Deepseek kasutab mitmesuguseid täiustatud masinõppe algoritme valemite genereerimiseks ja matemaatilisteks mõttekäikudeks, eriti sellistes mudelites nagu Deepseek R1. Siin on üksikasjalik ülevaade konkreetsetest kasutatavatest tehnikatest:
1. Mõtteahel (COT) viipab: DeepSEEEK R1 võimendab matemaatiliste mõttekäikude parandamiseks pikki mõtteahelaid. See hõlmab viipete struktureerimist viisil, mis juhib mudelit samm-sammult arutlemisprotsesside kaudu, sarnaselt sellega, kuidas inimesed lahendavad keerulisi probleeme [2]. Genereerides sünteetilisi koolituse andmeid, mis põhinevad nendel COT -i viipetel, saab Deepseek R1 parandada selle võimet lahendada matemaatilisi probleeme tõhusamalt kui suuremad mudelid.
2. Külm algusega peenhäälestamine: Algselt läbib Deepseek R1 külma starti peenhäälestamise, kasutades kompaktset andmekogumit, millel on samm-sammuline mõttekäik. See algne etapp seab kindla aluse mudeli mõttekäikudele [6] [8]. Külma stardi andmete kasutamine aitab luua probleemide lahendamisel struktureeritud lähenemisviisi.
3. Tugevõpe (RL): pärast esialgset peenhäälestamist kasutab Deepseek R1 oma mõttekäiguoskuse parandamiseks puhast tugevdavat õppimist. See protsess hõlmab valimi vastuste automaatselt skoorimist, et mudeli soovitud käitumise suunas, näiteks matemaatilistele probleemidele samm-sammult lahenduste pakkumine [7] [8]. RL on mudeli mõistmisvõime arendamiseks ülioluline, ilma et peataks märgistatud andmetele.
4. tagasilükkamise proovivõtmine ja juhendatud peenhäälestamine: RL-protsessi läheduses kasutab Deepseek R1 sünteetiliste andmete genereerimiseks tagasilükkamisproovi. Seejärel liidetakse need sünteetilised andmed erinevate domeenide juhendatud andmetega, et mudeli teadmisi ja täpsust veelgi täpsustada [8]. See samm tagab, et mudel õpib nii kvaliteetsetest väljunditest kui ka mitmekesistest domeenispetsiifilistest teadmistest.
5. Grupi suhteline poliitika optimeerimine (GRPO): Deepseek on välja töötanud uue algoritmi GRPO, mille eesmärk on tugevdamise õppimine tõhusamaks muuta. GRPO -d kasutatakse treeningprotsessi optimeerimiseks, võimaldades mudelil toimida hästi mitmel võrdlusalusel [7]. Kuigi GRPO ei ole valemite genereerimise jaoks konkreetselt üksikasjalik, aitab see kaasa Deepseeki treeningprotsesside üldisele tõhususele.
6. Mitmeastmeline koolitusprotsess: Deepseek R1 poolt kasutatud mitmeastmeline koolitusmeetod hõlmab iteratsiooni peenhäälestamise ja tugevdamise õppimise erinevate etappide kaudu. Iga etapp tugineb eelmisele, tagades, et mudel arendab kindlaid mõttekäike, säilitades samas loetavuse ja sidususe [6] [8]. See struktureeritud lähenemisviis on matemaatiliste mõttekäikude suure jõudluse saavutamiseks võti.
Kokkuvõtlikult toetab Deepseeki valemite genereerimise võimalusi arenenud NLP tehnikate, tugevdusõppestrateegiate ja uuenduslike algoritmide nagu GRPO, kombinatsioon. Need meetodid võimaldavad DeepSEEK-mudelitel silma paista matemaatiliste mõttekäikude ja probleemide lahendamise ülesannete osas.
Tsitaadid:
]
[2] https://www.youtube.com/watch?v=pabqg33Surg
[3] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[4] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
]
]
]
]