Metodologia łańcucha myśli (COT) w Deepseek, szczególnie w swoim najnowszym modelu Deepseek-R1, stanowi znaczący postęp w tym, jak sztuczna inteligencja (AI) obsługuje zadania rozumowania. Podejście to zwiększa wydajność modelu, umożliwiając mu angażowanie się w ustrukturyzowany proces myślowy, który ma kluczowe znaczenie dla rozwiązania złożonych zapytań.
Ulepszone możliwości rozumowania
DeepSeek-R1 stosuje strategię uczenia się wzmocnienia (RL)-a nie tradycyjną nadzorowaną dostrojenie (SFT). Pozwala to modelowi rozwinąć umiejętności rozumowania poprzez rozbijanie złożonych zapytań na szereg logicznych kroków. Poprzez ten ustrukturyzowany proces łóżeczka model może zidentyfikować i poprawić wady w swoim rozumowaniu przed osiągnięciem ostatecznej odpowiedzi. To iteracyjne odbicie prowadzi do wyjść, które są bardziej spójne i dokładne w porównaniu z modeniami konwencjonalnymi, które zwykle generują odpowiedzi w jednym etapie [1] [3].
Wydajność na złożonych zadaniach
Metodologia COT jest szczególnie skuteczna w skomplikowanych zadaniach rozumowania, takich jak te znalezione w matematyce i programowaniu. Przetwarzając informacje krok po kroku, DeepSeek-R1 może skuteczniej obsługiwać problemy z wieloma stopami niż jego poprzednicy. Badania wskazują, że ta zdolność umożliwia modelu opracowanie szczegółowych wyjaśnień i wyjątkowo dobrze wykonywanie testów porównawczych, takich jak test Math-500, gdzie podobno przewyższa inne modele, takie jak O1 Openai [1] [3].
Wydajność i dostępność
Oprócz poprawy możliwości rozumowania, projekt Deepseek-R1 poprawia wydajność. Podejście RL pierwotne zmniejsza poleganie na rozległych zestawach danych zwykle wymaganych dla SFT, dzięki czemu zaawansowane rozumowanie AI jest bardziej dostępne. Ta demokratyzacja technologii AI ma zasadnicze znaczenie dla wspierania innowacji w różnych społecznościach, umożliwiając badaczom i programistom ograniczone zasoby na wykorzystanie potężnych narzędzi AI [1] [3].
Mechanizmy refleksyjne i samokontroli
Godnym uwagi aspektem podejścia COT jest jego zdolność do autorefleksji. DeepSeek-R1 może rozpoznać, gdy podpowiedzi są niejednoznaczne lub niekompletne, co skłoniło użytkowników do wyjaśnienia. To refleksyjne zachowanie nie tylko zwiększa zrozumienie modelu, ale także prowadzi do dokładniejszych wyników. Może to jednak skutkować odpowiedzią gadatą, ponieważ model bada różne możliwości myśli, odzwierciedlając ludzkie procesy burzy mózgów [1] [2].
Podsumowując, łańcuch metodologii myśli w DeepSeek-R1 znacznie zwiększa wydajność poprzez wspieranie lepszych możliwości rozumowania, poprawę wydajności i umożliwiając refleksyjne samokontrowanie. Funkcje te podnoszą jakość odpowiedzi, jednocześnie zwiększając zaawansowane narzędzia AI bardziej dostępnymi dla szerszej publiczności.
Cytaty:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-chain-of-thought-approach-in-deepseek-r1-impact-its-performance
[2] https://www.pompthub.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-everinging-you-need-to-now
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://zapier.com/blog/what-is-deepseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=DEDFXBXIN4
[8] https://towardsDatasciience.com/exploring-deepseeks-r1-training-process-5036C42Deeb1