Deepseek, özellikle Deepseek R1 gibi modellerde, formül üretimi ve matematiksel akıl yürütme için çeşitli gelişmiş makine öğrenme algoritmaları kullanır. İşte kullanılan belirli tekniklere ayrıntılı bir genel bakış:
1. Düşünce zinciri (COT) istemleri: Deepseek R1, matematiksel akıl yürütmeyi geliştirmek için uzun düşünce zincirlerinden yararlanır. Bu, istemleri, insanların karmaşık problemleri nasıl çözdüğüne benzer şekilde, modeli adım adım akıl yürütme süreçleri yoluyla yönlendirecek şekilde yapılandırmayı içerir [2]. Deepseek R1, bu COT istemlerine dayalı sentetik eğitim verileri üreterek matematiksel sorunları daha büyük modellerden daha etkili bir şekilde çözme yeteneğini geliştirebilir.
2. Soğuk Başlat İnce ayarlama: Başlangıçta, Deepseek R1, adım adım akıl yürütme içeren kompakt bir veri kümesi kullanarak soğuk start ince ayarına tabi tutulur. Bu ilk aşama, modelin akıl yürütme yetenekleri için sağlam bir temel oluşturur [6] [8]. Soğuk başlama verilerinin kullanılması, problem çözme için yapılandırılmış bir yaklaşımın oluşturulmasına yardımcı olur.
3. Takviye öğrenimi (RL): İlk ince ayarlamayı takiben, Deepseek R1, akıl yürütme becerilerini geliştirmek için saf takviye öğrenimi kullanır. Bu süreç, modelin matematiksel problemlere adım adım çözümler sunmak gibi istenen davranışlara doğru itmek için örnek cevaplarını otomatik olarak puanlamayı içerir [7] [8]. RL, etiketli verilere güvenmeden modelin akıl yürütme yeteneğini geliştirmek için çok önemlidir.
4. Reddetme örneklemesi ve denetimli ince ayar: RL işleminin yakınsamasına yakın olan Deepseek R1, sentetik veriler üretmek için ret örneklemesini kullanır. Bu sentetik veriler daha sonra modelin bilgisini ve doğruluğunu daha da geliştirmek için çeşitli alanlardan denetimli verilerle birleştirilir [8]. Bu adım, modelin hem yüksek kaliteli çıktılardan hem de çeşitli alana özgü bilgilerden öğrenmesini sağlar.
5. Grup Göreceli Politika Optimizasyonu (GRPO): Deepseek, takviye öğrenmeyi daha verimli hale getirmek için tasarlanmış yeni bir algoritma olan GRPO'yu geliştirdi. GRPO, eğitim sürecini optimize etmek için kullanılır ve modelin birden fazla kriterde iyi performans göstermesine izin verir [7]. GRPO formül üretimi için özel olarak ayrıntılı olmasa da, Deepseek'in eğitim süreçlerinin genel verimliliğine katkıda bulunur.
6. Çok aşamalı eğitim süreci: Deepseek R1 tarafından benimsenen çok aşamalı eğitim yaklaşımı, ince ayar ve takviye öğreniminin farklı aşamalarında tekrarlanmayı içerir. Her aşama bir öncekine dayanır, modelin okunabilirlik ve tutarlılığı korurken sağlam akıl yürütme yetenekleri geliştirmesini sağlar [6] [8]. Bu yapılandırılmış yaklaşım, matematiksel akıl yürütme görevlerinde yüksek performans elde etmenin anahtarıdır.
Özetle, Deepseek'in formül üretim yetenekleri, gelişmiş NLP teknikleri, takviye öğrenme stratejileri ve GRPO gibi yenilikçi algoritmaların bir kombinasyonu ile desteklenmektedir. Bu yöntemler, DeepSeek modellerinin matematiksel akıl yürütme ve problem çözme görevlerinde mükemmel olmasını sağlar.
Alıntılar:
[1] https://kalm.works/en/contents/technology/what-is-depseek-ifferences-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-ultate-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-depseek-pped-up-the-a-playbook-and-why-esterones-winging to-follow-it/
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it