Το Deepseek χρησιμοποιεί μια ποικιλία προηγμένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την παραγωγή τύπων και τη μαθηματική συλλογιστική, ιδιαίτερα σε μοντέλα όπως το Deepseek R1. Ακολουθεί μια λεπτομερής επισκόπηση των ειδικών τεχνικών που χρησιμοποιούνται:
1. Αυτό συνεπάγεται τη δομή των προτροπών κατά τρόπο που καθοδηγεί το μοντέλο μέσω διαδικασιών συλλογιστικής βήμα προς βήμα, παρόμοια με τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι επιλύουν σύνθετα προβλήματα [2]. Με τη δημιουργία δεδομένων συνθετικής εκπαίδευσης με βάση αυτές τις προτροπές COT, το Deepseek R1 μπορεί να βελτιώσει την ικανότητά του να επιλύει μαθηματικά προβλήματα πιο αποτελεσματικά από τα μεγαλύτερα μοντέλα.
2. Cold Start Fine-ρύθμιση: Αρχικά, το Deepseek R1 υφίσταται το Cold Start Fine-ρύθμιση χρησιμοποιώντας ένα συμπαγές σύνολο δεδομένων με βήμα-βήμα λογική. Αυτό το αρχικό στάδιο θέτει ένα σταθερό θεμέλιο για τις δυνατότητες συλλογιστικής του μοντέλου [6] [8]. Η χρήση δεδομένων ψυχρής εκκίνησης βοηθά στην καθιέρωση μιας δομημένης προσέγγισης στην επίλυση προβλημάτων.
3. Μάθηση ενίσχυσης (RL): Μετά την αρχική τελειοποίηση, το Deepseek R1 χρησιμοποιεί την καθαρή ενίσχυση της μάθησης για την ενίσχυση των δεξιοτήτων της λογικής. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει αυτόματα τη βαθμολόγηση των απαντήσεων του δείγματος για να ωθήσει το μοντέλο προς τις επιθυμητές συμπεριφορές, όπως η παροχή λύσεων βήμα προς βήμα στα μαθηματικά προβλήματα [7] [8]. Το RL είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη της ικανότητας του μοντέλου να λογοδοτεί χωρίς να βασίζεται σε ετικέτες δεδομένων.
4. Δειγματοληψία απόρριψης και εποπτευόμενη ρύθμιση: Κοντά σύγκλιση της διαδικασίας RL, το Deepseek R1 χρησιμοποιεί δειγματοληψία απόρριψης για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων. Αυτά τα συνθετικά δεδομένα συγχωνεύονται στη συνέχεια με εποπτευόμενα δεδομένα από διάφορους τομείς για να βελτιώσουν περαιτέρω τις γνώσεις και την ακρίβεια του μοντέλου [8]. Αυτό το βήμα εξασφαλίζει ότι το μοντέλο μαθαίνει τόσο από τις εξόδους υψηλής ποιότητας όσο και από τις ποικίλες γνώσεις που ειδικά για το τομέα.
5. Ομάδα σχετική βελτιστοποίηση πολιτικής (GRPO): Η DeepSeek έχει αναπτύξει το GRPO, έναν νέο αλγόριθμο που έχει σχεδιαστεί για να κάνει την ενίσχυση της μάθησης πιο αποτελεσματική. Το GRPO χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση της διαδικασίας κατάρτισης, επιτρέποντας στο μοντέλο να εκτελεί καλά σε πολλαπλά σημεία αναφοράς [7]. Ενώ η GRPO δεν είναι συγκεκριμένα λεπτομερής για την παραγωγή τύπων, συμβάλλει στη συνολική αποτελεσματικότητα των εκπαιδευτικών διαδικασιών του Deepseek.
6. Διαδικασία κατάρτισης πολλαπλών σταδίων: Η προσέγγιση κατάρτισης πολλαπλών σταδίων που υιοθετείται από το Deepseek R1 περιλαμβάνει την επαναφορά μέσω διαφορετικών σταδίων της εκτίμησης της ρύθμισης και της ενίσχυσης. Κάθε στάδιο βασίζεται στο προηγούμενο, εξασφαλίζοντας ότι το μοντέλο αναπτύσσει ισχυρές δυνατότητες συλλογιστικής διατηρώντας παράλληλα τη δυνατότητα αναγνωσιμότητας και συνοχής [6] [8]. Αυτή η δομημένη προσέγγιση είναι το κλειδί για την επίτευξη υψηλών επιδόσεων σε μαθηματικά εργασίες.
Συνοπτικά, οι δυνατότητες δημιουργίας τύπων Deepseek υποστηρίζονται από ένα συνδυασμό προηγμένων τεχνικών NLP, στρατηγικών μάθησης ενίσχυσης και καινοτόμων αλγορίθμων όπως το GRPO. Αυτές οι μέθοδοι επιτρέπουν στα μοντέλα Deepseek να υπερέχουν στη μαθηματική συλλογιστική και τα καθήκοντα επίλυσης προβλημάτων.
Αναφορές:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-differences-from-chatgpt-and-uses
[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-ripping-up-the-ai-playbook-and-why-everyones-to-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it