DeepSeek використовує різноманітні вдосконалені алгоритми машинного навчання для генерації формул та математичних міркувань, особливо в таких моделях, як DeepSeek R1. Ось детальний огляд конкретних методик, що використовуються:
1. Ланцюжок думки (COT) Підказки: DeepSeek R1 використовує тривалі ланцюги думки для посилення математичних міркувань. Це передбачає структурування підказок таким чином, що керує моделлю за допомогою покрокових процесів міркувань, подібно до того, як люди вирішують складні проблеми [2]. Генеруючи дані синтетичних тренувань на основі цих підказок COT, DeepSeek R1 може покращити свою здатність вирішувати математичні проблеми ефективніше, ніж більші моделі.
2. Холодний старт тонкої настройки: Спочатку DeepSeek R1 зазнає холодного запуску тонкої настройки за допомогою компактного набору даних із покроковими міркуваннями. Цей початковий етап встановлює міцну основу для можливостей міркувань моделі [6] [8]. Використання даних про холодне запуск допомагає встановити структурований підхід до вирішення проблем.
3. Підсилення навчання (RL): Слідом за початковою тонкою настройкою, DeepSeek R1 використовує чисте підкріплення навчання для підвищення своїх навичок міркувань. Цей процес передбачає автоматичну оцінку вибіркових відповідей на підштовхування моделі до бажаної поведінки, наприклад, надання покрокових рішень математичних проблем [7] [8]. RL має вирішальне значення для розвитку здатності моделі міркувати, не покладаючись на мічені дані.
. Потім ці синтетичні дані об'єднуються з контрольованими даними з різних областей для подальшого вдосконалення знань та точності моделі [8]. Цей крок гарантує, що модель дізнається як з високоякісних результатів, так і з різноманітних знань, що стосуються домену.
5. Групова відносна оптимізація політики (GRPO): DeepSeek розробив GRPO, новий алгоритм, розроблений для того, щоб зробити підкріплення навчання більш ефективним. GRPO використовується для оптимізації навчального процесу, що дозволяє моделі добре працювати через кілька орієнтирів [7]. Хоча GRPO спеціально не детально описана для генерації формули, це сприяє загальній ефективності навчальних процесів DeepSeek.
6. Багатоступеневий навчальний процес: Багатоступеневий підхід до тренувань, прийнятий DeepSeek R1, передбачає повторення на різних етапах вишуканого налаштування та підкріплення. Кожен етап ґрунтується на попередньому, гарантуючи, що модель розвиває надійні можливості міркувань, зберігаючи читабельність та узгодженість [6] [8]. Цей структурований підхід є ключовим для досягнення високої продуктивності у завданнях математичних міркувань.
Підсумовуючи, можливості генерації формули Deepseek підтримуються поєднанням передових методик НЛП, стратегій навчання підкріплення та інноваційних алгоритмів, таких як GRPO. Ці методи дозволяють моделям DeepSeek досягти успіху в математичних міркуваннях та завданнях вирішення проблем.
Цитати:
[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-deepeek-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-up-up-thai-playbook-and-why-everyones-ing-to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it