คุณช่วยอธิบายห่วงโซ่วิธีการคิดใน Deepseek ได้ไหม

ความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น

Deepseek-R1 ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เสริมแรง (RL)-กลยุทธ์แรกมากกว่าการปรับแต่งแบบดั้งเดิม (SFT) สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถพัฒนาทักษะการใช้เหตุผลโดยการแยกการสืบค้นที่ซับซ้อนออกเป็นชุดของขั้นตอนเชิงตรรกะ ผ่านกระบวนการ COT ที่มีโครงสร้างนี้แบบจำลองสามารถระบุและแก้ไขข้อบกพร่องในการให้เหตุผลก่อนที่จะมาถึงคำตอบสุดท้าย การสะท้อนซ้ำนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับแบบจำลองทั่วไปซึ่งโดยทั่วไปจะสร้างคำตอบในขั้นตอนเดียว [1] [3]

ประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อน

วิธีการของ COT นั้นมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนเช่นที่พบในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม โดยการประมวลผลข้อมูลทีละขั้นตอน Deepseek-R1 สามารถจัดการกับปัญหาหลายขั้นตอนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่ารุ่นก่อน การวิจัยชี้ให้เห็นว่าความสามารถนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถสร้างคำอธิบายโดยละเอียดและดำเนินการได้ดีเป็นพิเศษเกี่ยวกับมาตรฐานเช่นการทดสอบ MATH-500 ซึ่งมีรายงานว่ามีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นอื่น ๆ เช่น OpenAI ของ O1 [1] [3]

ประสิทธิภาพและการเข้าถึง

นอกเหนือจากการเพิ่มขีดความสามารถในการใช้เหตุผลแล้วการออกแบบของ Deepseek-R1 ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ วิธีการ RL-First ช่วยลดการพึ่งพาชุดข้อมูลที่ครอบคลุมโดยทั่วไปสำหรับ SFT ทำให้การให้เหตุผล AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น การทำให้เป็นประชาธิปไตยของเทคโนโลยี AI นี้มีความสำคัญต่อการส่งเสริมนวัตกรรมในชุมชนที่หลากหลายทำให้นักวิจัยและนักพัฒนามีทรัพยากรที่ จำกัด เพื่อใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI ที่ทรงพลัง [1] [3]

กลไกการไตร่ตรองและแก้ไขตนเอง

แง่มุมที่โดดเด่นของวิธี COT คือความสามารถในการสะท้อนตนเอง Deepseek-R1 สามารถรับรู้ได้เมื่อพรอมต์ไม่ชัดเจนหรือไม่สมบูรณ์ทำให้ผู้ใช้ขอชี้แจง พฤติกรรมการไตร่ตรองนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มความเข้าใจของแบบจำลอง แต่ยังนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามมันอาจส่งผลให้เกิดการตอบสนอง verbose ในขณะที่แบบจำลองสำรวจช่องทางของความคิดที่หลากหลายสะท้อนกระบวนการระดมสมองของมนุษย์ [1] [2]

โดยสรุปห่วงโซ่ของวิธีการคิดใน Deepseek-R1 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญโดยการส่งเสริมความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้นการปรับปรุงประสิทธิภาพและช่วยให้การแก้ไขตนเองแบบไตร่ตรอง คุณสมบัติเหล่านี้ยกระดับคุณภาพของการตอบสนองในขณะที่ทำให้เครื่องมือ AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงผู้ชมได้มากขึ้น

การอ้างอิง:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the- chain-of-though-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-averything-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