Deepseek využívá řadu pokročilých algoritmů strojového učení pro generování vzorců a matematické uvažování, zejména v modelech, jako je Deepseek R1. Zde je podrobný přehled o použitých konkrétních technikách:
1. Výzvy řetězce promyšlené (COT): Deepseek R1 využívá zdlouhavé řetězce myšlení, aby se zvýšila matematické uvažování. To zahrnuje strukturování výzev způsobem, který vede model prostřednictvím procesů krok za krokem, podobně jako lidé řeší složité problémy [2]. Generováním dat syntetického tréninku založeného na těchto výzvách COT může Deepseek R1 zlepšit jeho schopnost řešit matematické problémy efektivněji než větší modely.
2. jemné doladění studeného startu: Zpočátku Deepseek R1 podléhá studenému startu jemné doladění pomocí kompaktního datového souboru s odůvodněním krok za krokem. Tato počáteční fáze stanoví solidní základ pro schopnosti uvažování modelu [6] [8]. Použití dat studeného startu pomáhá při vytváření strukturovaného přístupu k řešení problémů.
3. Posílení učení (RL): Po počátečním doladění využívá Deepseek R1 čisté učení posílení, aby zlepšila své dovednosti v úvahu. Tento proces zahrnuje automatické hodnocení vzorkovacích odpovědí na to, aby se model posunul směrem k požadovanému chování, jako je poskytování řešení krok za krokem matematickým problémům [7] [8]. RL je zásadní pro rozvoj schopnosti modelu uvažovat, aniž by se spoléhal na označená data.
4. Odběr vzorků odmítnutí a jemné doladění: téměř konvergence procesu RL, DeepSeek R1 používá vzorkování odmítnutí k generování syntetických dat. Tato syntetická data jsou poté sloučena s daty pod dohledem z různých domén pro další zdokonalení znalostí a přesnosti modelu [8]. Tento krok zajišťuje, že se model učí jak z vysoce kvalitních výstupů, tak z různých znalostí specifických pro doménu.
5. Optimalizace relativní politiky skupiny (GRPO): DeepSeek vyvinul GRPO, nový algoritmus navržený tak, aby zefektivnilo učení posílení. GRPO se používá k optimalizaci procesu tréninku, což umožňuje modelu dobře fungovat napříč několika benchmarky [7]. Přestože GRPO není speciálně podrobně popsán pro generování vzorců, přispívá k celkové účinnosti tréninkových procesů Deepseeku.
6. Vícestupňový tréninkový proces: Vícestupňový přístup tréninku přijatý Deepseek R1 zahrnuje iteraci v různých stádiích jemného doladění a posílení učení. Každá fáze staví na předchozí fázi a zajišťuje, že model vyvíjí robustní schopnosti uvažování při zachování čitelnosti a koherence [6] [8]. Tento strukturovaný přístup je klíčem k dosažení vysokého výkonu v úkolech matematického uvažování.
Stručně řečeno, schopnosti generování vzorců Deepseeka jsou podporovány kombinací pokročilých technik NLP, strategií učení zesílení a inovativních algoritmů, jako je GRPO. Tyto metody umožňují modelům DeepSeek vyniknout v matematických uvažování a řešení problémů.
Citace:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-difference-from-catgpt- and-use-cass
[2] https://www.youtube.com/watch?v=PABQG33SURG
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[5] https://www.inferless.com/learn/the-pultimate-guide-to-deepseek-models
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9lkbh/deepseeKr1_how_did_they_make_an_openailevel/
[7] https://www.technologyreview.com/2025/01/31/1110740/how-deepseek-ripped-the-ay-playbook-and-why-everyones-toredato-tollow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-to-use-it