Deepseek R1 on täiustatud suur keelemudel (LLM), mis kasutab tugevdusõpet (RL) selle jõudluse ja kohanemisvõime suurendamiseks. Kuigi see on väga tõhus sellistes ülesannetes nagu koodide genereerimine, analüüsi jätkamine ja dokumentide töötlemine, pole konkreetne võimalus progressi automaatselt salvestada ja jätkata, kui see pühitseb, selgesõnaliselt üksikasjalikult saadaolevas teabes.
Deepseek R1 arhitektuuri- ja treeningprotsess viitavad sellele, et seda võiks potentsiaalselt kohandada või integreerida süsteemidesse, mis toetavad säästmise edusamme ja jätkavad ülesandeid. Siit saate teada, kuidas selle funktsioonid võivad selle võimega suhestuda:
1. Tugevõppe (RL) silmus: Deepseek R1 õpib pideva tagasiside silmuse kaudu, kus see võtab meetmeid, jälgib tulemusi ja reguleerib oma käitumist. See silmus võimaldab tal aja jooksul oma jõudlust täpsustada, mida saaks kasutada süsteemis, mis on loodud ülesannete salvestamiseks ja jätkamiseks, kohandades uute andme- või tingimustega [1].
2. Andmete eeltöötlus ja tõhusus: mudel on loodud suurte andmekogumite tõhusaks käsitsemiseks, hõlmates täiustatud andmete eeltöötluse tehnikaid. See tõhusus võib olla kasulik ülesannete andmete haldamisel ja edusammude säästmisel, ehkki see ei sisalda oma olemuselt funktsiooni ülesannete täitmiseks [1].
3. Kohandamine ja integreerimine: kasutajad saavad koolitada kohandatud mudeleid või eelnevalt koolitatud peenhäälestamist, kasutades oma andmekogumeid. See paindlikkus võimaldab arendajatel integreerida DeepSEEK R1 teiste süsteemidega, mis võivad toetada säästmise edusamme ja jätkates ülesandeid. Näiteks selle integreerimine taustaprogrammiga, mis haldab ülesande olekuid, võimaldaks sellist funktsionaalsust [1] [2].
4. API integreerimine: Deepseek R1 saab integreerida API -dega nagu koos. Need integratsioonid võivad hõlmata taustaprogrammisüsteeme, mis on võimelised haldama ülesannete olekuid, sealhulgas edusammude säästmist ja ülesannete jätkamist [2].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi Deepseek R1 ise ei sisalda selgesõnaliselt funktsiooni, mis võimaldaks automaatselt säästa edusamme, muudavad selle kohanemisvõime ja integreerimisvõimalused selle funktsionaalsuse toetavate süsteemide kasutamise teostatavaks. Arendajad võiksid kasutada oma tugevusi andmetöötluses ja tugevdamise õppimisel, et luua rakendusi, mis haldavad ülesande olekuid tõhusalt.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://www.learnprompt.org/deepseek-props/
[4] https://www.philschmid.de/mini-daepseek-r1
]
[6] https://www.youtube.com/watch?v=_cxwz5xyfno
]
]