Metodologija verige misli (COT) v Deepseeku, zlasti v svojem najnovejšem modelu Deepseek-R1, predstavlja pomemben napredek v tem, kako umetna inteligenca (AI) obravnava naloge sklepanja. Ta pristop izboljšuje zmogljivost modela, saj omogoča, da se vključi v strukturiran miselni proces, ki je ključnega pomena za reševanje zapletenih poizvedb.
Izboljšane zmogljivosti sklepanja
Deepseek-R1 uporablja prvo strategijo za okrepitev (RL), ne pa tradicionalno nadzorovano natančno nastavitev (SFT). To omogoča modelu, da razvije veščine sklepanja tako, da razbije zapletene poizvedbe v vrsto logičnih korakov. S tem strukturiranim postopkom COT lahko model prepozna in popravi pomanjkljivosti v svojem sklepanju, preden pride do končnega odgovora. Ta iterativni odsev vodi do izhodov, ki so bolj skladni in natančni v primerjavi z običajnimi modeli, ki običajno ustvarjajo odgovore v enem koraku [1] [3].
Uspešnost na zapletenih nalogah
Metodologija COT je še posebej učinkovita za zapletene naloge sklepanja, kot so tiste, ki jih najdemo v matematiki in programiranju. Z obdelavo informacij korak za korakom lahko Deepseek-R1 spopade z večstopenjskimi težavami učinkoviteje kot predhodniki. Raziskave kažejo, da ta sposobnost omogoča modelu, da ustvari podrobna razlage in izjemno dobro izvaja merila, kot je test MATH-500, kjer po poročanju presega druge modele, kot je OpenAI-jev O1 [1] [3].
Učinkovitost in dostopnost
Poleg izboljšanja zmogljivosti sklepanja zasnova Deepseek-R1 izboljšuje učinkovitost. Pristop prvega prvega pristopa zmanjšuje zanašanje na obsežne nabore podatkov, ki so običajno potrebne za SFT, zaradi česar je napredni AI sklepanje bolj dostopno. Ta demokratizacija tehnologije AI je bistvenega pomena za spodbujanje inovacij v različnih skupnostih, ki raziskovalcem in razvijalcem z omejenimi sredstvi omogoča uporabo močnih orodij AI [1] [3].
Mehanizmi za odraz in samopopravljive
Opažen vidik posteljnega pristopa je njegova sposobnost samorefleksije. Deepseek-R1 lahko prepozna, ko so pozivi dvoumni ali nepopolni, kar uporabnike poziva k pojasnilu. To odsevno vedenje ne samo poveča razumevanje modela, ampak tudi vodi do natančnejših rezultatov. Vendar pa lahko povzroči dobesedne odzive, ko model raziskuje različne možnosti misli in zrcali človeški procesi možganske nevihte [1] [2].
Če povzamemo, veriga misli v Deepseek-R1 znatno poveča uspešnost s spodbujanjem izboljšanih zmogljivosti sklepanja, izboljšanjem učinkovitosti in omogoča odsevne samopopravke. Te funkcije povzdigujejo kakovost odzivov, hkrati pa naredijo napredna orodja AI bolj dostopna širšemu občinstvu.
Navedbe:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-chain-thought-approach-in-deepseek-r1-impact-its-performance
[2] https://www.prompthub.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-everything-you-need-to-vedo
[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/exploring-deepseeks-r1-training-process-5036c42Deeb1