Deepseek hyödyntää erilaisia edistyneitä koneoppimisalgoritmeja kaavan luomiseen ja matemaattisiin päättelyihin, etenkin Deepseek R1: n kaltaisissa malleissa. Tässä on yksityiskohtainen yleiskatsaus käytetyistä erityisistä tekniikoista:
1. Ketjun ketjun (pinnasänky) kehotukset: Deepseek R1 hyödyntää pitkiä ajatusketjuja matemaattisen päättelyn parantamiseksi. Tähän sisältyy kehotusten jäsentäminen tavalla, joka ohjaa mallia vaiheittaisten päättelyprosessien kautta, samanlaisia kuin ihmiset ratkaisevat monimutkaiset ongelmat [2]. Luomalla synteettistä harjoitustietoja näihin pinnasänkyihin perustuen DeepSeek R1 voi parantaa sen kykyä ratkaista matemaattiset ongelmat tehokkaammin kuin suuret mallit.
2. Kylmän start-hienosäätö: Alun perin Deepseek R1 läpikäy kylmän start-hienosäätöön kompaktilla tietojoukolla, joka sisältää vaiheittaiset perusteet. Tämä alkuvaihe asettaa vankan perustan mallin päättelyominaisuuksille [6] [8]. Kylmän käynnistystietojen käyttö auttaa määrittämään jäsennelty lähestymistapa ongelmanratkaisuun.
3. Vahvistusoppiminen (RL): Alkuperäisen hienosäätöön seurauksena Deepseek R1 käyttää puhdasta vahvistusoppimista sen päättelytaitojen parantamiseksi. Tämä prosessi käsittää näytteen vastausten automaattisen pisteytysmallin nojaamiseksi haluttuun käyttäytymiseen, kuten esimerkiksi vaiheittaisten ratkaisujen tarjoamiseen matemaattisiin ongelmiin [7] [8]. RL on ratkaisevan tärkeä kehittää mallin kykyä perustella luottamatta merkittyihin tietoihin.
4. Hylkäämisen näytteenotto ja valvottu hienosäätö: RL-prosessin lähentymisen lähellä, DeepSeek R1 käyttää hylkäysnäytteitä synteettisen tiedon tuottamiseksi. Tämä synteettinen tieto yhdistetään sitten eri alueiden valvotuun tietoon mallin tiedon ja tarkkuuden tarkentamiseksi edelleen [8]. Tämä vaihe varmistaa, että malli oppii sekä korkealaatuisista tuotoksista että monimuotoisista aluekohtaisista tiedoista.
5. Ryhmän suhteellinen politiikan optimointi (GRPO): DeepSeek on kehittänyt GRPO: n, uuden algoritmin, joka on suunniteltu tekemään vahvistusoppimisesta. GRPO: ta käytetään koulutusprosessin optimointiin, jolloin malli voi toimia hyvin useissa vertailuarvoissa [7]. Vaikka GRPO: ta ei ole erityisesti yksityiskohtainen kaavantuotantoon, se edistää Deepseekin koulutusprosessien yleistä tehokkuutta.
6. Monivaiheinen koulutusprosessi: Deepseek R1: n käyttämä monivaiheinen koulutuslähestymistapa sisältää iterointia hienosäätö- ja vahvistusoppimisen eri vaiheissa. Jokainen vaihe rakentuu edelliseen varmistaen, että malli kehittää vankat päättelyominaisuudet säilyttäen luettavuuden ja johdonmukaisuuden [6] [8]. Tämä jäsennelty lähestymistapa on avain korkean suorituskyvyn saavuttamiseen matemaattisissa päättelytehtävissä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseekin kaavan tuotantoominaisuuksia tuetaan edistyneiden NLP -tekniikoiden, vahvistusstrategioiden ja innovatiivisten algoritmien, kuten GRPO, yhdistelmällä. Nämä menetelmät antavat DeepSeek-mallien menestyä matemaattisissa päättely- ja ongelmanratkaisutehtävissä.
Viittaukset:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepsek-differences
[2] https://www.youtube.com/watch?v=PABQG33SURG
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://martinfowler.com/articles/deepseek-pappers.html
[5] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepsek-models
.
[7.
.