Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Làm thế nào để Deepseek-R1 xử lý các cuộc hội thoại đa vòng phức tạp


Làm thế nào để Deepseek-R1 xử lý các cuộc hội thoại đa vòng phức tạp


Deepseek-R1 sử dụng một cách tiếp cận tinh vi để quản lý các cuộc hội thoại đa vòng phức tạp, kết hợp học tập củng cố (RL) với quy trình đào tạo có cấu trúc. Mô hình này được thiết kế để tăng cường khả năng lý luận của nó và cải thiện sự gắn kết của các phản ứng của nó đối với nhiều tương tác.

Quy trình đào tạo nhiều giai đoạn

1. Giai đoạn bắt đầu lạnh: Ban đầu, Deepseek-R1 được điều chỉnh bằng dữ liệu chất lượng cao, giúp thiết lập một nền tảng vững chắc cho sự rõ ràng và gắn kết trong các phản ứng của nó. Giai đoạn này giải quyết các vấn đề phổ biến như khả năng đọc kém và đầu ra ngôn ngữ hỗn hợp [1] [3].

2. Học củng cố: Cốt lõi của đào tạo Deepseek-R1 liên quan đến RL thuần túy, cho phép mô hình học thông qua thử nghiệm và lỗi. Phương pháp này tăng cường các kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng lý luận của nó, làm cho nó ít phụ thuộc vào các bộ dữ liệu được dán nhãn mở rộng [2] [3].

3. Lấy mẫu từ chối: Gần sự hội tụ của RL, mô hình sử dụng lấy mẫu từ chối để tạo dữ liệu tổng hợp bằng cách chọn các ví dụ tốt nhất từ ​​các lần chạy thành công trước đó. Bước này làm tăng tính đa dạng và chất lượng của dữ liệu đào tạo, tiếp tục tinh chỉnh các khả năng của mô hình [1].

4. Giai đoạn RL cuối cùng: Sau khi tích hợp dữ liệu tổng hợp và giám sát trên các lĩnh vực khác nhau, Deepseek-R1 trải qua giai đoạn học tập củng cố cuối cùng để đảm bảo nó có thể khái quát hóa hiệu quả trên các lời nhắc và kịch bản khác nhau. Bước này rất quan trọng để duy trì hiệu suất trong các ứng dụng trong thế giới thực [1].

Ad

Xử lý các cuộc trò chuyện nhiều lượt

Kiến trúc của DeepSeek-R1 cho phép nó duy trì bối cảnh trên nhiều lượt trong một cuộc trò chuyện. Bằng cách nối thêm các tin nhắn trước đó từ cả người dùng và trợ lý, nó có thể theo dõi lịch sử đối thoại một cách hiệu quả. Ví dụ: khi người dùng đặt câu hỏi theo sau là một cuộc điều tra liên quan khác, DeepSeek-R1 có thể tham khảo các trao đổi trước đó để cung cấp các câu trả lời liên quan và mạch lạc [1] [3].

Thông tin chi tiết về hiệu suất

Mặc dù có điểm mạnh, các phiên bản đầu của Deepseek-R1 đã phải đối mặt với những thách thức với các phản ứng lặp đi lặp lại trong các cuộc trò chuyện nhiều lượt. Tuy nhiên, những cải tiến liên tục trong phương pháp đào tạo của nó đã tăng cường đáng kể khả năng xử lý các cuộc đối thoại phức tạp mà không mất bối cảnh hoặc sự gắn kết [3] [4].

Tóm lại, quy trình đào tạo và tập trung vào quá trình đào tạo nhiều giai đoạn của Deepseek-R1 cho phép nó quản lý hiệu quả các cuộc hội thoại đa vòng phức tạp bằng cách xây dựng nền tảng vững chắc về dữ liệu chất lượng và tinh chỉnh khả năng lý luận của nó thông qua việc học lặp đi lặp lại.

Trích dẫn:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
.
.
[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
|@.