Domas ķēdes (COT) metodika DeepSeek, it īpaši jaunākajā modelī DeepSEEK-R1, atspoguļo ievērojamu progresu, kā mākslīgais intelekts (AI) risina spriešanas uzdevumus. Šī pieeja uzlabo modeļa veiktspēju, ļaujot tai iesaistīties strukturētā domāšanas procesā, kas ir būtisks sarežģītu vaicājumu novēršanai.
uzlabotas spriešanas iespējas
DeepSEEK-R1 izmanto pastiprināšanas mācīšanās (RL) vispirms stratēģiju, nevis tradicionālu uzraudzītu precizēšanu (SFT). Tas ļauj modelim attīstīt spriešanas prasmes, sadalot sarežģītus vaicājumus loģisku soļu sērijā. Izmantojot šo strukturēto COT procesu, modelis var identificēt un labot tās argumentācijas trūkumus pirms ierašanās galīgajā atbildē. Šī iteratīvā refleksija noved pie izejas, kas ir saskaņotas un precīzākas, salīdzinot ar parastajiem modeļiem, kas parasti rada atbildes vienā solī [1] [3].
Veiktspēja sarežģītos uzdevumos
COT metodika ir īpaši efektīva sarežģītu spriešanas uzdevumu gadījumā, piemēram, matemātikā un programmēšanā atrodami. Apstrādājot informāciju soli pa solim, DeepSEEK-R1 var efektīvāk risināt daudzpakāpju problēmas nekā tā priekšgājēji. Pētījumi norāda, ka šī spēja ļauj modelim iegūt detalizētus skaidrojumus un ārkārtīgi labi veikt etalonus, piemēram, Math-500 testu, kur tas, kā ziņots, pārspēj citus modeļus, piemēram, Openai O1 [1] [3].
efektivitāte un pieejamība
Papildus spriešanas spēju uzlabošanai DeepSeek-R1 dizains uzlabo efektivitāti. Pirmā RL pieeja samazina paļaušanos uz plašām datu kopām, kas parasti nepieciešamas SFT, padarot uzlabotu AI argumentāciju pieejamāku. Šī AI tehnoloģijas demokratizācija ir būtiska, lai veicinātu inovācijas dažādās kopienās, ļaujot pētniekiem un izstrādātājiem ar ierobežotiem resursiem, lai izmantotu spēcīgus AI rīkus [1] [3].
Atstarojošie un paškoriģējošie mehānismi
Ievērojams COT pieejas aspekts ir tās spēja pašrefleksijai. DeepSeek-R1 var atpazīt, kad uzvednes ir neskaidras vai nepilnīgas, pamudinot lietotājus paskaidrot. Šī refleksīvā uzvedība ne tikai uzlabo modeļa izpratni, bet arī noved pie precīzākiem rezultātiem. Tomēr tas var izraisīt izteiksmīgu reakciju, jo modelis pēta dažādas domas iespējas, atspoguļojot cilvēka prāta vētras procesus [1] [2].
Rezumējot, domu metodoloģijas ķēde DeepSEEK-R1 ievērojami palielina veiktspēju, veicinot pastiprinātas spriešanas iespējas, uzlabojot efektivitāti un ļaujot refleksīvai paškorreģijai. Šīs funkcijas paaugstina atbilžu kvalitāti, vienlaikus padarot uzlabotus AI rīkus pieejamākus plašākai auditorijai.
Atsauces:
.
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-thought-promping-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-depseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=Dedfxbxicn4
[8] https://towardsdatascience.com/exploring-depseeks-r1-training-process-5036c42deeb1