DeepSeek R1 ir uzlabots lielas valodas modelis (LLM), kas izmanto pastiprināšanas mācīšanos (RL), lai uzlabotu tā veiktspēju un pielāgošanās spēju. Lai gan tas ir ļoti efektīvs tādos uzdevumos kā kodu ģenerēšana, atsākšanas analīze un dokumentu apstrāde, īpašā spēja automātiski saglabāt progresu un atsākt tur, kur tas novietots, nav skaidri aprakstīta pieejamajā informācijā.
Tomēr DeepSeek R1 arhitektūras un apmācības process liecina, ka to potenciāli var pielāgot vai integrēt sistēmās, kas atbalsta progresa saglabāšanu un atsākšanu. Lūk, kā tā funkcijas varētu attiekties uz šo spēju:
1. Armatūras mācīšanās (RL) cilpa: DeepSeek R1 mācās, izmantojot nepārtrauktu atgriezenisko saiti, kur tā veic darbības, novēro rezultātus un pielāgo savu izturēšanos. Šī cilpa ļauj tai uzlabot savu veiktspēju laika gaitā, kuru varētu izmantot sistēmā, kas paredzēta, lai saglabātu un atsāktu uzdevumus, pielāgojoties jauniem datiem vai nosacījumiem [1].
2. Datu priekšapstrāde un efektivitāte: modelis ir izstrādāts, lai efektīvi apstrādātu lielas datu kopas, iekļaujot uzlabotus datus priekšapstrādes metodes. Šī efektivitāte varētu būt noderīga uzdevumu datu pārvaldībā un potenciāli ietaupīt progresu, lai gan tas pēc būtības neietver funkciju uzdevumu atsākšanai [1].
3. Pielāgošana un integrācija: lietotāji var apmācīt pielāgotus modeļus vai precīzi noregulēt iepriekš apmācītus, izmantojot savas datu kopas. Šī elastība ļauj izstrādātājiem integrēt DeepSeek R1 ar citām sistēmām, kas varētu atbalstīt progresa saglabāšanu un atsākšanu. Piemēram, to integrēšana ar aizmugures sistēmu, kas pārvalda uzdevuma stāvokļus, varētu dot iespēju šādu funkcionalitāti [1] [2].
4. API integrācija: DeepSeek R1 var integrēt ar API, piemēram, kopā. Šīs integrācijas varētu būt saistītas ar aizmugures sistēmām, kas spēj pārvaldīt uzdevuma stāvokļus, ieskaitot progresa saglabāšanu un uzdevumu atsākšanu [2].
Rezumējot, kaut arī DeepSeek R1 pats neietver funkciju, lai automātiski saglabātu progresu un atsāktu uzdevumus, tā pielāgošanās un integrācijas iespējas padara iespējamu izmantot sistēmās, kas atbalsta šīs funkcijas. Izstrādātāji varētu izmantot savas stiprās puses datu apstrādē un pastiprināšanas apguvē, lai izveidotu lietojumprogrammas, kas efektīvi pārvalda uzdevuma stāvokļus.
Atsauces:
[1] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehensive-guide
[2] https://blog.stackademic.com/integrating-depseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-outpowed-resume-analyzer-demo-4e1cc29cdc6e
[3] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[4] https://www.philschmid.de/mini-depseek-r1
.
[6] https://www.youtube.com/watch?v=_cxwz5xyfno
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-ways-to-use-it
[8] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-powered-full-stack-