Deepseek utilise une variété d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour la génération de formules et le raisonnement mathématique, en particulier dans des modèles comme Deepseek R1. Voici un aperçu détaillé des techniques spécifiques utilisées:
1. Invites en chaîne de pensées (COT): Deepseek R1 exploite de longues chaînes de pensée pour améliorer le raisonnement mathématique. Cela implique de structurer les invites d'une manière qui guide le modèle à travers des processus de raisonnement étape par étape, similaire à la façon dont les humains résolvent des problèmes complexes [2]. En générant des données d'entraînement synthétiques basées sur ces invites COT, Deepseek R1 peut améliorer sa capacité à résoudre les problèmes mathématiques plus efficacement que les modèles plus grands.
2. Cette étape initiale établit une base solide pour les capacités de raisonnement du modèle [6] [8]. L'utilisation de données de démarrage à froid aide à établir une approche structurée de la résolution de problèmes.
3. Apprentissage par renforcement (RL): Après le réglage final, Deepseek R1 utilise un pur renforcement d'apprentissage pour améliorer ses compétences de raisonnement. Ce processus consiste à marquer automatiquement des échantillons de réponses pour pousser le modèle vers les comportements souhaités, comme fournir des solutions étape par étape aux problèmes mathématiques [7] [8]. RL est crucial pour développer la capacité du modèle à raisonner sans compter sur des données étiquetées.
4. Échantillonnage de rejet et réglage fin supervisé: près de la convergence du processus RL, Deepseek R1 utilise un échantillonnage de rejet pour générer des données synthétiques. Ces données synthétiques sont ensuite fusionnées avec des données supervisées de divers domaines pour affiner davantage les connaissances et la précision du modèle [8]. Cette étape garantit que le modèle apprend à la fois des résultats de haute qualité et des connaissances diverses spécifiques au domaine.
5. Optimisation relative de la politique relative du groupe (GRPO): Deepseek a développé GRPO, un nouvel algorithme conçu pour rendre l'apprentissage par renforcement plus efficace. GRPO est utilisé pour optimiser le processus de formation, permettant au modèle de bien fonctionner sur plusieurs repères [7]. Bien que le GRPO ne soit pas spécifiquement détaillé pour la production de formules, il contribue à l'efficacité globale des processus de formation de Deepseek.
6. Processus de formation en plusieurs étapes: L'approche de formation en plusieurs étapes adoptée par Deepseek R1 implique d'itréger les différentes étapes de l'apprentissage des fins fins et du renforcement. Chaque étape s'appuie sur la précédente, garantissant que le modèle développe des capacités de raisonnement robustes tout en maintenant la lisibilité et la cohérence [6] [8]. Cette approche structurée est essentielle pour atteindre des performances élevées dans les tâches de raisonnement mathématique.
En résumé, les capacités de génération de formule de Deepseek sont soutenues par une combinaison de techniques avancées de PNL, de stratégies d'apprentissage de renforcement et d'algorithmes innovants comme GRPO. Ces méthodes permettent aux modèles Deepseek d'exceller dans le raisonnement mathématique et les tâches de résolution de problèmes.
Citations:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-differences-from-chatgpt-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-epseek-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--upped-ul-the-ai-playbook-and-why-everyones-gout-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-to-use-it