DeepSeek использует различные алгоритмы передового машинного обучения для генерации формул и математических рассуждений, особенно в таких моделях, как DeepSeek R1. Вот подробный обзор используемых конкретных методов:
1. Подсказки о цепочке (COT): DeepSeek R1 использует длинные цепочки мышления, чтобы улучшить математические рассуждения. Это включает в себя структурирование подсказок таким образом, чтобы направлять модель посредством пошаговых процессов рассуждений, аналогично тому, как люди решают сложные проблемы [2]. Сгенерируя синтетические данные обучения на основе этих подсказок Cot, DeepSeek R1 может улучшить свою способность решать математические задачи более эффективно, чем более крупные модели.
2. Холодный старт. Этот начальный этап устанавливает прочную основу для возможностей рассуждения модели [6] [8]. Использование данных холодного отпуска помогает установить структурированный подход к решению проблем.
3. Подкрепление обучения (RL): После первоначальной настройки DeepSeek R1 использует обучение чистого подкрепления для улучшения своих навыков рассуждений. Этот процесс включает в себя автоматическое оценку образцов ответов, чтобы подтолкнуть модель к желаемому поведению, например, предоставление пошаговых решений математических задач [7] [8]. RL имеет решающее значение для разработки способности модели рассуждать, не полагаясь на помеченные данные.
4. Отбор проб и контролируемой тонкой настройки: вблизи конвергенции процесса RL, DeepSeek R1 использует выборку отклонения для генерации синтетических данных. Эти синтетические данные затем объединяются с контролируемыми данными из различных доменов, чтобы дополнительно уточнить знания и точность модели [8]. Этот шаг гарантирует, что модель учится как из высококачественных результатов, так и из разнообразных знаний, специфичных для домена.
5. Групповая относительная оптимизация политики (GRPO): DeepSeek разработал GRPO, новый алгоритм, предназначенный для повышения эффективного обучения подкреплению. GRPO используется для оптимизации учебного процесса, позволяя модели хорошо работать по нескольким критериям [7]. В то время как GRPO специально не детализирован для генерации формул, он способствует общей эффективности тренировочных процессов DeepSeek.
6. Многостадийный процесс обучения: многоэтапный подход к обучению, принятый DeepSeek R1, включает в себя итерацию на разных этапах обучения тонкой настройке и подкрепления. Каждый этап основан на предыдущем, гарантируя, что модель разрабатывает надежные возможности рассуждения, сохраняя при этом читаемость и согласованность [6] [8]. Этот структурированный подход является ключом к достижению высокой производительности в задачах математических рассуждений.
Таким образом, возможности генерации формул Deepseek поддерживаются сочетанием передовых методов НЛП, стратегий обучения подкрепления и инновационных алгоритмов, таких как GRPO. Эти методы позволяют DeepSeek моделям преуспеть в математических рассуждениях и задачах решения проблем.
Цитаты:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-deepseek-diffferences-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-trippult-the-ai-playbook-and-why-everyons-coing-to-it-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the training-of-deepseek-r1-and-way-to-use-it