Deepseek-R1 kasutab keerukat lähenemisviisi keerukate mitme pöörde vestluste haldamiseks, ühendades tugevdusõppe (RL) struktureeritud treeningprotsessiga. Selle mudeli eesmärk on täiustada selle mõttekäike ja parandada selle vastuste sidusust mitme interaktsiooni jooksul.
mitmeastmeline treeningprotsess
1. Külm algusetapp: Algselt on Deepseek-R1 täpsustatud, kasutades kvaliteetseid andmeid, mis aitab luua kindla aluse selguse ja sidususe saavutamiseks selle vastustes. Selles etapis käsitletakse selliseid tavalisi probleeme nagu halb loetavus ja segakeele väljundid [1] [3].
2. Tugevõpe: Deepseek-R1 koolituse tuum hõlmab puhast RL-i, mis võimaldab mudelil õppida katse-eksituse kaudu. See meetod suurendab selle probleemide lahendamise oskusi ja mõttekäike, muutes selle vähem sõltuvaks märgistatud andmekogumitest [2] [3].
3. Tagasilükkamise proovivõtmine: RL lähenemise lähedal kasutab mudel sünteetiliste andmete genereerimiseks tagasilükkamisproovi, valides parimad näited varasematest edukatest käikudest. See samm suurendab koolitusandmete mitmekesisust ja kvaliteeti, täpsustades veelgi mudeli võimalusi [1].
4. Viimane RL-etapp: Pärast sünteetiliste ja juhendatud andmete integreerimist erinevates domeenides läbib DeepSEEK-R1 lõpliku tugevduse õppimisetapi, mis tagab, et see suudab tõhusalt üldistada erinevatel viipetel ja stsenaariumidel. See samm on reaalse maailma rakenduste tulemuslikkuse säilitamiseks ülioluline [1].
mitme pöörde vestluste käitlemine
Deepseek-R1 arhitektuur võimaldab tal säilitada konteksti vestluses mitme pöörde korral. Lisades nii kasutaja kui ka assistendi varasemaid sõnumeid, saab see dialoogi ajalugu tõhusalt jälgida. Näiteks kui kasutaja esitab küsimuse, millele järgneb uus seotud päring, saab DeepSEEK-R1 viidata varasematele vahetustele, et pakkuda asjakohaseid ja ühtset vastust [1] [3].
Performance Insights
Vaatamata tugevustele seisid Deepseek-R1 varased versioonid silmitsi korduvate vastustega mitme pöörde vestlustes. Koolitusmetoodika jätkuvad parandused on aga märkimisväärselt suurendanud selle võimet käsitleda keerulisi dialooge ilma konteksti või sidusust kaotamata [3] [4].
Kokkuvõtlikult võimaldavad Deepseek-R1 mitmeastmeline koolitusprotsess ja tugevdusõppe raamistik sellel tõhusalt hallata keerulisi mitme pöörde vestlusi, tuginedes iteratiivse õppimise kaudu kindlale alusele kvaliteetsete andmete alustalale ja viimistledes oma mõttekäiku.
Tsitaadid:]
[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
]