DeepSeek R1 - це вдосконалена модель великої мови (LLM), яка використовує навчання арматури (RL) для підвищення його продуктивності та адаптивності. Незважаючи на те, що він є високоефективним у таких завданнях, як генерація коду, резюме аналізу та обробка документів, конкретна можливість автоматичного збереження прогресу та відновлення там, де він припинився, не чітко детально описана у наявній інформації.
Однак архітектура та навчальний процес DeepSeek R1 говорять про те, що він потенційно може бути пристосований або інтегрований у системи, які підтримують економію прогресу та відновлення завдань. Ось, як його функції можуть стосуватися цієї можливості:
1. Петля з підкріпленням (RL): DeepSeek R1 навчається через безперервне цикл зворотного зв’язку, де він вживає дій, спостерігає за результатами та коригує його поведінку. Цей цикл дозволяє йому вдосконалювати свою продуктивність з часом, що може бути використане в системі, призначеній для збереження та відновлення завдань, адаптуючись до нових даних або умов [1].
2. Попередня обробка даних та ефективність: Модель призначена для ефективного обробки великих наборів даних, включення вдосконалених методів попередньої обробки даних. Ця ефективність може бути корисною для управління даними завдань та потенційно збереженням прогресу, хоча це не включає функцію для відновлення завдань [1].
3. Налаштування та інтеграція: Користувачі можуть тренувати власні моделі або тонко налаштовані попередньо підготовлені, використовуючи власні набори даних. Ця гнучкість дозволяє розробникам інтегрувати DeepSeek R1 з іншими системами, які можуть підтримувати економію прогресу та відновлення завдань. Наприклад, інтеграція її із системою резервного режиму, яка керує станами завдань, може забезпечити таку функціональність [1] [2].
4. Інтеграція API: DeepSeek R1 може бути інтегрована з API, як разом, для таких завдань, як аналіз резюме. Ці інтеграції можуть включати системи Backend, здатні керувати станами завдань, включаючи збереження прогресу та відновлення завдань [2].
Підсумовуючи це, хоча сам DeepSeek R1 явно не включає особливість для автоматичного економії прогресу та відновлення завдань, його пристосованість та можливості інтеграції роблять його можливим використання в системах, що підтримують ці функціональні можливості. Розробники можуть використовувати свої сильні сторони в обробці даних та підкріпленні навчання для створення додатків, які ефективно керують станами завдань.
Цитати:
[1] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehence-guide
[2] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-power-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[3] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[4] https://www.philschmid.de/mini-deepkeek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-uf-how-deepseeks-r1-transparty-activity-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-it
[8] https://dzone.com/articles/smarter-hinger-building-an-ai-power-full-stack-r