„Deepseek R1“ yra pažengęs didelės kalbos modelis (LLM), kuris naudoja armatūros mokymąsi (RL), kad padidintų jo našumą ir pritaikomumą. Nors jis yra labai efektyvus atliekant tokias užduotis kaip kodo generavimas, atnaujinimo analizė ir dokumentų apdorojimas, konkrečios galimybės automatiškai išsaugoti pažangą ir atnaujinti ten, kur ji pasitraukė, nėra aiškiai aprašyta turima informacija.
Tačiau „Deepseeek R1“ architektūra ir mokymo procesas rodo, kad ją galima pritaikyti arba integruoti į sistemas, palaikančias taupymo pažangą ir atnaujinančias užduotis. Štai kaip jos savybės gali būti susijusios su šia galimybe:
1. Ši kilpa leidžia jai patobulinti savo našumą bėgant laikui, o tai gali būti panaudota sistemoje, skirtoje išsaugoti ir atnaujinti užduotis, prisitaikant prie naujų duomenų ar sąlygų [1].
2. Duomenų išankstinis apdorojimas ir efektyvumas: modelis yra skirtas efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius, įtraukiant pažangias duomenų išankstinio apdorojimo metodus. Šis efektyvumas gali būti naudingas tvarkant užduoties duomenis ir galimai išsaugant pažangą, nors jis iš esmės neapima užduočių atnaujinimo funkcijos [1].
3. Tinkinimas ir integracija: Vartotojai gali treniruoti pasirinktinius modelius arba iš anksto paruoštus sureguliuoti, naudodamiesi savo duomenų rinkiniais. Šis lankstumas leidžia kūrėjams integruoti „Deepseek R1“ su kitomis sistemomis, kurios galėtų palaikyti išsaugojimo pažangą ir atnaujinti užduotis. Pvz., Integruoti ją į pagrindinę sistemą, kuri valdo užduoties būsenas, galėtų įgalinti tokias funkcijas [1] [2].
4. API integracija: „Deepseek R1“ galima integruoti su API, pavyzdžiui, kartu. Šios integracijos gali apimti pagrindines sistemas, galinčias valdyti užduoties būsenas, įskaitant pažangos išsaugojimą ir užduočių atnaujinimą [2].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors pats „Deepseek R1“ aiškiai neįtraukta funkcija, skirta automatiškai išsaugoti pažangą ir atnaujinti užduotis, jo pritaikomumas ir integracijos galimybės leidžia naudoti sistemose, palaikančiose šias funkcijas. Kūrėjai galėtų panaudoti savo stipriąsias puses duomenų apdorojant ir sustiprinant mokymąsi kurti programas, kurios veiksmingai valdo užduoties būsenas.
Citatos:
[1] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehensive-guide
[2] https://blog.stackademic.com/integring-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[3] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[4] https://www.philschmid.de/mini-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-ow-deepseeeks-r1-transparentials-actity-7290398540256727040-hqaw
[6] https://www.youtube.com/watch?v=_cxwz5xyfno
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it
[8] https://dzone.com/articles/smarter-hirling-building-an-ai-sered-full-stack-r