Deepseek maakt gebruik van een verscheidenheid aan geavanceerde machine learning -algoritmen voor het genereren van formules en wiskundige redenering, met name in modellen zoals Deepseek R1. Hier is een gedetailleerd overzicht van de gebruikte specifieke technieken:
1. Chain-of Thought (COT) prompts: Deepseek R1 maakt gebruik van lange denkketens om de wiskundige redenering te verbeteren. Dit omvat het structureren van prompts op een manier die het model begeleidt door stapsgewijze redeneerprocessen, vergelijkbaar met hoe mensen complexe problemen oplossen [2]. Door synthetische trainingsgegevens te genereren op basis van deze COT -prompts, kan diepeek R1 zijn vermogen verbeteren om wiskundige problemen effectiever op te lossen dan grotere modellen.
2. Cold Start Start Fine-Tuning: Aanvankelijk ondergaat Deepseek R1 koude start met een fijnafstemming met behulp van een compacte gegevensset met stapsgewijze redenering. Deze eerste fase legt een solide basis voor de redeneermogelijkheden van het model [6] [8]. Het gebruik van koude startgegevens helpt bij het vaststellen van een gestructureerde benadering van probleemoplossing.
3. Versterking leren (RL): Na de eerste verfijning, gebruikt Deepseek R1 pure versterking leren om zijn redeneringsvaardigheden te verbeteren. Dit proces omvat automatisch het scoren van steekproef antwoorden om het model naar het gewenste gedrag te duwen, zoals het bieden van stapsgewijze oplossingen voor wiskundige problemen [7] [8]. RL is cruciaal voor het ontwikkelen van het vermogen van het model om te redeneren zonder te vertrouwen op gelabelde gegevens.
4. Afwijzingsbemonstering en begeleide verfijning: bijna convergentie van het RL-proces, Deepseek R1 maakt gebruik van afstotingsbemonstering om synthetische gegevens te genereren. Deze synthetische gegevens worden vervolgens samengevoegd met begeleide gegevens uit verschillende domeinen om de kennis en nauwkeurigheid van het model verder te verfijnen [8]. Deze stap zorgt ervoor dat het model leert van zowel hoogwaardige outputs als diverse domeinspecifieke kennis.
5. Group Relative Policy Optimization (GRPO): Deepseek heeft GRPO ontwikkeld, een nieuw algoritme dat is ontworpen om het leren van versterking efficiënter te maken. GRPO wordt gebruikt om het trainingsproces te optimaliseren, waardoor het model goed kan presteren over meerdere benchmarks [7]. Hoewel GRPO niet specifiek gedetailleerd is voor het genereren van formules, draagt dit bij aan de algehele efficiëntie van de trainingsprocessen van Deepseek.
6. Multi-fase trainingsproces: de multi-fasen trainingsbenadering die door Deepseek R1 is aangenomen, omvat het herhalen door verschillende stadia van het leren van verfijningen en versterking. Elke fase bouwt voort op de vorige en zorgt ervoor dat het model robuuste redeneermogelijkheden ontwikkelt met behoud van leesbaarheid en coherentie [6] [8]. Deze gestructureerde aanpak is de sleutel tot het bereiken van hoge prestaties in wiskundige redeneringstaken.
Samenvattend worden de formula -generatiemogelijkheden van Deepseek ondersteund door een combinatie van geavanceerde NLP -technieken, leerstrategieën voor versterking en innovatieve algoritmen zoals GRPO. Met deze methoden kunnen DeepSeek-modellen uitblinken in wiskundige redenering en probleemoplossende taken.
Citaten:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-differences-from-chatgt-and-use-cases
[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-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-ript-the-ai-playbook-and-why-yeryones-gabour-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-train-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it