DeepSeek využíva rôzne pokročilé algoritmy strojového učenia na generovanie vzorcov a matematické zdôvodnenie, najmä v modeloch ako Deepseek R1. Tu je podrobný prehľad o použitých konkrétnych technikách:
1. Výzvy v reťazci (COT): Deepseek R1 využíva zdĺhavé reťazce myšlienok, aby sa zvýšila matematické zdôvodnenie. Zahŕňa to štruktúrovanie výziev spôsobom, ktorý vedie model postupnými postupmi zdôvodnenia, podobne ako ľudia riešia zložité problémy [2]. Vytvorením údajov o syntetickom tréningu na základe týchto výziev COT môže Deepseek R1 zlepšiť svoju schopnosť riešiť matematické problémy efektívnejšie ako väčšie modely.
2. Cold Start doladenie: Spočiatku Deepseek R1 prechádza studenou doladením do ladenia pomocou kompaktného súboru údajov s podrobným odôvodnením. Táto počiatočná fáza stanovuje solídny základ pre schopnosti uvažovania modelu [6] [8]. Použitie údajov za studena spustenia pomáha pri vytváraní štruktúrovaného prístupu k riešeniu problémov.
3. Posilňovacie vzdelávanie (RL): Po počiatočnom doladení, Deepseek R1 využíva čisté posilňovacie učenie na zlepšenie svojich zručností v oblasti uvažovania. Tento proces zahŕňa automatické hodnotenie vzoriek odpovedí na postriekanie modelu smerom k požadovaným správaním, ako je napríklad poskytovanie postupných riešení matematických problémov [7] [8]. RL je rozhodujúca pre vývoj schopnosti modelu uvažovať bez spoliehania sa na označené údaje.
4. Odber odberu odmietnutia a pod dohľadom jemné doladenie: Blízko konvergencie procesu RL používa Deepseek R1 na generovanie syntetických údajov. Tieto syntetické údaje sa potom zlúčia s údajmi pod dohľadom z rôznych oblastí, aby sa ďalej vylepšilo vedomosti a presnosť modelu [8]. Tento krok zaisťuje, že model sa poučí z vysokokvalitných výstupov a rozmanitých vedomostí špecifických pre doménu.
5. Optimalizácia relatívnej politiky skupiny (GRPO): DeepSeek vyvinul nový algoritmus GRPO, ktorý je navrhnutý na zefektívnenie výučby posilňovania. GRPO sa používa na optimalizáciu procesu tréningu, čo umožňuje modelu dobre fungovať vo viacerých referenčných hodnotách [7]. Zatiaľ čo GRPO nie je špecificky podrobný pre generovanie vzorcov, prispieva k celkovej efektívnosti školiacich procesov Deepseek.
6. Viacstupňový proces odbornej prípravy: Viacstupňový tréningový prístup prijatý Deepseek R1 zahŕňa opakovanie rôznych fáz doladenia a posilňovania učenia. Každá fáza vychádza z predchádzajúcej, zabezpečuje, aby model rozvíjal robustné schopnosti zdôvodnenia pri zachovaní čitateľnosti a koherencie [6] [8]. Tento štruktúrovaný prístup je kľúčom k dosiahnutiu vysokého výkonu v úlohách matematického uvažovania.
Stručne povedané, schopnosti generovania Formule Deepseek sú podporované kombináciou pokročilých techník NLP, stratégií posilňovania a inovatívnych algoritmov, ako je GRPO. Tieto metódy umožňujú, aby modely DeepSeek vynikali v matematických úvahách a úlohách riešenia problémov.
Citácie:
[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/howdeepseek-repse-prped-p-the-ai-3bobook-and-and-why-everyones-osheing-oflow-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-it