The Chain of Thought (COT) Methodology i Deepseek, især i sin seneste model DeepSeek-R1, repræsenterer en betydelig fremgang i, hvordan kunstig intelligens (AI) håndterer ræsonnementsopgaver. Denne tilgang forbedrer modellens ydelse ved at gøre det muligt for den at deltage i en struktureret tankeproces, som er afgørende for at tackle komplekse forespørgsler.
Forbedrede ræsonnementsfunktioner
DeepSeek-R1 anvender en forstærkningslæring (RL)-af første strategi snarere end traditionel overvåget finjustering (SFT). Dette gør det muligt for modellen at udvikle ræsonnementsevner ved at nedbryde komplekse forespørgsler i en række logiske trin. Gennem denne strukturerede COT -proces kan modellen identificere og korrigere mangler i sin ræsonnement, inden de ankommer til et sidste svar. Denne iterative refleksion fører til output, der er mere sammenhængende og nøjagtige sammenlignet med konventionelle modeller, som typisk genererer svar i et enkelt trin [1] [3].
Performance på komplekse opgaver
COT -metodikken er især effektiv til indviklede ræsonnementsopgaver, såsom dem, der findes i matematik og programmering. Ved at behandle information trin for trin kan DeepSeek-R1 håndtere multi-trinsproblemer mere effektivt end sine forgængere. Forskning viser, at denne kapacitet gør det muligt for modellen at producere detaljerede forklaringer og udføre usædvanligt godt på benchmarks som Math-500-testen, hvor den efter sigende overgår andre modeller som Openais O1 [1] [3].
Effektivitet og tilgængelighed
Ud over at forbedre ræsonnementsfunktionerne forbedrer DeepSeek-R1's design effektiviteten. Den første første tilgang reducerer afhængigheden af omfattende datasæt, der typisk kræves til SFT, hvilket gør avanceret AI-ræsonnement mere tilgængelig. Denne demokratisering af AI -teknologi er afgørende for at fremme innovation på tværs af forskellige samfund, hvilket giver forskere og udviklere med begrænsede ressourcer til at udnytte kraftfulde AI -værktøjer [1] [3].
Reflekterende og selvkorrektionsmekanismer
Et bemærkelsesværdigt aspekt af COT-metoden er dens kapacitet til selvreflektion. DeepSeek-R1 kan genkende, når promp er tvetydige eller ufuldstændige, hvilket beder brugerne til afklaring. Denne reflekterende opførsel forbedrer ikke kun modellens forståelse, men fører også til mere nøjagtige output. Det kan dog resultere i ordrette responser, når modellen udforsker forskellige tankeveje og spejler menneskelige brainstormingsprocesser [1] [2].
Sammenfattende øger tankens metodologi i DeepSeek-R1 markant ydelsen ved at fremme forbedrede ræsonnementsfunktioner, forbedre effektiviteten og muliggøre reflekterende selvkorrektion. Disse funktioner hæver kvaliteten af svarene, mens de gør avancerede AI -værktøjer mere tilgængelige for et bredere publikum.
Citater:
)
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-thought-prompting-guide
[3] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[4] https://www.vellum.ai/blog/chain-of-thought-prompting-cot-everything-you-nøde-til-know
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://zapier.com/blog/what-eSdeepseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=dedfxbxicn4
[8] https://towardsdatascience.com/exploring-deepseeks-r1-training-process-5036c42deeb1