаємодії користувачів, включаючи тон, вибір мови та поведінкові моделі. Ця здатність дозволяє моделі генерувати емпатичні відповіді, пристосовані до емоційного стану користувача. Наприклад, якщо користувач проявляє ознаки стресу, DeepSeek R1 може запропонувати заспокійливі прийоми або грати заспокійливе відтворення, щоб допомогти полегшити їх тривогу [1].

навчання підкріплення

Навчання моделі включає методи навчання підсилення (RL), зокрема, використовуючи алгоритм оптимізації відносної політики (GRPO). Цей підхід дозволяє DeepSeek R1 вчитися на взаємодії та вдосконалювати свої можливості аналізу настроїв у часі. Модель отримує нагороди на основі точності її відповідей та здатності дотримуватися визначених форматів, що допомагає вдосконалити його розуміння настроїв [2] [3].

Багатоповерхове навчання

DeepSeek R1 проходить багатофазний навчальний процес, який підвищує його міркування та емоційну чутливість. Спочатку він використовує нагляд за тонкою настройкою з високоякісними даними для поліпшення читабельності та емоційного розпізнавання. Далі йде великі тренування RL, орієнтовані на завдання міркувань, що дозволяє моделі краще зрозуміти контекст та настрої в різних сценаріях [5] [7].

Динамічна адаптація

Архітектура моделі підтримує динамічну адаптацію до потреб користувачів. Аналізуючи поведінку та уподобання користувачів, DeepSeek R1 може передбачити емоційні відповіді та відповідно коригувати його пропозиції. Цей проактивний підхід є важливим аспектом його можливостей аналізу настроїв, що дозволяє йому більше функціонувати як людський помічник [1] ​​[6].

Підсумовуючи це, DeepSeek R1 використовує емоційний інтелект, навчання підкріплення, багатоступеневу підготовку та динамічну адаптацію для ефективного аналізу настроїв та надання відповідних відповідей, що резонують з емоційними станами користувачів.

Цитати:
[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/