Metodika reťazca myslenia (COT) v DeepSeek, najmä vo svojom najnovšom modeli DeepSeek-R1, predstavuje významný pokrok v tom, ako sa umelá inteligencia (AI) zaobchádza s uvažovaním. Tento prístup zvyšuje výkon modelu tým, že mu umožňuje zapojiť sa do štruktúrovaného myšlienkového procesu, ktorý je rozhodujúci pre riešenie zložitých otázok.
Vylepšené schopnosti uvažovania
Deepseek-R1 zamestnáva skôr stratégiu posilňovacej výučby (RL)-prvá stratégia ako tradičné doladenie pod dohľadom (SFT). To umožňuje modelu rozvíjať zručnosti v oblasti uvažovania rozdelením zložitých otázok do série logických krokov. Prostredníctvom tohto štruktúrovaného procesu COT môže model identifikovať a opraviť nedostatky vo svojom odôvodnení pred dosiahnutím konečnej odpovede. Táto iteračná reflexia vedie k výstupom, ktoré sú koherentnejšie a presnejšie v porovnaní s konvenčnými modelmi, ktoré zvyčajne generujú odpovede v jednom kroku [1] [3].
Výkon na zložitých úlohách
Metodika COT je obzvlášť účinná pri zložitých uvažovacích úlohách, ako sú úlohy nachádzajúce sa v matematike a programovaní. Spracovaním informácií krok za krokom dokáže Deepseek-R1 zvládnuť viacstupňové problémy efektívnejšie ako jeho predchodcovia. Výskum naznačuje, že táto schopnosť umožňuje modelu vytvárať podrobné vysvetlenia a fungovať mimoriadne dobre v referenčných hodnotách, ako je test Math-500, kde údajne prekonáva ďalšie modely, ako je OpenAi's O1 [1] [3].
Efektívnosť a prístupnosť
Okrem zvýšenia schopností zdôvodňovania dizajn Deepseek-R1 zvyšuje efektívnosť. Prístup RL-First znižuje spoliehanie sa na rozsiahle súbory údajov, ktoré sa zvyčajne vyžadujú pre SFT, čím sa dostupnejšie uvažuje o pokročilom odôvodnení AI. Táto demokratizácia technológie AI je nevyhnutná na podporu inovácií v rôznych komunitách, čo umožňuje výskumným pracovníkom a vývojárom s obmedzenými zdrojmi využiť výkonné nástroje AI [1] [3].
Mechanizmy reflexných a samoobslužných mechanizmov
Pozoruhodným aspektom prístupu COT je jeho schopnosť sebareflexie. DeepSeek-R1 dokáže rozpoznať, keď sú výzvy nejednoznačné alebo neúplné, čo používateľom vyvoláva objasnenie. Toto reflexné správanie nielen zvyšuje porozumenie modelu, ale vedie aj k presnejším výstupom. Môže to však mať za následok podrobné reakcie, keď model skúma rôzne spôsoby myslenia, čo odráža procesy ľudského brainstormingu [1] [2].
Stručne povedané, reťazec myšlienkovej metodológie v Deepseek-R1 výrazne zvyšuje výkon podporovaním zvýšených schopností zdôvodnenia, zlepšením účinnosti a umožnením reflexnej sebapoškodzovania. Tieto funkcie zvyšujú kvalitu odpovedí a zároveň sprístupňujú pokročilé nástroje AI pre širšie publikum.
Citácie:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does--chain-of-thought-aprow-aproch-aproch-in-deepseek-r1-impact-its-t- performance
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-tought-prompting-guide
[3] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[4] https://www.vellum.ai/blog/chain-of-mought-prompting-t-everything-you-need-to-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://towardsdatascience.com/explording-deepseeks-r1-training-process-5036c42deeb1