Chuỗi phương pháp tư tưởng (COT) trong Deepseek, đặc biệt là trong mô hình mới nhất của nó Deepseek-R1, thể hiện một sự tiến bộ đáng kể trong cách Trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý các nhiệm vụ lý luận. Cách tiếp cận này tăng cường hiệu suất của mô hình bằng cách cho phép nó tham gia vào một quá trình suy nghĩ có cấu trúc, điều này rất quan trọng để giải quyết các truy vấn phức tạp.
Khả năng lý luận nâng cao
Deepseek-R1 sử dụng chiến lược đầu tiên (RL)-đầu tiên thay vì tinh chỉnh truyền thống được giám sát truyền thống (SFT). Điều này cho phép mô hình phát triển các kỹ năng lý luận bằng cách chia các truy vấn phức tạp thành một loạt các bước hợp lý. Thông qua quy trình COT có cấu trúc này, mô hình có thể xác định và sửa lỗi trong lý do của mình trước khi đến câu trả lời cuối cùng. Sự phản xạ lặp này dẫn đến các đầu ra kết hợp và chính xác hơn so với các mô hình thông thường, thường tạo ra câu trả lời trong một bước duy nhất [1] [3].
Hiệu suất trên các nhiệm vụ phức tạp
Phương pháp COT đặc biệt hiệu quả đối với các nhiệm vụ lý luận phức tạp, chẳng hạn như những nhiệm vụ được tìm thấy trong toán học và lập trình. Bằng cách xử lý thông tin từng bước, DeepSeek-R1 có thể xử lý các vấn đề nhiều bước hiệu quả hơn so với người tiền nhiệm. Nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng này cho phép mô hình tạo ra các giải thích chi tiết và thực hiện đặc biệt tốt trên các điểm chuẩn như bài kiểm tra Math-500, trong đó nó vượt trội so với các mô hình khác như Openai's O1 [1] [3].
Hiệu quả và khả năng tiếp cận
Ngoài việc tăng cường khả năng lý luận, thiết kế của Deepseek-R1 sẽ cải thiện hiệu quả. Cách tiếp cận đầu tiên của RL làm giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu rộng rãi thường được yêu cầu cho SFT, làm cho AI nâng cao lý luận dễ tiếp cận hơn. Dân chủ hóa công nghệ AI này là rất quan trọng để thúc đẩy sự đổi mới trên các cộng đồng khác nhau, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có nguồn lực hạn chế để tận dụng các công cụ AI mạnh mẽ [1] [3].
Cơ chế phản chiếu và tự điều chỉnh
Một khía cạnh đáng chú ý của phương pháp COT là khả năng tự phản ánh. Deepseek-R1 có thể nhận ra khi các lời nhắc mơ hồ hoặc không đầy đủ, khiến người dùng làm rõ. Hành vi phản xạ này không chỉ nâng cao sự hiểu biết của mô hình mà còn dẫn đến các đầu ra chính xác hơn. Tuy nhiên, nó có thể dẫn đến các phản ứng dài dòng khi mô hình khám phá các con đường tư tưởng khác nhau, phản ánh các quá trình động não của con người [1] [2].
Tóm lại, chuỗi phương pháp suy nghĩ trong Deepseek-R1 tăng đáng kể hiệu suất bằng cách thúc đẩy khả năng lý luận nâng cao, cải thiện hiệu quả và cho phép tự điều chỉnh phản xạ. Các tính năng này nâng cao chất lượng của các phản hồi trong khi làm cho các công cụ AI nâng cao dễ tiếp cận hơn với đối tượng rộng hơn.
Trích dẫn:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-chain-of-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-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