A Deepseek utiliza uma variedade de algoritmos avançados de aprendizado de máquina para geração de fórmula e raciocínio matemático, particularmente em modelos como Deepseek R1. Aqui está uma visão geral detalhada das técnicas específicas empregadas:
1. Prompts de cadeia de pensamento (COT): Deepseek R1 aproveita longas cadeias de pensamento para melhorar o raciocínio matemático. Isso envolve a estrutura de instruções de uma maneira que orienta o modelo através de processos de raciocínio passo a passo, semelhantes à maneira como os humanos resolvem problemas complexos [2]. Ao gerar dados de treinamento sintético com base nesses avisos do COT, o Deepseek R1 pode melhorar sua capacidade de resolver problemas matemáticos de maneira mais eficaz do que modelos maiores.
2. Ajuste fino inicial: Inicialmente, o Deepseek R1 passa por um ajuste fino com partida fria usando um conjunto de dados compacto com raciocínio passo a passo. Esse estágio inicial define uma base sólida para os recursos de raciocínio do modelo [6] [8]. O uso de dados de partida a frio ajuda a estabelecer uma abordagem estruturada para a solução de problemas.
3. Aprendizagem de reforço (RL): Após o ajuste inicial, o Deepseek R1 emprega um aprendizado de reforço puro para aprimorar suas habilidades de raciocínio. Esse processo envolve a pontuação automática de respostas da amostra para cutucar o modelo em relação aos comportamentos desejados, como fornecer soluções passo a passo para problemas matemáticos [7] [8]. O RL é crucial para o desenvolvimento da capacidade do modelo de raciocinar sem depender de dados rotulados.
4. Amostragem de rejeição e ajuste fino supervisionado: quase convergência do processo RL, o Deepseek R1 usa amostragem de rejeição para gerar dados sintéticos. Esses dados sintéticos são então mesclados com dados supervisionados de vários domínios para refinar ainda mais o conhecimento e a precisão do modelo [8]. Esta etapa garante que o modelo aprenda com saídas de alta qualidade e conhecimento diversificado de domínio.
5. Otimização relativa da política relativa do grupo (GRPO): A Deepseek desenvolveu o GRPO, um novo algoritmo projetado para tornar o aprendizado de reforço mais eficiente. O GRPO é usado para otimizar o processo de treinamento, permitindo que o modelo tenha um bom desempenho em vários benchmarks [7]. Embora o GRPO não seja especificamente detalhado para a geração de fórmula, ele contribui para a eficiência geral dos processos de treinamento da Deepseek.
6. Processo de treinamento em vários estágios: A abordagem de treinamento em vários estágios adotada pelo Deepseek R1 envolve a iteração através de diferentes estágios de ajuste fino e aprendizado de reforço. Cada estágio se baseia no anterior, garantindo que o modelo desenvolva recursos robustos de raciocínio, mantendo a legibilidade e a coerência [6] [8]. Essa abordagem estruturada é essencial para alcançar o alto desempenho em tarefas de raciocínio matemático.
Em resumo, os recursos de geração de fórmula da Deepseek são suportados por uma combinação de técnicas avançadas de PNL, estratégias de aprendizado de reforço e algoritmos inovadores como o GRPO. Esses métodos permitem que os modelos Deepseek se destacem no raciocínio matemático e nas tarefas de solução de problemas.
Citações:
[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-dipped-the-ai-playbook-and-why-everyweones-wear---follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it