Deepseek บรรลุความแม่นยำสูงในมาตรฐาน AIME 2024 โดยใช้เทคนิคนวัตกรรมหลายอย่าง:
1. การสร้างข้อมูลการฝึกอบรมที่มุ่งเน้น: ข้อมูลการฝึกอบรมที่สร้างขึ้นอย่างลึกล้ำซึ่งสามารถตรวจสอบได้โดยอัตโนมัติโดยเฉพาะในโดเมนเช่นคณิตศาสตร์ที่ความถูกต้องไม่คลุมเครือ วิธีการนี้อนุญาตให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องซึ่งมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยตรง [1]
2. ฟังก์ชั่นรางวัลที่มีประสิทธิภาพ: พวกเขาพัฒนาฟังก์ชั่นรางวัลที่มีประสิทธิภาพสูงออกแบบมาเพื่อระบุว่าตัวอย่างการฝึกอบรมใหม่ใดที่จะปรับปรุงรูปแบบจริง กลยุทธ์นี้ช่วยหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรการคำนวณกับข้อมูลที่ซ้ำซ้อนเพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองที่เรียนรู้จากตัวอย่างที่มีค่าที่สุด [1]
3. การกลั่นและการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง: เทคนิคการกลั่นแบบจำลองที่ใช้แล้วเพื่อสร้างโมเดลขนาดเล็กที่ยังคงได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ตัวอย่างเช่นรุ่น 7B กลั่นของพวกเขาเกินความแม่นยำของโมเดลโอเพนซอร์ซขนาดใหญ่เช่น QWQ-32B-PREVIEW แม้จะมีพารามิเตอร์น้อยลง สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในโดเมนเฉพาะที่มีทรัพยากรการคำนวณที่เรียบง่าย [1]
4. การคำนวณเวลาทดสอบและการให้เหตุผล: โมเดล Deepseek เช่น Deepseek R1 ใช้เทคนิคที่เรียกว่า "Test-Time Compute" ซึ่งช่วยให้แบบจำลองใช้เวลาและพลังงานในการคำนวณมากขึ้นในแต่ละปัญหา วิธีการนี้เลียนแบบการไตร่ตรองเหมือนมนุษย์ทำให้เกิดการตอบสนองที่แม่นยำและรอบคอบมากขึ้น ในขณะที่แบบจำลองสร้างโซ่ให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้นจึงสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยความแม่นยำมากขึ้น [6]
5. ความโปร่งใสและสถาปัตยกรรมหลายตัวแทน: โมเดล Deepseek โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deepseek-R1 ใช้สถาปัตยกรรมการทำงานร่วมกันแบบหลายตัวแทนที่รวมเส้นทางการให้เหตุผลที่หลากหลาย การทำงานร่วมกันนี้ช่วยลดอคติเฉพาะงานและเพิ่มความสอดคล้องโดยการลดความแปรปรวน วิธีการที่มีโครงสร้างช่วยให้แบบจำลองสามารถจัดลำดับความสำคัญของโซลูชันที่มีความมั่นใจสูงแบบไดนามิกในขณะที่การปรับแต่งผลลัพธ์ที่แน่นอนน้อยกว่า [3]
เทคนิคเหล่านี้มีส่วนร่วมในการแสดงที่น่าประทับใจของ Deepseek ในมาตรฐาน AIME 2024 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าวิธีการฝึกอบรมเชิงกลยุทธ์และการออกแบบแบบจำลองสามารถทำได้ดีกว่าพลังการคำนวณดิบในการบรรลุความแม่นยำสูง
การอ้างอิง:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseks-new-model-hows-that-ai-expertise-might-matter-more-than-compute-in2025/
[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-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