Deepseek R1 ใช้เทคนิคขั้นสูงหลายอย่างสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยมุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจและการตอบสนองต่ออารมณ์ของมนุษย์อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือวิธีการสำคัญที่ใช้:
ความฉลาดทางอารมณ์
Deepseek R1 ได้รับการออกแบบมาเพื่อตีความตัวชี้นำทางอารมณ์จากการโต้ตอบของผู้ใช้รวมถึงเสียงการเลือกภาษาและรูปแบบพฤติกรรม ความสามารถนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถสร้างการตอบสนองที่เห็นอกเห็นใจที่ปรับให้เข้ากับสถานะทางอารมณ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่นหากผู้ใช้แสดงสัญญาณของความเครียด Deepseek R1 อาจแนะนำเทคนิคการสงบเงียบหรือเล่นการเล่นผ่อนคลายเพื่อช่วยบรรเทาความวิตกกังวลของพวกเขา [1]การเรียนรู้การเสริมแรง
การฝึกอบรมของโมเดลประกอบด้วยเทคนิคการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) โดยเฉพาะการใช้อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสัมพัทธ์ (GRPO) ของกลุ่ม วิธีการนี้ช่วยให้ R1 Deepseek เรียนรู้จากการโต้ตอบและปรับปรุงความสามารถในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในช่วงเวลาหนึ่ง แบบจำลองได้รับรางวัลตามความถูกต้องของการตอบสนองและความสามารถในการปฏิบัติตามรูปแบบที่ระบุซึ่งช่วยปรับแต่งความเข้าใจในความเชื่อมั่น [2] [3]การฝึกอบรมหลายขั้นตอน
Deepseek R1 ผ่านกระบวนการฝึกอบรมหลายเฟสที่ช่วยเพิ่มเหตุผลและการตอบสนองทางอารมณ์ ในขั้นต้นมันใช้การปรับแต่งการปรับแต่งที่มีข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อปรับปรุงความสามารถในการอ่านและการรับรู้ทางอารมณ์ ตามด้วยการฝึกอบรม RL อย่างกว้างขวางมุ่งเน้นไปที่งานการให้เหตุผลทำให้แบบจำลองสามารถเข้าใจบริบทและความเชื่อมั่นในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ดีขึ้น [5] [7]การปรับตัวแบบไดนามิก
สถาปัตยกรรมของโมเดลรองรับการปรับตัวแบบไดนามิกตามความต้องการของผู้ใช้ โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และการตั้งค่า Deepseek R1 สามารถคาดการณ์การตอบสนองทางอารมณ์และปรับคำแนะนำตามนั้น วิธีการเชิงรุกนี้เป็นส่วนสำคัญของความสามารถในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทำให้สามารถทำงานได้เหมือนผู้ช่วยมนุษย์ [1] [6]โดยสรุป Deepseek R1 ใช้ประโยชน์จากความฉลาดทางอารมณ์การเรียนรู้การเสริมแรงการฝึกอบรมหลายขั้นตอนและการปรับตัวแบบไดนามิกเพื่อวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอย่างมีประสิทธิภาพและให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องซึ่งสะท้อนกับสภาวะทางอารมณ์ของผู้ใช้
การอ้างอิง:[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/