Deepseek nutzt eine Vielzahl fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen für die Erzeugung der Formel und mathematisches Denken, insbesondere in Modellen wie Deepseek R1. Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über die spezifischen Techniken:
1. Einstellungskette (COT). Dies beinhaltet die Strukturierung von Eingaben in einer Weise, die das Modell durch schrittweise Argumentationsprozesse führt, ähnlich wie die Lösung von komplexen Problemen [2]. Durch das Generieren von synthetischen Trainingsdaten, die auf diesen COT -Eingabeaufforderungen basierend sind, kann Deepseek R1 seine Fähigkeit verbessern, mathematische Probleme effektiver zu lösen als größere Modelle.
2. Cold Start Fine-Tuning: Anfangs wird Deepseek R1 mit einem kompakten Datensatz mit einer schrittweisen Argumentation mit kaltem Start-Feinabstimmung unterzogen. Diese erste Stufe legt eine solide Grundlage für die Argumentationsfunktionen des Modells [6] [8]. Die Verwendung von Kaltstartdaten hilft bei der Festlegung eines strukturierten Ansatzes zur Problemlösung.
3.. Verstärkungslernen (RL): Nach der anfänglichen Feinabstimmung verwendet Deepseek R1 reines Verstärkungslernen, um seine Argumentationsfähigkeiten zu verbessern. Dieser Prozess beinhaltet automatische Bewertung von Beispielantworten, um das Modell in Richtung gewünschter Verhaltensweisen zu stupsen, z. B. die Bereitstellung schrittweise Lösungen für mathematische Probleme [7] [8]. RL ist entscheidend, um die Fähigkeit des Modells zu entwickeln, zu argumentieren, ohne sich auf beschriftete Daten zu verlassen.
4. Deepseek R1 Ablehnungsablagerung und beaufsichtigte Feinabstimmung: Nahe Konvergenz des RL-Prozesses verwendet Ableitungsablagerungen, um synthetische Daten zu erzeugen. Diese synthetischen Daten werden dann mit überwachten Daten aus verschiedenen Domänen zusammengeführt, um das Wissen und die Genauigkeit des Modells weiter zu verfeinern [8]. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell sowohl aus hochwertigen Outputs als auch aus vielfältigem domänenspezifischem Wissen lernt.
5. Gruppenrelative Richtlinienoptimierung (GRPO): Deepseek hat Grpo entwickelt, ein neuer Algorithmus, der das Erlernen der Verstärkung effizienter gestaltet. GRPO wird verwendet, um den Trainingsprozess zu optimieren, sodass das Modell über mehrere Benchmarks hinweg gut abschneidet [7]. Während GRPO nicht speziell für die Formelgenerierung detailliert ist, trägt es jedoch zur Gesamteffizienz von Deepseeks Trainingsprozessen bei.
6. Mehrstufiger Trainingsprozess: Der von Deepseek R1 verabschiedete mehrstufige Schulungsansatz beinhaltet die Iterierung in verschiedenen Phasen des Feinabstimmungs- und Verstärkungslernens. Jede Stufe baut auf dem vorherigen auf und stellt sicher, dass das Modell robuste Argumentationsfähigkeiten entwickelt und gleichzeitig die Lesbarkeit und Kohärenz aufrechterhalten [6] [8]. Dieser strukturierte Ansatz ist der Schlüssel zu einer hohen Leistung bei mathematischen Argumentationsaufgaben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Funktionen der Formelgenerierung von Deepseek durch eine Kombination aus fortschrittlichen NLP -Techniken, Verstärkungslernstrategien und innovativen Algorithmen wie GRPO unterstützt werden. Diese Methoden ermöglichen Deepseek-Modellen, sich in mathematischen Argumenten und Problemlösungsaufgaben zu übertreffen.
Zitate:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-yepseek-diffeces-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-tepseek-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-leepseek-ripped-upped-the-i-playbook-why-tyones-going-t-flow-it/it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-peepseek-r1-ways-to-use-it-it