Deepseek-R1 behandlar språkblandningsproblem genom en träningsprocess med flera steg som kombinerar förstärkningslärande (RL) med övervakad finjustering (SFT). Ursprungligen börjar modellen med en basversion (Deepseek-V3-bas) som är finjusterad med en liten uppsättning "kallstart" -data, som hjälper till att skapa en strukturerad grund för att förstå olika språk och sammanhang [1] [2 ].
Modellen använder sedan rena RL -tekniker för att förbättra sina resonemang. Under utbildningen observerades emellertid att språkblandning kunde inträffa, särskilt när han hanterar frågor på andra språk än engelska eller kinesiska. Till exempel kan Deepseek-R1 standard för engelska för resonemang och svar även om ingången är på ett annat språk [5] [6]. För att mildra detta använder modellen avstötningsprovtagning för att generera syntetiska träningsdata från framgångsrika RL-körningar, som sedan slås samman med högkvalitativa övervakade data från olika domäner. Denna process hjälper till att förbättra modellens anpassningsförmåga till olika språk och minskar sannolikheten för att blanda språk i svar [1] [4].
Vidare syftar pågående forskning till att optimera Deepseek-R1 för bättre prestanda över ett bredare utbud av språk samtidigt som de tar upp sina nuvarande begränsningar när det gäller att hantera blandade språkliga insatser. Framtida uppdateringar förväntas förfina dess kapacitet inom detta område, vilket förbättrar dess lyhördhet och noggrannhet när de interagerar med användare i olika språkliga sammanhang [2] [5].
Citeringar:
]
]
]
[4] https://unaldai.com/deepseek-r1/
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://arxiv.org/html/2501.17030v1