Minties grandinės (COT) metodika „Deepseek“, ypač naujausiame modelyje „Deepseek-R1“, yra reikšminga pažanga, kaip dirbtinio intelekto (AI) tvarko samprotavimo užduotis. Šis požiūris pagerina modelio našumą, suteikdamas galimybę jam įsitraukti į struktūrizuotą minties procesą, kuris yra labai svarbus sprendžiant sudėtingas užklausas.
Patobulintos samprotavimo galimybės
„Deepseek-R1“ naudoja sustiprinimo mokymąsi (RL)-pirmiausia strategiją, o ne tradicinį prižiūrimą derinimą (SFT). Tai leidžia modeliui ugdyti samprotavimo įgūdžius, suskirstant sudėtingas užklausas į loginius žingsnius. Vykdydamas šį struktūrizuotą COT procesą, modelis gali nustatyti ir ištaisyti savo samprotavimo trūkumus prieš atvykdamas į galutinį atsakymą. Šis iteracinis atspindys lemia, kad išėjimai yra nuoseklesni ir tikslesni, palyginti su įprastais modeliais, kurie paprastai generuoja atsakymus viename etape [1] [3].
Sudėtingų užduočių atlikimas
COT metodika yra ypač veiksminga atliekant sudėtingas samprotavimo užduotis, tokias kaip matematikos ir programavimo metu. Apdorodamas informaciją, „Deepseeek-R1“ gali efektyviau išspręsti daugiapakopes problemas nei jos pirmtakai. Tyrimai rodo, kad ši galimybė leidžia modeliui pateikti išsamius paaiškinimus ir išskirtinai gerai atlikti etalonus, tokius kaip „Math-500“ testas, kur, kaip pranešama, jis pralenkia kitus modelius, tokius kaip Openai O1 [1] [3].
efektyvumas ir prieinamumas
„Deepseek-R1“ dizainas ne tik padidina samprotavimo galimybes, bet ir pagerina efektyvumą. Pirmasis RL metodas sumažina priklausomybę nuo didelių duomenų rinkinių, paprastai reikalingų SFT, todėl pažengusiųjų AI pagrįstumas tampa prieinamesnis. Ši AI technologijos demokratizacija yra gyvybiškai svarbi siekiant skatinti naujoves įvairiose bendruomenėse, leidžiančias tyrėjams ir kūrėjams, turintiems ribotus išteklius, panaudoti galingus AI įrankius [1] [3].
Atspindintys ir savaime taisomi mechanizmai
Ryškus COT požiūrio aspektas yra savirefleksijos gebėjimas. „Deepseek-R1“ gali atpažinti, kai raginimai yra dviprasmiški ar neišsamūs, paskatindami vartotojus paaiškinti. Šis atspindintis elgesys ne tik sustiprina modelio supratimą, bet ir lemia tikslesnius rezultatus. Tačiau tai gali sukelti žodžių reakcijas, nes modelis tiria įvairius minties būdus, atspindinčius žmogaus smegenų šturmo procesus [1] [2].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-R1“ minties metodikos grandinė žymiai padidina našumą, skatindama sustiprintas samprotavimo galimybes, pagerindama efektyvumą ir įgalinant atspindinčią savęs taisymą. Šios savybės padidina atsakymų kokybę, tuo pačiu padarant pažangius AI įrankius, prieinamesnius platesnei auditorijai.
Citatos:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-chain-chain-fought-prioch-in-deepseek-r1-impact-its-its-its-itsance
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-sought-prompting-guide
[3] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[4] https://www.vellum.ai/blog/chain-of-theought-prompting-cot-everything-you-ee-ee--ne-know
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://zapier.com/blog/what-is-deepseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=dedfxbxicn4
[8] https://towardsdataScence.com/exploring-deepseeks-r1-training-process-5036c42deeb1