Deepseek-R1 tarafından kullanılan düşünce zinciri (COT) yaklaşımı, akıl yürütme görevlerindeki performansını önemli ölçüde artırır ve geleneksel büyük dil modellerinden (LLMS) ayırır. İşte bu yaklaşım modelin yeteneklerini nasıl etkiliyor:
Gelişmiş akıl yürütme yetenekleri
Deepseek-R1, denetimli ince ayarlamaya (SFT) güvenmek yerine bir takviye öğrenimi (RL) ilk stratejisi kullanır. Bu yenilikçi yöntem, modelin yapılandırılmış bir karyolma süreci ile yanıtlarını araştırarak ve yansıtarak akıl yürütme becerileri geliştirmesini sağlar. Model, karmaşık sorguları bir dizi mantıksal adımda parçalayarak, akıl yürütmede kusurları tanımlamasını ve son bir cevaba gelmeden önce düzeltmesini sağlıyor. Bu yineleyici yansıma, tipik olarak tek bir adımda cevaplar üreten geleneksel modellere kıyasla daha tutarlı ve doğru çıktılara yol açar [1] [2] [3].
Karmaşık görevlerde performans
COT yaklaşımı özellikle matematik ve programlamada bulunanlar gibi karmaşık akıl yürütme görevleriyle mücadele için etkilidir. Bilgi adım adım işleyerek, Deepseek-R1 çok adımlı sorunları öncekilerden daha etkili bir şekilde halledebilir. Araştırmacılar, bu yeteneğin modelin ayrıntılı açıklamalar üretmesine ve MATH-500 testi gibi kriterlerde daha iyi performans göstermesine izin verdiğini ve burada Openai'nin O1 modelinden daha iyi performans gösterdiği bildirildi [2] [3] [5].
Verimlilik ve Erişilebilirlik
Deepseek-R1'in tasarımı sadece akıl yürütmeyi geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda verimliliği de artırır. RL-First stratejisi, özellikle SFT için gerekli olan kapsamlı veri kümelerine olan ihtiyacı azaltır, bu da özellikle sınırlı kaynakları olan araştırmacılar ve geliştiriciler için gelişmiş AI akıl yürütmesini daha erişilebilir hale getirir. AI teknolojisinin bu demokratikleşmesi, farklı topluluklar arasında yeniliği teşvik etmek için çok önemlidir [3] [4] [5].
Yansıtıcı ve kendini düzelten mekanizmalar
COT yaklaşımının dikkate değer bir yönü, kendini yansıtma yeteneğidir. Deepseek-R1, istemlerin belirsiz veya eksik olduğunu ve kullanıcıları açıklamaya yönlendirebileceği zaman tanıyabilir. Bu yansıtıcı davranış, modelin anlayışını ve doğruluğunu arttırırken, model çeşitli düşünce yollarını araştırırken ayrıntılı çıktılara da yol açabilir. Bu karakteristik insan beyin fırtınası süreçlerini yansıtır, ancak aşırı ayrıntılarla ezici kullanıcıları önlemek için dikkatli bir yönetim gerektirebilir [5] [6] [7].
Özetle, Deepseek-R1'deki düşünce zinciri yaklaşımı, gelişmiş akıl yürütme yeteneklerini teşvik ederek, verimliliği artırarak ve yansıtıcı kendini düzeltmeyi sağlayarak performansını önemli ölçüde artırır. Bu özellikler sadece yanıtların kalitesini yükseltmekle kalmaz, aynı zamanda gelişmiş AI araçlarını daha geniş bir kitle için daha erişilebilir hale getirir.
Alıntılar:[1] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[2] https://www.technologyreview.com/2025/01/24/1110526/china-deepseek-top-ai-despite-sentions/
[3] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-a-wowerhouse-uscerforming-apen-a-s-s-o1-at-95-less-less
[4] https://www.youtube.com/watch?v=pabqg33surg
[5] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-elfel-hosted-support-for-deepseek-r1/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://blog.dust.tt/deepseek-the-future-of-ai-reasoning/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-20-ramachandran-xakme
[10] https://www.seangoedecke.com/deepseek-r1/