DeepSeek bruker en rekke avanserte maskinlæringsalgoritmer for formelgenerering og matematisk resonnement, spesielt i modeller som DeepSeek R1. Her er en detaljert oversikt over de spesifikke teknikkene som brukes:
1. Kjeden-of-tankt (COT) spørsmål: DeepSeek R1 utnytter lange tanker for å forbedre matematisk resonnement. Dette innebærer å strukturere spørsmål på en måte som guider modellen gjennom trinn-for-trinn-resonnementsprosesser, lik hvordan mennesker løser komplekse problemer [2]. Ved å generere syntetiske treningsdata basert på disse COT -spørsmålene, kan DeepSeek R1 forbedre evnen til å løse matematiske problemer mer effektivt enn større modeller.
2. Cold Start Fin-Tuning: Opprinnelig gjennomgår DeepSeek R1 kald start finjustering ved hjelp av et kompakt datasett med trinn-for-trinns resonnement. Dette innledende stadiet setter et solid fundament for modellens resonnementfunksjoner [6] [8]. Bruken av kald-startdata hjelper til med å etablere en strukturert tilnærming til problemløsing.
3. Forsterkningslæring (RL): Etter den første finjusteringen, bruker DeepSeek R1 ren forsterkningslæring for å forbedre resonnementferdighetene. Denne prosessen innebærer automatisk å score prøvesvar for å skyve modellen mot ønsket atferd, for eksempel å tilby trinn-for-trinn-løsninger på matematiske problemer [7] [8]. RL er avgjørende for å utvikle modellens evne til å resonnere uten å stole på merkede data.
4. Avstøting av avvisning og overvåket finjustering: Nær konvergens av RL-prosessen bruker DeepSeek R1 avvisningsprøvetaking for å generere syntetiske data. Disse syntetiske dataene blir deretter slått sammen med overvåkede data fra forskjellige domener for ytterligere å avgrense modellens kunnskap og nøyaktighet [8]. Dette trinnet sikrer at modellen lærer av både høykvalitetsutganger og mangfoldig domenespesifikk kunnskap.
5. Group Relative Policy Optimization (GRPO): DeepSeek har utviklet GRPO, en ny algoritme designet for å gjøre forsterknings læring mer effektiv. GRPO brukes til å optimalisere treningsprosessen, slik at modellen kan prestere godt over flere benchmarks [7]. Selv om GRPO ikke er spesielt detaljert for formelgenerering, bidrar det til den generelle effektiviteten til DeepSeeks treningsprosesser.
6. Opplæringsprosess for flere trinn: Multi-trinns opplæringstilnærming vedtatt av DeepSeek R1 innebærer itering gjennom forskjellige stadier av finjustering og forsterkningslæring. Hvert trinn bygger på det forrige, og sikrer at modellen utvikler robuste resonnementfunksjoner og samtidig opprettholder lesbarhet og sammenheng [6] [8]. Denne strukturerte tilnærmingen er nøkkelen til å oppnå høy ytelse i matematiske resonnementoppgaver.
Oppsummert støttes DeepSeeks formelgenereringsfunksjoner av en kombinasjon av avanserte NLP -teknikker, forsterkningslæringsstrategier og innovative algoritmer som GRPO. Disse metodene gjør det mulig for DeepSeek-modeller å utmerke seg i matematisk resonnement og problemløsningsoppgaver.
Sitasjoner:
[1] https://kalm.works/no/contents/technology/what-is-depseek-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-fornimate-guide-to-deepseek-modeller
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9lkbh/deepseekr1_how_did_they_make_an_openeailevel/
[7] https://www.technologyReview.com/2025/01/31/1110740/how-preepseek-cripped-t-the-i-playbook-and-hwhy-everyones-going-to-though-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-it