DeepSeek R1 ir AI modelis, kas paredzēts gan strukturētiem, gan nestrukturētiem datiem, padarot to piemērotu nestrukturētu atsākšanas datu analīzei. Lūk, kā tas apstrādā šādus datus:
arhitektūra un efektivitāte
DeepSeek R1 izmanto ekspertu (MOE) ietvara sajaukumu, kas ļauj tam secināt tikai tā parametru apakškopu. Tas nozīmē, ka no tā 671 miljarda kopējā parametru aktīvi tiek izmantoti tikai 37 miljardi, uzlabojot efektivitāti un samazinot skaitļošanas resursus [3]. Šī arhitektūra ir izdevīga nestrukturētu datu apstrādei, jo tā var dinamiski atlasīt visatbilstošākos ekspertus, pamatojoties uz ievadi.
pastiprināšanas mācīšanās (RL) apmācība
DeepSeek R1 tika apmācīts, izmantojot pastiprināšanas mācīšanos (RL), kas ļauj modelim mācīties, mijiedarbojoties ar savu vidi un saņemt atsauksmes atlīdzības veidā. Šī pieeja ļauj modelim izstrādāt uzlabotas spriešanas stratēģijas, nepaļaujoties uz marķētajiem datiem [6] [7]. RL apmācības process ietver vairākus posmus, ieskaitot precīzu noregulēšanu ar datiem ar aukstiem startiem un noraidījuma paraugu ņemšanu, lai ģenerētu sintētiski marķētus datus, kas palīdz uzlabot modeļa spēju apstrādāt dažādas un nestrukturētas ieejas [7].
apstrādājot nestrukturīgus datus
Risinot nestrukturētus atsākšanas datus, DeepSeek R1 spēja apstrādāt un analizēt lielus datu apjomus kļūst īpaši vērtīga. Tas var iegūt jēgpilnu ieskatu no nestrukturētiem dokumentiem, izmantojot tās spēcīgās matemātiskās modelēšanas iespējas [2]. Atsākšanas analīzei DeepSeek R1 var integrēt ar API, piemēram, kopā.ai, lai izveidotu uzvednes, kas virza modeli, sniedzot detalizētu atgriezenisko saiti par atsākumiem, ieskaitot stiprās, vājās puses un ieteikumus [1].
lietojumprogramma atsākšanas analīzē
Atsākuma analīzes kontekstā DeepSeek R1 var metodiski sadalīt katru prasību, izsvērt pierādījumus pret skaidriem kritērijiem un parādīt tās argumentāciju katrā solī. Šis caurspīdīgais domāšanas process palīdz noteikt iespējamos aizspriedumus un nodrošina strukturētu, neobjektīvu analīzi [4]. Modeļa spēja apstrādāt nestrukturētus datus ļauj tai efektīvi apstrādāt atsākšanu, kas var nebūt pilnīgi formatēts vai strukturēts, padarot to par vērtīgu rīku, lai automatizētu pārskatus atsākšanu un sniegtu izmantojamu ieskatu vadītājiem [1].
Nākotnes uzlabojumi
Lai vēl vairāk uzlabotu DeepSeek R1 apstrādi nestrukturētus atsākšanas datus, turpmākajos uzlabojumos varētu ietilpt modeļa precizēšana domēnam specifiskās datu kopās, lai labāk noteiktu nozarei specifisko žargonu un nianses. Turklāt uzvednes optimizācija var uzlabot izvades precizitāti, uzlabojot uzvednes, pamatojoties uz lietotāju atgriezenisko saiti. Daudzvalodu atbalsts un nozarei specifiskas veidnes varētu arī paplašināt instrumenta iespējas, padarot to daudzpusīgāku globāliem uzņēmumiem un dažādām nozarēm [1].
Atsauces:
[1.]
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-depseek-r1
.
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-securely-use-depseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-ways-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-depseek/
