Les tècniques de raonament de DeepSeek són un aspecte clau del seu model d'IA, especialment en com es diferencia i competeix amb altres models d'IA. Aquí hi ha algunes tècniques destacades:
- Raonament de Pas a Pas (Step-by-Step Reasoning):
- DeepSeek s'ha entrenat per abordar problemes de forma seqüencial, similar a com ho faria un humà. Això implica descompondre les tasques complexes en passos més petits i manejables, millorant l'eficiència i precisió en les solucions.
- Raonament Multimodal:
- A diferència de molts models que es centren en un únic tipus de dades, DeepSeek integra diferents modalitats de dades (text, imatges, possiblement so) per raonar sobre problemes. Això permet una comprensió més holística de les situacions i millora les respostes en contextos complexos.
- Mecanismes d'Atenció Avançats:
- DeepSeek utilitza mecanismes d'atenció que no només consideren les relacions locals entre les dades sinó que també poden capturar dependències a llarg termini, millorant la capacitat del model per mantenir el context a través de llargs textos o seqüències de dades.
- Raonament Lògic i Deductiu:
- El model ha estat optimitzat per establir i seguir patrons lògics, utilitzant tècniques que permeten inferir noves informacions a partir de les dades conegudes. Això inclou la capacitat de fer deduccions basades en regles lògiques o patrons establerts.
- Aprenentatge per Reforç per a la Decisió:
- DeepSeek pot aplicar tècniques d'aprenentatge per reforç per millorar les decisions en escenaris on es requereix prendre accions seqüencials, optimitzant el raonament per a millors resultats a llarg termini.
- Entrenament amb Dades Diverso i Massiu:
- Un aspecte crític és l'ús d'un conjunt de dades d'entrenament extremadament gran i divers, que proporciona al model una ampla base de coneixement des de la qual raonar. Això inclou dades de diverses cultures, idiomes, i disciplines.
- Tècniques de Generalització:
- DeepSeek incorpora mètodes per promoure la generalització del raonament, de manera que pot aplicar coneixements a noves situacions o problemes no vists durant l'entrenament.
- Feedback i Autoavaluació:
- A través de la interacció amb usuaris i altres sistemes, DeepSeek pot avaluar i ajustar el seu propi raonament, incorporant un bucle de retroalimentació que millora contínuament les seves habilitats de raonament.
Aquestes tècniques permeten a DeepSeek no només respondre a preguntes sinó també raonar de manera més semblant a un humà, abordant problemes complexos amb una comprensió més profunda i context-aware.