Deepseek-r1 emprega uma abordagem sofisticada para gerenciar conversas complexas de várias turnos, combinando o aprendizado de reforço (RL) com um processo de treinamento estruturado. Este modelo foi projetado para aprimorar seus recursos de raciocínio e melhorar a coerência de suas respostas em relação a várias interações.
Processo de treinamento com várias etapas
1. Fase de partida a frio: Inicialmente, o Deepseek-R1 é ajustado usando dados de alta qualidade, o que ajuda a estabelecer uma base sólida para clareza e coerência em suas respostas. Esta fase aborda questões comuns, como baixa legibilidade e saídas de linguagem mista [1] [3].
2. Aprendizagem de reforço: o núcleo do treinamento do DeepSeek-R1 envolve RL puro, permitindo que o modelo aprenda através de tentativa e erro. Este método aprimora suas habilidades de solução de problemas e habilidades de raciocínio, tornando menos dependentes de conjuntos de dados rotulados extensos [2] [3].
3. Amostragem de rejeição: perto da convergência do RL, o modelo utiliza amostragem de rejeição para gerar dados sintéticos, selecionando os melhores exemplos de execuções de sucesso anteriores. Esta etapa aumenta a diversidade e a qualidade dos dados de treinamento, refinando ainda mais os recursos do modelo [1].
4. Estágio final da RL: Após a integração de dados sintéticos e supervisionados em vários domínios, o Deepseek-R1 passa por uma fase final de aprendizado de reforço que garante que ele possa generalizar efetivamente em diferentes avisos e cenários. Esta etapa é crucial para manter o desempenho em aplicativos do mundo real [1].
lidando com conversas multi-turning
A arquitetura da Deepseek-R1 permite manter o contexto em várias voltas em uma conversa. Ao anexar mensagens anteriores do usuário e do assistente, ele pode rastrear o histórico de diálogo de maneira eficaz. Por exemplo, quando um usuário faz uma pergunta seguida por outra investigação relacionada, o Deepseek-R1 pode fazer referência a trocas anteriores para fornecer respostas relevantes e coerentes [1] [3].
Insights de desempenho
Apesar de seus pontos fortes, as primeiras versões do Deepseek-R1 enfrentaram desafios com respostas repetitivas em conversas com várias turnos. No entanto, as melhorias contínuas em sua metodologia de treinamento aumentaram significativamente sua capacidade de lidar com diálogos complexos sem perder contexto ou coerência [3] [4].
Em resumo, o processo de treinamento em vários estágios da DeepSeek-R1 e a estrutura de aprendizado de reforço permite gerenciar efetivamente conversas complexas de várias turnos, desenvolvendo uma base sólida de dados de qualidade e refinando seus recursos de raciocínio por meio de aprendizado iterativo.
Citações:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeeek-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-revolutioning-ai-open-source-reonomening-20-ramachandran-xakme