The Chain of Thought (COT) tilgang, der anvendes af DeepSeek-R1, forbedrer sin ydeevne markant i ræsonnementsopgaver og adskiller den fra traditionelle store sprogmodeller (LLM'er). Sådan påvirker denne tilgang modellens kapaciteter:
Forbedrede ræsonnementsfunktioner
DeepSeek-R1 anvender en forstærkningslæring (RL)-af første strategi snarere end at stole på overvåget finjustering (SFT). Denne innovative metode giver modellen mulighed for at udvikle ræsonnementsevner ved at udforske og reflektere over dens svar gennem en struktureret barneseng -proces. Modellen nedbryder komplekse forespørgsler i en række logiske trin, hvilket gør det muligt for den at identificere mangler i ræsonnementet og korrigere dem, før de ankommer til et sidste svar. Denne iterative reflektion fører til mere sammenhængende og nøjagtige output sammenlignet med konventionelle modeller, der typisk genererer svar i et enkelt trin [1] [2] [3].
Performance på komplekse opgaver
COT -metoden er især effektiv til at tackle indviklede ræsonnementsopgaver, såsom dem, der findes i matematik og programmering. Ved at behandle information trin for trin kan DeepSeek-R1 håndtere multi-trinsproblemer mere effektivt end sine forgængere. Forskere har bemærket, at denne kapacitet giver modellen mulighed for at producere detaljerede forklaringer og fungere bedre på benchmarks som Math-500-testen, hvor den efter sigende overgår Openais O1-model [2] [3] [5].
Effektivitet og tilgængelighed
DeepSeek-R1's design forbedrer ikke kun ræsonnement, men forbedrer også effektiviteten. Den RL-første strategi reducerer behovet for omfattende datasæt, der typisk kræves til SFT, hvilket gør avanceret AI-ræsonnement mere tilgængelig, især for forskere og udviklere med begrænsede ressourcer. Denne demokratisering af AI -teknologi er afgørende for at fremme innovation på tværs af forskellige samfund [3] [4] [5].
Reflekterende og selvkorrektionsmekanismer
Et bemærkelsesværdigt aspekt af COT-metoden er dens evne til at engagere sig i selvreflektion. DeepSeek-R1 kan genkende, når promp er tvetydige eller ufuldstændige, hvilket beder brugerne til afklaring. Selvom denne reflekterende adfærd forbedrer modellens forståelse og nøjagtighed, kan den også føre til verbose output, når modellen udforsker forskellige tankeveje. Denne karakteristiske spejler menneskelige brainstormingsprocesser, men kan kræve omhyggelig styring for at undgå overvældende brugere med overdreven detaljer [5] [6] [7].
Sammenfattende øger tankens tilgangskæde i DeepSeek-R1 markant sin ydeevne ved at fremme forbedrede ræsonnementsfunktioner, forbedre effektiviteten og muliggøre reflekterende selvkorrektion. Disse funktioner hæver ikke kun kvaliteten af svarene, men gør også avancerede AI -værktøjer mere tilgængelige for et bredere publikum.
Citater:[1] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
)
)
[4] https://www.youtube.com/watch?v=PABQG33Surg
)
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://blog.dust.tt/deepseek-future-of-i-reasoning/
[8] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
[9] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[10] https://www.seangoedecke.com/deepseek-r1/