Deepseek bereikte een hoge nauwkeurigheid op de Aime 2024 -benchmark door verschillende innovatieve technieken te gebruiken:
1. Gerichte trainingsgegevensopwekking: Deepseek genereerde trainingsgegevens die automatisch kunnen worden geverifieerd, met name in domeinen zoals wiskunde waar correctheid ondubbelzinnig is. Door deze aanpak kon ze zich concentreren op het creëren van hoogwaardige, relevante gegevens die direct bijdragen aan het verbeteren van de modelprestaties [1].
2. Efficiënte beloningsfuncties: ze ontwikkelden zeer efficiënte beloningsfuncties die zijn ontworpen om te bepalen welke nieuwe trainingsvoorbeelden het model daadwerkelijk zouden verbeteren. Deze strategie heeft bijgedragen aan het verspillen van computationele bronnen aan overbodige gegevens, waardoor het model is geleerd uit de meest waardevolle voorbeelden [1].
3. Distillatie en modeloptimalisatie: Deepseek gebruikte modeldestillatietechnieken om kleinere modellen te maken die nog steeds indrukwekkende resultaten bereikten. Hun gedistilleerde 7B-model overtrof bijvoorbeeld de nauwkeurigheid van grotere open-source modellen zoals QWQ-32B-preview, ondanks minder parameters. Dit laat zien hoe gerichte training kan leiden tot sterke prestaties in specifieke domeinen met bescheiden rekenbronnen [1].
4. Test-time Compute- en redeneerketens: Deepseek-modellen, zoals Deepseek R1, maken gebruik van een techniek genaamd "Test-Time Compute", waardoor het model meer tijd en computationele kracht kan besteden aan elk probleem. Deze benadering bootst mensachtige overleg nabootst, wat resulteert in meer accurate en doordachte reacties. Omdat het model langere redeneerketens genereert, kan het steeds complexere problemen oplossen met een grotere nauwkeurigheid [6].
5. Transparantie en multi-agent architectuur: Deepseek-modellen, met name Deepseek-R1, maken gebruik van een multi-agent collaboratieve architectuur die verschillende redeneerpaden integreert. Deze synergie helpt taakspecifieke vooroordelen te verminderen en verbetert de consistentie door de variabiliteit te verminderen. De gestructureerde aanpak stelt het model in staat om dynamisch prioriteit te geven aan oplossingen met veel vertrouwen, terwijl het iteratief minder bepaalde outputs verfijnt [3].
Deze technieken dragen gezamenlijk bij aan de indrukwekkende prestaties van Deepseek op de Aime 2024 -benchmark, en presenteren hoe strategische trainingsmethoden en modelontwerp ruwe rekenkracht kunnen overtreffen bij het bereiken van een hoge nauwkeurigheid.
Citaten:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-meer-more-than-compute-in-2025/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-re-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[5] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[6] https://smythos.com/ai-agents/Agent-architectures/deepseek-r1/
[7] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[8] https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-rewriting-the-rules-of-ai-development
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models