A Deepseek alcançou alta precisão na referência Aime 2024, empregando várias técnicas inovadoras:
1. Geração de dados de treinamento focada: Deepseek gerou dados de treinamento que podem ser verificados automaticamente, principalmente em domínios como a matemática, onde a correção é inequívoca. Essa abordagem lhes permitiu se concentrar na criação de dados relevantes e de alta qualidade que contribuem diretamente para melhorar o desempenho do modelo [1].
2 Funções de recompensa eficientes: Eles desenvolveram funções de recompensa altamente eficientes, projetadas para identificar quais novos exemplos de treinamento realmente melhorariam o modelo. Essa estratégia ajudou a evitar desperdiçar recursos computacionais em dados redundantes, garantindo que o modelo aprendido com os exemplos mais valiosos [1].
3. Destilação e otimização do modelo: A Deepseek usou técnicas de destilação de modelos para criar modelos menores que ainda alcançaram resultados impressionantes. Por exemplo, seu modelo 7B destilado superou a precisão de modelos de código aberto maiores, como a previsão QWQ-32B, apesar de terem menos parâmetros. Isso demonstra como o treinamento focado pode levar a um forte desempenho em domínios específicos com recursos computacionais modestos [1].
4. Correntes de computação e raciocínio no tempo de teste: modelos Deepseek, como o Deepseek R1, utilizam uma técnica chamada "Compute de tempo de teste", que permite que o modelo gaste mais tempo e energia computacional em cada problema. Essa abordagem imita a deliberação do tipo humano, resultando em respostas mais precisas e atenciosas. Como o modelo gera cadeias de raciocínio mais longas, ele pode resolver problemas cada vez mais complexos com maior precisão [6].
5. Transparência e arquitetura multi-agente: os modelos Deepseek, particularmente Deepseek-R1, empregam uma arquitetura colaborativa multi-agente que integra diversos caminhos de raciocínio. Essa sinergia ajuda a mitigar vieses específicos da tarefa e aumenta a consistência, reduzindo a variabilidade. A abordagem estruturada permite que o modelo priorize dinamicamente as soluções de alta confiança enquanto refinam iterativamente menos certos saídas [3].
Essas técnicas contribuem coletivamente para o desempenho impressionante de Deepseek na referência Aime 2024, mostrando como os métodos estratégicos de treinamento e o design de modelos podem superar o poder computacional bruto na obtenção de alta precisão.
Citações:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-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-1-model-overview-and-ow-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://cloudecurityliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-rewriting-the-sules-of-ai-development
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models