Deepseek utilizează o varietate de algoritmi avansați de învățare automată pentru generarea de formule și raționament matematic, în special în modele precum Deepseek R1. Iată o imagine de ansamblu detaliată a tehnicilor specifice utilizate:
1.. Prompturi de lanț de gândire (COT): Deepseek R1 folosește lanțuri de gândire îndelungate pentru a spori raționamentul matematic. Aceasta implică structurarea prompturilor într-un mod care ghidează modelul prin procese de raționament pas cu pas, similar cu modul în care oamenii rezolvă probleme complexe [2]. Prin generarea de date de formare sintetică pe baza acestor prompturi de COT, Deepseek R1 își poate îmbunătăți capacitatea de a rezolva problemele matematice mai eficient decât modelele mai mari.
2.. Start Cold Start Fine Tuning: Inițial, Deepseek R1 este supus reglării fine la început, folosind un set de date compact, cu raționament pas cu pas. Această etapă inițială stabilește o bază solidă pentru capacitățile de raționament ale modelului [6] [8]. Utilizarea datelor de pornire la rece ajută la stabilirea unei abordări structurate pentru rezolvarea problemelor.
3. Învățarea de armare (RL): În urma reglării inițiale, Deepseek R1 folosește învățarea pură de întărire pentru a-și îmbunătăți abilitățile de raționament. Acest proces implică notarea automată a răspunsurilor de eșantion pentru a transmite modelul către comportamentele dorite, cum ar fi furnizarea de soluții pas cu pas la problemele matematice [7] [8]. RL este crucial pentru dezvoltarea capacității modelului de a raționa fără a se baza pe date etichetate.
4. Eșantionarea de respingere și reglarea fină supravegheată: Aproape convergența procesului RL, Deepseek R1 folosește eșantionarea de respingere pentru a genera date sintetice. Aceste date sintetice sunt apoi contopite cu date supravegheate din diverse domenii pentru a perfecționa în continuare cunoștințele și precizia modelului [8]. Acest pas asigură că modelul învață atât din rezultate de înaltă calitate, cât și din cunoștințe diverse specifice domeniului.
5. Optimizarea relativă a politicilor de grup (GRPO): Deepseek a dezvoltat GRPO, un nou algoritm conceput pentru a face mai eficientă învățarea consolidării. GRPO este utilizat pentru a optimiza procesul de instruire, permițând modelului să funcționeze bine pe mai multe repere [7]. Deși GRPO nu este detaliat în mod special pentru generarea de formulă, acesta contribuie la eficiența generală a proceselor de formare ale Deepseek.
6. Procesul de instruire în mai multe etape: Abordarea de instruire în mai multe etape adoptată de Deepseek R1 implică iterarea prin diferite etape de reglare fină și învățare de întărire. Fiecare etapă se bazează pe cea anterioară, asigurându -se că modelul dezvoltă capacități de raționament robuste, menținând în același timp lizibilitatea și coerența [6] [8]. Această abordare structurată este esențială pentru realizarea performanțelor ridicate în sarcinile de raționament matematic.
În rezumat, capacitățile de generare a formulei Deepseek sunt susținute de o combinație de tehnici avansate de NLP, strategii de învățare în consolidare și algoritmi inovatori precum GRPO. Aceste metode permit modelelor Deepseek să exceleze în raționamentele matematice și în sarcinile de rezolvare a problemelor.
Citări:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-difference-from-chatgpt-s-use-caz-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-riped-p-the-ai-playbook-and-hy-everyones-ing-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-it