يستخدم Deepseek مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي المتقدم لتوليد الصيغة والتفكير الرياضي ، وخاصة في نماذج مثل Deepseek R1. فيما يلي نظرة عامة مفصلة على التقنيات المحددة المستخدمة:
1. تطور سلسلة الفكرة (COT): Deepseek R1 يعزز سلاسل طويلة من الفكر لتعزيز التفكير الرياضي. يتضمن ذلك هيكلة المطالبات بطريقة توجه النموذج من خلال عمليات التفكير خطوة بخطوة ، على غرار كيفية حل البشر المشكلات المعقدة [2]. من خلال توليد بيانات التدريب الاصطناعية بناءً على مطالبات COT هذه ، يمكن لـ Deepseek R1 تحسين قدرتها على حل المشكلات الرياضية بشكل أكثر فعالية من النماذج الأكبر.
2. ابدأ البرد في صقله: في البداية ، يخضع Deepseek R1 لبدء صقله البارد باستخدام مجموعة بيانات مضغوطة تتميز بتفكير خطوة بخطوة. تحدد هذه المرحلة الأولية أساسًا متينًا لقدرات التفكير النموذجية [6] [8]. يساعد استخدام بيانات البداية الباردة في إنشاء نهج منظم لحل المشكلات.
3. التعلم التعزيز (RL): في اتباع التثبيت الأولي ، توظف Deepseek R1 تعلم تعزيزًا نقيًا لتعزيز مهاراتها في التفكير. تتضمن هذه العملية تسجيل إجابات للعينة تلقائيًا لدفع النموذج نحو السلوكيات المطلوبة ، مثل توفير حلول خطوة بخطوة للمشاكل الرياضية [7] [8]. RL أمر بالغ الأهمية لتطوير قدرة النموذج على التفكير دون الاعتماد على البيانات المسمى.
4. ثم يتم دمج هذه البيانات الاصطناعية مع بيانات خاضعة للإشراف من مختلف المجالات لتحسين معرفة النموذج ودقتها [8]. تضمن هذه الخطوة أن النموذج يتعلم من كل من المخرجات عالية الجودة والمعرفة المتنوعة الخاصة بالمجال.
5. تحسين السياسة النسبية للمجموعة (GRPO): قام Deepseek بتطوير GRPO ، وهي خوارزمية جديدة تهدف إلى جعل التعزيز أكثر كفاءة. يتم استخدام GRPO لتحسين عملية التدريب ، مما يسمح للنموذج بالأداء بشكل جيد عبر معايير متعددة [7]. على الرغم من أن GRPO غير مفصّل على وجه التحديد لتوليد الصيغة ، إلا أنه يساهم في الكفاءة الكلية لعمليات تدريب Deepseek.
6. عملية التدريب متعددة المراحل: يتضمن نهج التدريب متعدد المراحل الذي اعتمدته Deepseek R1 التكرار عبر مراحل مختلفة من التعلم الدقيق والتعزيز. تعتمد كل مرحلة على المرحلة السابقة ، مما يضمن أن النموذج يطور إمكانات قوية للتفكير مع الحفاظ على قابلية القراءة والتماسك [6] [8]. هذا النهج المنظم هو مفتاح تحقيق الأداء العالي في مهام التفكير الرياضي.
باختصار ، يتم دعم قدرات توليد صيغة Deepseek من خلال مجموعة من تقنيات NLP المتقدمة ، واستراتيجيات التعلم التعزيز ، وخوارزميات مبتكرة مثل GRPO. تتيح هذه الأساليب نماذج Deepseek من التفوق في المهام المنطقية الرياضية وحل المشكلات.
الاستشهادات:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepeek-differences-from-chatgpt-and-use-s
[2] https://www.youtube.com/watch؟v=PABQG333SURG
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[5] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepeek-models
[6]
[7]
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-and-ways-to-use-it