DeepSeek utilizza una varietà di algoritmi di apprendimento automatico avanzato per la generazione di formula e il ragionamento matematico, in particolare in modelli come Deepseek R1. Ecco una panoramica dettagliata delle tecniche specifiche impiegate:
1. Pronzi a catena (COT): DeepSeek R1 sfrutta lunghe catene di pensiero per migliorare il ragionamento matematico. Ciò comporta la strutturazione di istruzioni in modo da guidare il modello attraverso processi di ragionamento passo-passo, in modo simile a come gli umani risolvono problemi complessi [2]. Generando dati di addestramento sintetico in base a questi istruzioni di COT, DeepSeek R1 può migliorare la sua capacità di risolvere i problemi matematici in modo più efficace rispetto ai modelli più grandi.
2. Funzione a freddo Avvia: Inizialmente, DeepSeek R1 subisce una messa a punto Cold Start utilizzando un set di dati compatto con un ragionamento passo-passo. Questa fase iniziale imposta una solida base per le capacità di ragionamento del modello [6] [8]. L'uso dei dati di avvio a freddo aiuta a stabilire un approccio strutturato alla risoluzione dei problemi.
3. Rinforzo Learning (RL): seguendo la messa a punto iniziale, DeepSeek R1 impiega un puro apprendimento di rinforzo per migliorare le sue capacità di ragionamento. Questo processo prevede che il punteggio automatico delle risposte di esempio per spingere il modello verso comportamenti desiderati, come fornire soluzioni passo-passo ai problemi matematici [7] [8]. RL è cruciale per sviluppare la capacità del modello di ragionare senza fare affidamento su dati etichettati.
4. Campionamento del rifiuto e messa a punto supervisionato: vicino alla convergenza del processo RL, DeepSeek R1 utilizza il campionamento di rifiuto per generare dati sintetici. Questi dati sintetici vengono quindi fusi con dati supervisionati da vari settori per perfezionare ulteriormente le conoscenze e l'accuratezza del modello [8]. Questo passaggio garantisce che il modello apprenda sia da output di alta qualità che da diverse conoscenze specifiche del dominio.
5. Gruppo Ottimizzazione delle politiche relative (GRPO): DeepSeek ha sviluppato GRPO, un nuovo algoritmo progettato per rendere più efficiente l'apprendimento del rinforzo. GRPO viene utilizzato per ottimizzare il processo di allenamento, consentendo al modello di funzionare bene su più parametri di riferimento [7]. Sebbene GRPO non sia specificamente dettagliato per la generazione di formula, contribuisce all'efficienza complessiva dei processi di formazione di DeepSeek.
6. Processo di formazione a più stadi: l'approccio alla formazione a più stadi adottato da DeepSeek R1 prevede l'iterazione attraverso diverse fasi di messa a punto e apprendimento del rinforzo. Ogni fase si basa sul precedente, garantendo che il modello sviluppi capacità di ragionamento solide mantenendo la leggibilità e la coerenza [6] [8]. Questo approccio strutturato è la chiave per ottenere alte prestazioni nei compiti di ragionamento matematico.
In sintesi, le capacità di generazione di formula di DeepSeek sono supportate da una combinazione di tecniche avanzate di PNL, strategie di apprendimento di rinforzo e algoritmi innovativi come GRPO. Questi metodi consentono ai modelli DeepSeek di eccellere in ragionamenti matematici e compiti di risoluzione dei problemi.
Citazioni:
[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-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-ripped-up-the-playbook-and-why-everyones-growing-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it