Deepseek använder en mängd avancerade maskininlärningsalgoritmer för formelproduktion och matematiska resonemang, särskilt i modeller som Deepseek R1. Här är en detaljerad översikt över de specifika teknikerna som används:
1. THE-THE-THOUGH (COT) REDPTS: Deepseek R1 utnyttjar långa tankekedjor för att förbättra matematiska resonemang. Detta innebär att strukturera instruktioner på ett sätt som styr modellen genom steg-för-steg resonemangsprocesser, liknande hur människor löser komplexa problem [2]. Genom att generera syntetiska träningsdata baserade på dessa barnsängar kan Deepseek R1 förbättra sin förmåga att lösa matematiska problem mer effektivt än större modeller.
2. Kallstart finjustering: Ursprungligen genomgår Deepseek R1 kallstart finjustering med ett kompakt datasätt med steg-för-steg resonemang. Detta inledande steg ger en solid grund för modellens resonemangsfunktioner [6] [8]. Användningen av kallstartdata hjälper till att skapa en strukturerad strategi för problemlösning.
3. Armeringsinlärning (RL): Efter den initiala finjusteringen använder Deepseek R1 ren förstärkningslärande för att förbättra sina resonemang. Denna process involverar automatiskt att få prov på svar för att skjuta modellen mot önskat beteende, till exempel att tillhandahålla steg-för-steg-lösningar på matematiska problem [7] [8]. RL är avgörande för att utveckla modellens förmåga att resonera utan att förlita sig på märkta data.
4. Provtagning av avslag och övervakad finjustering: Nära konvergens av RL-processen använder Deepseek R1 avstötningsprovtagning för att generera syntetiska data. Denna syntetiska data slås sedan samman med övervakade data från olika domäner för att ytterligare förfina modellens kunskap och noggrannhet [8]. Detta steg säkerställer att modellen lär sig från både högkvalitativa resultat och olika domänspecifik kunskap.
5. Grupp Relative Policy Optimization (GRPO): Deepseek har utvecklat GRPO, en ny algoritm utformad för att göra förstärkningslärande mer effektivt. GRPO används för att optimera träningsprocessen, vilket gör att modellen kan prestera bra över flera riktmärken [7]. Även om GRPO inte är specifikt detaljerad för formelproduktion, bidrar den till den totala effektiviteten i Deepseeks träningsprocesser.
6. Träningsprocessen för flera steg: Multi-stegs träningsmetod som antagits av Deepseek R1 innebär att iterera genom olika stadier av finjustering och förstärkningslärande. Varje steg bygger på det föregående och säkerställer att modellen utvecklar robusta resonemangsförmågor samtidigt som man bibehåller läsbarhet och sammanhållning [6] [8]. Detta strukturerade tillvägagångssätt är nyckeln till att uppnå hög prestanda i matematiska resonemang.
Sammanfattningsvis stöds Deepseeks formelgenereringsfunktioner av en kombination av avancerade NLP -tekniker, förstärkning av inlärningsstrategier och innovativa algoritmer som GRPO. Dessa metoder gör det möjligt för Deepseek-modeller att utmärka sig i matematiska resonemang och problemlösningsuppgifter.
Citeringar:
]
[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-lipped-the-ai-playbook-andhy-everyones-going-to-follow-it/
]