DeepSeek-R1 využíva sofistikovaný prístup k riadeniu komplexných rozhovorov s viacerými otočkami, kombinujúc posilňovacie vzdelávanie (RL) so štruktúrovaným tréningovým procesom. Tento model je navrhnutý tak, aby zlepšil svoje schopnosti zdôvodnenia a zlepšil súdržnosť jeho reakcií na viacero interakcií.
Viacstupňový tréningový proces
1. Fáza za studena: Spočiatku je DeepSeek-R1 doladený pomocou vysoko kvalitných údajov, čo pomáha vytvoriť solídny základ pre prehľadnosť a koherenciu v jej reakciách. Táto fáza sa zaoberá spoločnými problémami, ako je zlá čitateľnosť a výstupy zmiešaného jazyka [1] [3].
2. Výučba posilnenia: Jadro tréningu Deepseek-R1 zahŕňa čistú RL, čo umožňuje modelu učiť sa prostredníctvom pokusu a omylu. Táto metóda zvyšuje svoje zručnosti v oblasti riešenia problémov a schopnosti zdôvodňovania, čím sa menej spolieha na rozsiahle označené súbory údajov [2] [3].
3. Odber odberu odmietnutia: V blízkosti konvergencie RL model využíva odber odberov odmietnutia na generovanie syntetických údajov výberom najlepších príkladov z predchádzajúcich úspešných spúšťačov. Tento krok zvyšuje rozmanitosť a kvalitu údajov o školeniach, čím ďalej vylepšuje schopnosti modelu [1].
4. Záverečná fáza RL: Po integrácii syntetických a pod dohľadom údajov do rôznych domén sa Deepseek-R1 podrobuje konečnej fáze posilňovania, ktorá zaisťuje, že môže zovšeobecniť efektívne v rôznych výzvach a scenároch. Tento krok je rozhodujúci pre udržanie výkonnosti v aplikáciách v reálnom svete [1].
manipulovanie s viacerými zákrutami konverzácií
Architektúra Deepseek-R1 jej umožňuje udržiavať kontext v rôznych zákrutách v konverzácii. Pripojením predchádzajúcich správ od používateľa aj asistenta môže efektívne sledovať históriu dialógu. Napríklad, keď používateľ kladie otázku, po ktorej nasleduje ďalšie súvisiace vyšetrovanie, Deepseek-R1 môže odkazovať na predchádzajúce výmeny, aby poskytol relevantné a koherentné odpovede [1] [3].
Performance Insights
Napriek svojim silným stránkam čelili prvé verzie Deepseek-R1 výzvami s opakujúcimi sa reakciami pri viacnásobných rozhovoroch. Avšak neustále zlepšovanie jeho metodológie odbornej prípravy výrazne zvýšilo svoju schopnosť zvládnuť zložité dialógy bez straty kontextu alebo koherencie [3] [4].
Stručne povedané, viacstupňový tréningový proces spoločnosti Deepseek-R1 a výučbový rámec posilnenia mu umožňujú efektívne riadiť zložité viacnásobné rozhovory tým, že vybudujú solídny základ kvalitných údajov a zdokonaľujú jeho schopnosti zdôvodnenia prostredníctvom iteračného učenia.
Citácie:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-us-it
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[3] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-the-open-source-ai-hats-hating--baating-oogle-and-penai/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unuusable_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-revolutionaling-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme