Deepseek-R1 ใช้วิธีการที่ซับซ้อนในการจัดการการสนทนาหลายครั้งที่ซับซ้อนรวมการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) เข้ากับกระบวนการฝึกอบรมที่มีโครงสร้าง โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการใช้เหตุผลและปรับปรุงการเชื่อมโยงการตอบสนองของมันมากกว่าการโต้ตอบหลายครั้ง
กระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอน
1. ระยะเริ่มต้นเย็น: เริ่มแรก Deepseek-R1 ได้รับการปรับแต่งโดยใช้ข้อมูลคุณภาพสูงซึ่งช่วยสร้างรากฐานที่มั่นคงเพื่อความชัดเจนและการเชื่อมโยงกันในการตอบสนอง เฟสนี้กล่าวถึงปัญหาทั่วไปเช่นความสามารถในการอ่านที่ไม่ดีและเอาต์พุตภาษาผสม [1] [3]
2. การเรียนรู้การเสริมแรง: แกนหลักของการฝึกอบรมของ Deepseek-R1 นั้นเกี่ยวข้องกับ RL บริสุทธิ์ทำให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก วิธีนี้ช่วยเพิ่มทักษะการแก้ปัญหาและความสามารถในการใช้เหตุผลทำให้พึ่งพาชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับได้น้อยลง [2] [3]
3. การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธ: ใกล้กับการบรรจบกันของ RL โมเดลใช้การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยเลือกตัวอย่างที่ดีที่สุดจากการรันที่ประสบความสำเร็จก่อนหน้านี้ ขั้นตอนนี้เพิ่มความหลากหลายและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อปรับความสามารถของโมเดล [1]
4. ขั้นตอนสุดท้าย RL: หลังจากรวมข้อมูลสังเคราะห์และการดูแลในโดเมนต่าง ๆ Deepseek-R1 จะผ่านขั้นตอนการเรียนรู้การเสริมแรงขั้นสุดท้ายที่ทำให้มั่นใจได้ว่ามันสามารถสรุปได้อย่างมีประสิทธิภาพในการแจ้งเตือนและสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ขั้นตอนนี้มีความสำคัญต่อการรักษาประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง [1]
การจัดการการสนทนาหลายครั้ง
สถาปัตยกรรมของ Deepseek-R1 ช่วยให้สามารถรักษาบริบทได้หลายรอบในการสนทนา โดยการต่อท้ายข้อความก่อนหน้าจากทั้งผู้ใช้และผู้ช่วยสามารถติดตามประวัติการสนทนาได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นเมื่อผู้ใช้ถามคำถามตามด้วยการสอบถามที่เกี่ยวข้องอื่น Deepseek-R1 สามารถอ้างอิงการแลกเปลี่ยนก่อนหน้านี้เพื่อให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องและเชื่อมโยงกัน [1] [3]
ข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ
แม้จะมีจุดแข็ง แต่รุ่นแรก ๆ ของ Deepseek-R1 ต้องเผชิญกับความท้าทายด้วยการตอบสนองซ้ำ ๆ ในการสนทนาหลายครั้ง อย่างไรก็ตามการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในวิธีการฝึกอบรมได้เพิ่มความสามารถในการจัดการบทสนทนาที่ซับซ้อนอย่างมีนัยสำคัญโดยไม่สูญเสียบริบทหรือการเชื่อมโยงกัน [3] [4]
โดยสรุปกระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอนของ Deepseek-R1 และกรอบการเรียนรู้การเสริมแรงช่วยให้สามารถจัดการการสนทนาหลายครั้งที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการสร้างรากฐานที่มั่นคงของข้อมูลคุณภาพและปรับความสามารถในการใช้เหตุผลผ่านการเรียนรู้ซ้ำ ๆ
การอ้างอิง:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-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-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme