Deepseek uppnådde hög noggrannhet på AIME 2024 -riktmärket genom att använda flera innovativa tekniker:
1. Fokuserad utbildningsdatagenerering: Deepseek genererade utbildningsdata som automatiskt kan verifieras, särskilt inom domäner som matematik där korrekthet är otvetydig. Detta tillvägagångssätt gjorde det möjligt för dem att fokusera på att skapa högkvalitativa, relevanta data som direkt bidrar till att förbättra modellprestanda [1].
2. Effektiva belöningsfunktioner: De utvecklade mycket effektiva belöningsfunktioner utformade för att identifiera vilka nya träningsexempel som faktiskt skulle förbättra modellen. Denna strategi hjälpte till att undvika att slösa beräkningsresurser på redundanta data, vilket säkerställer att modellen lärde sig från de mest värdefulla exemplen [1].
3. Destillation och modelloptimering: Deepseek använde destillationstekniker för modell för att skapa mindre modeller som fortfarande uppnådde imponerande resultat. Till exempel överträffade deras destillerade 7B-modell riktigheten hos större öppna källkodsmodeller som QWQ-32B-förebyggande, trots att de hade färre parametrar. Detta visar hur fokuserad träning kan leda till starka prestanda inom specifika domäner med blygsamma beräkningsresurser [1].
4. Testtid Beräknings- och resonemangskedjor: Deepseek-modellerna, såsom Deepseek R1, använder en teknik som kallas "Test-Time Compute", vilket gör att modellen kan spendera mer tid och beräkningskraft på varje problem. Denna metod efterliknar mänsklig liknande överläggning, vilket resulterar i mer exakta och tankeväckande svar. När modellen genererar längre resonemangskedjor kan den lösa allt mer komplexa problem med större noggrannhet [6].
5. Öppenhet och multi-agent arkitektur: Deepseek-modellerna, särskilt Deepseek-R1, använder en multi-agent samarbetsarkitektur som integrerar olika resonemangsvägar. Denna synergi hjälper till att mildra uppgiftsspecifika fördomar och förbättra konsistensen genom att minska variationen. Det strukturerade tillvägagångssättet gör det möjligt för modellen att dynamiskt prioritera lösningar med hög förtroende medan iterativt förädla mindre vissa utgångar [3].
Dessa tekniker bidrar kollektivt till Deepseeks imponerande prestanda på AIME 2024 Benchmark och visar hur strategiska träningsmetoder och modelldesign kan överträffa rå beräkningskraft för att uppnå hög noggrannhet.
Citeringar:
]
[2] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
]
[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-gigant-from-china
[8] https://cloudsecurityAlliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-rewriting-the-cules-of-ai-velopment
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models