Deepseek utiliza una variedad de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para la generación de fórmulas y el razonamiento matemático, particularmente en modelos como Deepseek R1. Aquí hay una descripción detallada de las técnicas específicas empleadas:
1. Información de la cadena de pensamiento (cot): Deepseek R1 aprovecha largas cadenas de pensamiento para mejorar el razonamiento matemático. Esto implica estructurar indicaciones de una manera que guía el modelo a través de procesos de razonamiento paso a paso, similar a cómo los humanos resuelven problemas complejos [2]. Al generar datos de entrenamiento sintético basados en estas indicaciones de COT, Deepseek R1 puede mejorar su capacidad para resolver problemas matemáticos de manera más efectiva que los modelos más grandes.
2. Inicio en frío Autorización: Inicialmente, Deepseek R1 sufre inicio de frío para el ajuste de fino utilizando un conjunto de datos compacto con razonamiento paso a paso. Esta etapa inicial establece una base sólida para las capacidades de razonamiento del modelo [6] [8]. El uso de datos de arranque en frío ayuda a establecer un enfoque estructurado para la resolución de problemas.
3. Aprendizaje de refuerzo (RL): después del ajuste fino inicial, Deepseek R1 emplea un aprendizaje de refuerzo puro para mejorar sus habilidades de razonamiento. Este proceso implica calificar automáticamente las respuestas de muestra para empujar el modelo hacia los comportamientos deseados, como proporcionar soluciones paso a paso a problemas matemáticos [7] [8]. RL es crucial para desarrollar la capacidad del modelo para razonar sin depender de datos etiquetados.
4. Muestreo de rechazo y ajuste fino supervisado: casi convergencia del proceso RL, Deepseek R1 utiliza el muestreo de rechazo para generar datos sintéticos. Estos datos sintéticos se fusionan con datos supervisados de varios dominios para refinar aún más el conocimiento y la precisión del modelo [8]. Este paso asegura que el modelo aprenda tanto de salidas de alta calidad como de diversos conocimientos específicos del dominio.
5. Optimización de políticas relativas del grupo (GRPO): Deepseek ha desarrollado GRPO, un nuevo algoritmo diseñado para hacer que el aprendizaje de refuerzo sea más eficiente. GRPO se utiliza para optimizar el proceso de entrenamiento, lo que permite que el modelo funcione bien en múltiples puntos de referencia [7]. Si bien GRPO no se detalla específicamente para la generación de fórmulas, contribuye a la eficiencia general de los procesos de entrenamiento de Deepseek.
6. Proceso de capacitación en varias etapas: el enfoque de capacitación en varias etapas adoptado por Deepseek R1 implica iterar a través de diferentes etapas de ajuste fino y aprendizaje de refuerzo. Cada etapa se basa en la anterior, asegurando que el modelo desarrolle capacidades de razonamiento robustas mientras mantiene la legibilidad y la coherencia [6] [8]. Este enfoque estructurado es clave para lograr un alto rendimiento en las tareas de razonamiento matemático.
En resumen, las capacidades de generación de fórmula de Deepseek están respaldadas por una combinación de técnicas avanzadas de PNL, estrategias de aprendizaje de refuerzo y algoritmos innovadores como GRPO. Estos métodos permiten que los modelos Deepseek sobresalgan en razonamiento matemático y tareas de resolución de problemas.
Citas:
[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-ripped-the-ai-playbook-and-why-everyones-ingo-to-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it