Як DeepSeek-R1 обробляє складні багатопликові розмови

Процес тренувань

1. Фаза холодного старту: Спочатку DeepSeek-R1 тонко налаштований за допомогою високоякісних даних, що допомагає встановити міцну основу для чіткості та узгодженості у своїх відповідях. Ця фаза стосується поширених питань, таких як погана читабельність та змішана мова [1] [3].

2. Підсилення навчання: Ядро тренувань DeepSeek-R1 передбачає чистий RL, що дозволяє моделі вчитися через спроби та помилки. Цей метод розширює свої навички вирішення проблем та здібності до міркувань, що робить його менш залежним від широких мічених наборів даних [2] [3].

3. Вибірка відхилення: Поруч з конвергенцією RL модель використовує відбір проб для генерації синтетичних даних, вибираючи найкращі приклади з попередніх успішних пробіжок. Цей крок збільшує різноманітність та якість даних про навчання, ще більше вдосконалюючи можливості моделі [1].

. Цей крок має вирішальне значення для підтримки продуктивності в реальних програмах [1].

Поводження з мультипільними розмовами

Архітектура DeepSeek-R1 дозволяє йому підтримувати контекст на різних поворотах у розмові. Додаючи попередні повідомлення як користувача, так і помічника, він може ефективно відстежувати історію діалогу. Наприклад, коли користувач задає питання, яке супроводжується іншим пов'язаним розслідуванням, DeepSeek-R1 може посилатися на попередні обміни, щоб надати відповідні та узгоджені відповіді [1] [3].

Розуміння

Незважаючи на свої сильні сторони, ранні версії DeepSeek-R1 стикалися з викликами з повторюваними відповідями у багатопробних розмовах. Однак постійні вдосконалення методології навчання значно підвищили її здатність обробляти складні діалоги, не втрачаючи контексту чи узгодженості [3] [4].

Підводячи підсумок, багатоступеневий навчальний процес DeepSeek-R1 та рамка навчання підкріплення дозволяють ефективно керувати складними багатоплипними розмовами, будуючи міцну основу якості даних та вдосконалюючи свої можливості міркувань за допомогою ітеративного навчання.