Deepseek bruger en række avancerede maskinlæringsalgoritmer til formelgenerering og matematisk ræsonnement, især i modeller som Deepseek R1. Her er en detaljeret oversigt over de specifikke teknikker, der er anvendt:
1. Kæde-af-tanke (COT) beder: Deepseek R1 udnytter lange tanke kæder for at forbedre matematisk ræsonnement. Dette involverer strukturering af prompter på en måde, der guider modellen gennem trin-for-trin-ræsonnementsprocesser, svarende til hvordan mennesker løser komplekse problemer [2]. Ved at generere syntetiske træningsdata baseret på disse COT -prompter kan Deepseek R1 forbedre sin evne til at løse matematiske problemer mere effektivt end større modeller.
2. Kold start finjustering: Oprindeligt gennemgår Deepseek R1 kold start med finjustering ved hjælp af et kompakt datasæt med trin-for-trin-ræsonnement. Denne indledende fase sætter et solidt fundament for modellens ræsonnementsfunktioner [6] [8]. Brugen af koldstart-data hjælper med at etablere en struktureret tilgang til problemløsning.
3. Forstærkningslæring (RL): Efter den indledende finjustering anvender Deepseek R1 ren forstærkningslæring for at forbedre sine ræsonnementfærdigheder. Denne proces involverer automatisk at score eksempler på svar på at skubbe modellen mod ønsket opførsel, såsom at levere trin-for-trin-løsninger til matematiske problemer [7] [8]. RL er afgørende for at udvikle modellens evne til at resonnere uden at stole på mærkede data.
4. afvisningsprøveudtagning og overvåget finjustering: I nærheden af konvergens af RL-processen bruger Deepseek R1 afvisningsprøvetagning til at generere syntetiske data. Disse syntetiske data fusioneres derefter med overvågede data fra forskellige domæner for yderligere at forfine modellens viden og nøjagtighed [8]. Dette trin sikrer, at modellen lærer af både output af høj kvalitet og forskelligartet domænespecifik viden.
5. Group Relative Policy Optimization (GRPO): Deepseek har udviklet GRPO, en ny algoritme designet til at gøre forstærkningslæring mere effektiv. GRPO bruges til at optimere træningsprocessen, så modellen kan fungere godt på tværs af flere benchmarks [7]. Mens GRPO ikke specifikt er detaljeret til formelgenerering, bidrager det til den samlede effektivitet af Deepseeks træningsprocesser.
6. Træningsproces i flere faser: Den flertrinsuddannelsesmetode, der er vedtaget af Deepseek R1, involverer iterering gennem forskellige stadier af finjustering og forstærkningslæring. Hvert trin bygger på den foregående, hvilket sikrer, at modellen udvikler robuste ræsonnementsfunktioner, mens den opretholder læsbarhed og sammenhæng [6] [8]. Denne strukturerede tilgang er nøglen til at opnå høj ydeevne i matematiske ræsonnementsopgaver.
Sammenfattende understøttes Deepseeks formelgenerationsfunktioner af en kombination af avancerede NLP -teknikker, forstærkningsindlæringsstrategier og innovative algoritmer som GRPO. Disse metoder gør det muligt for dybseek-modeller at udmærke sig i matematisk ræsonnement og problemløsende opgaver.
Citater:
)
[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-ultimate-guide-to-deepseek-modeller
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9lkbh/deepseekr1_how_did_they_make_an_openailevel/
)
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training- af-deepseek-r1-og-veje-til-brug-it