การสะท้อนตนเองมีบทบาทสำคัญในวิธีการของ Deepseek-R1 ของความคิด (COT) วิธีการเพิ่มขีดความสามารถในการใช้เหตุผลและประสิทธิภาพโดยรวม แบบจำลองนี้ซึ่งใช้วิธีการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) มากกว่าการปรับแต่งแบบดั้งเดิมแบบดั้งเดิมช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการวิวัฒนาการที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งการใช้เหตุผลได้อย่างอิสระ
บทบาทของการสะท้อนตนเองใน Deepseek-R1
** 1. การปรับปรุงอิสระ
Deepseek-R1 ได้รับการออกแบบมาเพื่อมีส่วนร่วมในการสะท้อนตนเองในระหว่างกระบวนการให้เหตุผล ด้วยการแยกคำขอที่ซับซ้อนลงในชุดของ "ความคิด" แบบจำลองสามารถประเมินการตอบสนองซ้ำ ๆ ได้ กลไกนี้ช่วยให้สามารถระบุและแก้ไขการใช้เหตุผลหรือภาพหลอนที่มีข้อบกพร่องได้ก่อนที่จะสรุปคำตอบนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและสอดคล้องกันมากขึ้น [1] [4]
** 2. การเกิดขึ้นของความสามารถในการสะท้อนกลับ
ความสามารถในการสะท้อนตนเองของแบบจำลองนั้นไม่ได้เป็นเพียงการตั้งโปรแกรมเท่านั้น แต่ยังเกิดขึ้นตามธรรมชาติผ่านการมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม RL ในขณะที่ประมวลผลข้อมูล Deepseek-R1 สามารถทบทวนและประเมินขั้นตอนก่อนหน้าในห่วงโซ่การใช้เหตุผลสำรวจโซลูชันทางเลือกและปรับกระบวนการคิด การพัฒนาที่เกิดขึ้นเองนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการจัดการงานที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ [2] [6]
** 3. กรอบการเรียนรู้การเสริมแรง
วิธีการ RL-First ของ Deepseek-R1 ทำให้เกิดการให้เหตุผลในระหว่างการฝึกอบรมช่วยให้แบบจำลองสามารถพัฒนาพฤติกรรมที่ซับซ้อนเช่นการตรวจสอบตนเองและการไตร่ตรองโดยไม่ต้องพึ่งพาความรู้ที่มีอยู่ก่อนจากการเรียนรู้ภายใต้การดูแล [3] [7] วิธีนี้สนับสนุนความสามารถของโมเดลในการสร้างโซ่แห่งความคิดที่ยาวนานและสอดคล้องกันซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในโดเมนต่าง ๆ
บทสรุป
โดยสรุปการสะท้อนตนเองเป็นส่วนสำคัญของโซ่ของวิธีการคิดของ Deepseek-R1 ทำให้แบบจำลองสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการใช้เหตุผลด้วยตนเองผ่านการประเมินซ้ำและการปรับแต่งซ้ำ ๆ วิธีการที่เป็นนวัตกรรมนี้นับเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการใช้เหตุผล AI โดยวางตำแหน่ง Deepseek-R1 เป็นทางเลือกในการแข่งขันกับโมเดลชั้นนำอื่น ๆ ในสนาม
การอ้างอิง:
[1] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-merferforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://www.swaswas.com/what-is--deepseek-r1/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.01.27.25321169v1.full.pdf
[7] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-think
[8] https://www.youtube.com/watch?v=KV8FREKOEO