Методологія ланцюга думки (COT) в DeepSeek, особливо в останній моделі DeepSeek-R1, є значним прогресом у тому, як штучний інтелект (AI) вирішує завдання міркування. Цей підхід підвищує продуктивність моделі, дозволяючи їй брати участь у структурованому процесі мислення, що має вирішальне значення для вирішення складних запитів.
Розширені можливості міркувань
DeepSeek-R1 використовує стратегію підкріплення (RL)-першої, а не традиційну контрольну тонку настройку (SFT). Це дозволяє моделі розвивати навички міркувань, розбиваючи складні запити на ряд логічних кроків. Завдяки цьому структурованому процесу COT модель може визначити та виправити недоліки у своїх міркуваннях, перш ніж прийти до остаточної відповіді. Це ітеративне відбиття призводить до виведення, які є більш узгодженими та точними порівняно зі звичайними моделями, які, як правило, генерують відповіді в одному кроці [1] [3].
Виконання складних завдань
Методологія COT особливо ефективна для складних завдань міркувань, таких як, як виявлені в математиці та програмуванні. Обробляючи інформацію поетапно, DeepSeek-R1 може впоратися з багатоступеневими проблемами ефективніше, ніж його попередники. Дослідження показують, що ця можливість дозволяє моделі створювати детальні пояснення та винятково добре виконувати орієнтири, такі як тест Math-500, де він, як повідомляється, перевершує інші моделі, такі як O1 Opeai [1] [3].
Ефективність та доступність
Окрім покращення можливостей міркувань, дизайн DeepSeek-R1 підвищує ефективність. Перший підхід RL зменшує опору на широкі набори даних, які зазвичай необхідні для SFT, роблячи розширені міркування AI більш доступними. Ця демократизація технології ШІ є життєво важливою для сприяння інноваціям у різних громадах, що дозволяє дослідникам та розробникам з обмеженими ресурсами для використання потужних інструментів AI [1] [3].
Рефлексивні та самокорекційні механізми
Помітним аспектом підходу COT є його здатність до саморефлексії. DeepSeek-R1 може визнати, коли підказки неоднозначні або неповні, що спонукають користувачів до роз'яснення. Ця рефлексивна поведінка не тільки підвищує розуміння моделі, але й призводить до більш точних результатів. Однак це може призвести до множинних реакцій, оскільки модель досліджує різні шляхи думки, дзеркальні процеси мозкового штурму людини [1] [2].
Підводячи підсумок, ланцюг методології думки в DeepSeek-R1 значно підвищує продуктивність, сприяючи підвищенню можливостей міркувань, підвищення ефективності та забезпечення рефлексивної самокорекції. Ці функції підвищують якість відповідей, роблячи розширені інструменти AI більш доступними для широкої аудиторії.
Цитати:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-chain-ochought-approach-in-deepeek-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-ened-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/exploring-deepseeks-r1-training-process-5036c42deeb1