Το DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί μια εκλεπτυσμένη προσέγγιση για τη διαχείριση σύνθετων συνομιλιών πολλαπλών στροφών, συνδυάζοντας τη μάθηση ενίσχυσης (RL) με μια δομημένη διαδικασία κατάρτισης. Αυτό το μοντέλο έχει σχεδιαστεί για να ενισχύσει τις δυνατότητες συλλογιστικής του και να βελτιώσει τη συνοχή των απαντήσεων του σε πολλαπλές αλληλεπιδράσεις.
Διαδικασία εκπαίδευσης πολλαπλών σταδίων
1. Φάση ψυχρής εκκίνησης: Αρχικά, το DeepSeeek-R1 ρυθμίζεται με τη χρήση δεδομένων υψηλής ποιότητας, τα οποία βοηθούν στη δημιουργία μιας σταθερής βάσης για σαφήνεια και συνοχή στις απαντήσεις της. Αυτή η φάση αντιμετωπίζει κοινά ζητήματα όπως η κακή αναγνωσιμότητα και οι εξόδους μικτής γλώσσας [1] [3].
2. Μάθηση ενίσχυσης: Ο πυρήνας της κατάρτισης DeepSeek-R1 περιλαμβάνει καθαρό RL, επιτρέποντας στο μοντέλο να μάθει μέσω δοκιμών και σφαλμάτων. Αυτή η μέθοδος ενισχύει τις δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων και τις ικανότητες συλλογιστικής, καθιστώντας την λιγότερο εξαρτημένη από εκτεταμένα ετικέτες σύνολα δεδομένων [2] [3].
3. Δειγματοληψία απόρριψης: Κοντά στη σύγκλιση του RL, το μοντέλο χρησιμοποιεί δειγματοληψία απόρριψης για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων επιλέγοντας τα καλύτερα παραδείγματα από προηγούμενες επιτυχημένες διαδρομές. Αυτό το βήμα αυξάνει την ποικιλομορφία και την ποιότητα των δεδομένων κατάρτισης, βελτιώνοντας περαιτέρω τις δυνατότητες του μοντέλου [1].
4. Τελικό στάδιο RL: Μετά την ενσωμάτωση συνθετικών και εποπτευόμενων δεδομένων σε διάφορους τομείς, το DeepSeeek-R1 υφίσταται μια τελική φάση μάθησης ενίσχυσης που εξασφαλίζει ότι μπορεί να γενικεύσει αποτελεσματικά σε διαφορετικές προτροπές και σενάρια. Αυτό το βήμα είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της απόδοσης σε πραγματικές εφαρμογές [1].
Χειρισμός συνομιλιών πολλαπλών στροφών
Η αρχιτεκτονική του Deepseek-R1 του επιτρέπει να διατηρεί το πλαίσιο σε πολλαπλές στροφές σε μια συνομιλία. Προσθέτοντας προηγούμενα μηνύματα τόσο από τον χρήστη όσο και από τον βοηθό, μπορεί να παρακολουθεί αποτελεσματικά το ιστορικό του διαλόγου. Για παράδειγμα, όταν ένας χρήστης θέτει μια ερώτηση που ακολουθείται από μια άλλη σχετική έρευνα, το Deepseek-R1 μπορεί να αναφέρει προηγούμενες ανταλλαγές για να παρέχει σχετικές και συνεκτικές απαντήσεις [1] [3].
ιδέες απόδοσης
Παρά τα πλεονεκτήματά του, οι πρώτες εκδόσεις του DeepSeek-R1 αντιμετώπισαν προκλήσεις με επαναλαμβανόμενες απαντήσεις σε συνομιλίες πολλαπλών στροφών. Ωστόσο, οι συνεχιζόμενες βελτιώσεις στη μεθοδολογία της κατάρτισης έχουν βελτιώσει σημαντικά την ικανότητά της να χειρίζεται σύνθετους διαλόγους χωρίς να χάσει το πλαίσιο ή τη συνοχή [3] [4].
Συνοπτικά, το πλαίσιο εκμάθησης και ενίσχυσης του Deepseek-R1 του επιτρέπει να διαχειρίζεται αποτελεσματικά τις πολύπλοκες συνομιλίες πολλαπλών στροφών, δημιουργώντας ένα σταθερό θεμέλιο δεδομένων ποιότητας και βελτιώνοντας τις δυνατότητες λογικής μέσω της επαναληπτικής μάθησης.
Αναφορές:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[3] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-the-open-source-ai-thats-beating-google-and-openai/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://api-docs.deepseek.com/guides/multi_round_chat
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme