Ajatusketju (COT) Deepseekissä, etenkin viimeisimmässä mallissaan Deepseek-R1, edustaa merkittävää etenemistä siinä, kuinka tekoäly (AI) käsittelee päättelutehtäviä. Tämä lähestymistapa parantaa mallin suorituskykyä mahdollistamalla sen osallistumisen jäsenneltyyn ajatteluprosessiin, mikä on ratkaisevan tärkeää monimutkaisten kyselyjen käsittelemiseksi.
Parannetut päättelyominaisuudet
DeepSeek-R1 käyttää vahvistusoppimista (RL) -strategiaa kuin perinteinen valvottu hienosäätö (SFT). Tämän avulla malli voi kehittää päättelytaitoja hajottamalla monimutkaiset kyselyt sarjaan loogisia vaiheita. Tämän jäsennellyn pinnasängyn prosessin avulla malli voi tunnistaa ja korjata puutteet sen päättelyssä ennen saapumista lopulliseen vastaukseen. Tämä iteratiivinen heijastus johtaa tuloksiin, jotka ovat yhtenäisempiä ja tarkempia verrattuna tavanomaisiin malleihin, jotka tyypillisesti tuottavat vastauksia yhdessä vaiheessa [1] [3].
Suorituskyky monimutkaisissa tehtävissä
COT -menetelmä on erityisen tehokas monimutkaisissa päättelytehtävissä, kuten matematiikassa ja ohjelmoinnissa. Käsittelemällä tietoja askel askeleelta, DeepSek-R1 pystyy käsittelemään monivaiheista ongelmia tehokkaammin kuin edeltäjät. Tutkimukset osoittavat, että tämä kyky antaa mallille mahdollisuuden tuottaa yksityiskohtaisia selityksiä ja suorittaa poikkeuksellisen hyvin vertailuarvoilla, kuten Math-500-testi, jossa se on ilmoitettu ylittävän muita malleja, kuten Openain O1 [1] [3].
Tehokkuus ja saavutettavuus
Perusteluominaisuuksien parantamisen lisäksi DeepSeek-R1: n suunnittelu parantaa tehokkuutta. RL-ensimmäinen lähestymistapa vähentää riippuvuutta SFT: n tyypillisesti tarvittaviin laajoihin tietojoukkoihin, mikä tekee edistyneistä AI-päättelystä helpompaa. Tämä AI -tekniikan demokratisoituminen on välttämätöntä innovaatioiden edistämiseksi eri yhteisöissä, jolloin tutkijat ja kehittäjät sallii rajoitetut resurssit voimakkaiden AI -työkalujen hyödyntämiseksi [1] [3].
heijastavat ja itsekorjattavat mekanismit
Merkittävä osa pinnasängyn lähestymistapaa on sen kyky itsereflektioon. DeepSeek-R1 voi tunnistaa, kun kehotukset ovat epäselviä tai puutteellisia, mikä kehottaa käyttäjiä selventämään. Tämä heijastava käyttäytyminen ei vain lisää mallin ymmärrystä, vaan johtaa myös tarkempiin tuotoksiin. Se voi kuitenkin johtaa sanallisiin vasteisiin, koska malli tutkii erilaisia ajattelutapoja heijastaen ihmisen aivoriihiprosesseja [1] [2].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-R1: n ajattelumenetelmät lisäävät merkittävästi suorituskykyä edistämällä parannetut päättelymahdollisuudet, parantamalla tehokkuutta ja mahdollistamalla heijastavan itsekorjauksen. Nämä ominaisuudet nostavat vastausten laatua samalla kun edistyneet AI -työkalut ovat helpommin saatavissa laajemmalle yleisölle.
Viittaukset:
.
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-hucept-prompting-guide
[3] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
.
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://zapier.com/blog/what-is-deepseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=dedFXBicxn4
.