Deepseek wykorzystuje różne zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do generowania formuły i rozumowania matematycznego, szczególnie w modelach takich jak Deepseek R1. Oto szczegółowy przegląd zastosowanych konkretnych technik:
1. Migury łańcuchowe (COT): Deepseek R1 wykorzystuje długie łańcuchy myślenia, aby poprawić matematyczne rozumowanie. Obejmuje to strukturyzację podpowiedzi w sposób, który prowadzi model poprzez procesy rozumowania krok po kroku, podobnie jak ludzie rozwiązują złożone problemy [2]. Dzięki generowaniu danych treningowych syntetycznych na podstawie tych podpowiedzi COT, Deepseek R1 może poprawić jego zdolność do rozwiązywania problemów matematycznych bardziej skutecznie niż większe modele.
2. Zimny start: Początkowo Deepseek R1 przechodzi zimne startowanie za pomocą kompaktowego zestawu danych z rozumowaniem krok po kroku. Ten początkowy etap stanowi solidne podstawy możliwości rozumowania modelu [6] [8]. Zastosowanie danych na zimno pomaga w ustanowieniu ustrukturyzowanego podejścia do rozwiązywania problemów.
3. Uczenie się wzmocnienia (RL): Po początkowym dostrajaniu Deepseek R1 stosuje czyste uczenie się wzmocnienia, aby poprawić swoje umiejętności rozumowania. Proces ten polega na automatycznym punktacji próbek odpowiedzi w celu szturchania modelu w kierunku pożądanych zachowań, takich jak dostarczanie rozwiązań krok po kroku problemów matematycznych [7] [8]. RL ma kluczowe znaczenie dla opracowania zdolności modelu do rozumowania bez polegania na oznaczonych danych.
4. Pobieranie próbek odrzucenia i nadzorowane dostrajanie: W pobliżu zbieżności procesu RL, Deepseek R1 wykorzystuje próbkowanie odrzucenia do generowania danych syntetycznych. Te syntetyczne dane są następnie scalane z danymi nadzorowanymi z różnych domen w celu dalszego udoskonalenia wiedzy i dokładności modelu [8]. Ten krok zapewnia, że model uczy się zarówno z wysokiej jakości wyników, jak i różnorodnej wiedzy specyficznej dla domeny.
5. Grupa względna optymalizacja polityki (GRPO): Deepseek opracował GRPO, nowy algorytm zaprojektowany w celu zwiększenia wydajności uczenia się wzmocnienia. GRPO służy do optymalizacji procesu treningowego, umożliwiając modelu dobrze działanie w wielu testach porównawczych [7]. Chociaż GRPO nie jest szczegółowo szczegółowo opisany dla generowania formuły, przyczynia się do ogólnej wydajności procesów szkoleniowych Deepseek.
6. Proces szkolenia wieloetapowego: wieloetapowe podejście szkoleniowe przyjęte przez Deepseek R1 obejmuje iterowanie różnych etapów dostrajania i uczenia się wzmocnienia. Każdy etap opiera się na poprzednim, zapewniając, że model opracuje solidne możliwości rozumowania przy jednoczesnym zachowaniu czytelności i spójności [6] [8]. To ustrukturyzowane podejście jest kluczem do osiągnięcia wysokiej wydajności w zadaniach matematycznych rozumowania.
Podsumowując, możliwości generowania formuły Deepseek są wspierane przez połączenie zaawansowanych technik NLP, strategii uczenia się wzmocnienia i innowacyjnych algorytmów, takich jak GRPO. Metody te umożliwiają modele DeepSeek w doskonałości w zadaniach matematycznych i rozwiązywania problemów.
Cytaty:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-differences-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_hey_make_an_openaiLevel/
[7] https://www.technologyreview.com/2025/01/31/1110740/how-deepseek-red-p-the-ai-playbook-and-why-everyones-ing-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it