Deepseek R1: Ein revolution?res Open-Source-Sprachmodell

Deepseek, ein chinesisches KI-Startup, startete im Januar 2025 Deepseek R1, ein bahnbrechendes Open-Source-Sprachmodell, das führende Modelle wie OpenAs O1 herausforderte. Die einzigartige Mischung aus Mischung aus Experten (MEE) Architektur, Verst?rkungslernen und Betonung auf Argumentation unterscheidet sie. Mit 671 Milliarden Parametern aktiviert es geschickt nur 37 Milliarden pro Anfrage und optimiert die Recheneffizienz. Das fortschrittliche Denken von Deepseek R1 wird in kleinere, zug?ngliche Open-Source-Modelle wie Lama und Qwen destilliert, feinstabiert unter Verwendung von Daten, die vom prim?ren Deek R1-Modell erzeugt wurden.

In diesem Tutorial wird ein RA-System (Abruf Augmented Generation) unter Verwendung des Deepseek-R1-Distill-Llama-8b-Modells erstellt.

Schlüssellernziele:

Gassen Sie die Architektur, Innovationen und Verst?rkungslernen von Deepseek R1.
Die Rolle der Gruppe Relative Policy Optimization (GRPO) bei der Verbesserung der Argumentation verstehen.
Analyse der Benchmark -Leistung und -Effizienz von Deepseek R1 im Vergleich zu Wettbewerbern.
Implementieren Sie ein Lag -System mit Deepseek R1s destillierten Lama- und Qwen -Modellen.

(Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

Einführung von Deepseek R1
Deepseek R1s Unterscheidungsmerkmale
Verst?rkungslernen in Deepseek R1
grpo in Deepseek r1
Deepseek R1s Benchmark -Leistung
Deepseek R1 Destillierte Modelle
Erstellen eines Lappensystems mit Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b
Schlussfolgerung
h?ufig gestellte Fragen

Einführung von Deepseek R1:

Deepseek R1 und sein Vorg?nger, Deepseek R1-Zero, sind wegweisende Argumentationsmodelle. Deepseek R1-Zero, ausschlie?lich über gro? angelegte Verst?rkungslernen (RL) ohne beaufsichtigte Feinabstimmung (SFT) ausgebildet, zeigte beeindruckende Argumentationsf?higkeiten. Es litt jedoch unter Problemen der Lesbarkeit und Sprachmischung. Deepseek R1 befasst sich mit diesen Einschr?nkungen, indem sie "Cold-Start" -Daten vor RL einbezieht und eine robuste Grundlage für Argumentation und Nicht-Bev?lkerungsaufgaben bildet.

Deepseek R1s Unterscheidungsmerkmale:

Deepseek R1s fortschrittliche Architektur und Effizienz definieren die KI -Leistung neu.

wichtige Innovationen umfassen:

• MOE -Architektur: Im Gegensatz zu Standard -Transformatormodellen aktiviert die Moe -Architektur von Deepseek R1 nur 37 Milliarden seiner 671 Milliarden Parameter pro Anforderung, steigern die Effizienz und die Reduzierung der Kosten.
• Verst?rkungslernen:
Kosteneffizienz:
• trainiert mit weniger Ressourcen (2.000 NVIDIA-GPUs, ~ 5,6 Mio. USD) als vergleichbare Projekte. Es bietet erheblich niedrigere API-Kosten.
überlegene Benchmark -Leistung:
• Deepseek R1 übertrifft die Konkurrenten konsequent über Genauigkeit und Perzentiltests (z. B. 79,8% für Aime 2024, 96,3% bei Codeforces).
Skalierbarkeit:
• "destillierte" Versionen (1,5b bis 70b Parameter) Sicherstellen Sie die Zug?nglichkeit über verschiedene Hardware hinweg.
Langer Kontexthandhabung:
• unterstützt 128K-Token, um komplexe, kontextreiche Aufgaben effektiv zu verwalten.

Verst?rkungslernen in Deepseek R1:

Die innovative Verwendung von RL von Deepseek R1 ist eine Paradigmenverschiebung von traditionellen Methoden. Es nutzt:

reines RL:

h?ngt haupts?chlich auf RL ab, wobei die übliche beaufsichtigte Feinabstimmung umgeht.
• Selbsteinheit:
verfeinert die Leistung durch iteratives Versuch und Irrtum.
• Genauigkeit und Formatbelohnungen:
Belohnt genaue Vorhersagen und gut strukturierte Antworten.
• Kette des Ged?chtnisses (COT) Argumentation:
artikuliert seinen Argumentationsprozess Schritt für Schritt.
• Effizienz:
priorisiert die Datenqualit?t gegenüber der blo?en Menge.
• kombinierte RL und SFT:
kombiniert hochwertige "Cold-Start" -Daten mit RL und SFT für koh?rente Ausg?nge.
grpo in Deepseek r1:

grpo (Gruppenrelatikoptimierung) verbessert die LLM -Argumentation. Es verbessert sich bei PPO, indem es die Notwendigkeit eines Wertungsfunktionsmodells beseitigt.

Zu den Schritten von Grpo geh?ren: Abtastausgaben, Belohnungsbewertung, Vorteilsberechnung (im Vergleich zum Gruppendurchschnitt) und die Richtlinienoptimierung.

Die Benchmark -Leistung von Deepseek R1:

Deepseek R1s beeindruckende Benchmark -Ergebnisse umfassen:

math-500:

97,3% (übertreffen von OpenAI O1-1217).

• SWE-Bench verifiziert: 49,2%.
• aime 2024: vergleichbar mit OpenAs OpenAI-O1-1217.
• Deepseek R1 Destillierte Modelle:

Das Wissen von

Deepseek R1 wird unter Verwendung eines Datensatzes von 800.000 DEEPSEEK R1-generierten Beispielen in kleinere Modelle destilliert. Dies erm?glicht eine effiziente übertragung von Argumentationsfunktionen in Modelle wie Lama und Qwen.

Erstellen eines Lappensystems mit Deepseek-R1-Distill-qwen-1.5b:

(Dieser Abschnitt würde detaillierte Code -Beispiele für die Einrichtung des Lappensystems mithilfe des angegebenen Modells und der Bibliotheken enthalten. Aufgrund der L?ngenbeschr?nkungen wird dieser Teil weggelassen, würde jedoch Schritte zum Installieren von Bibliotheken, das Laden des PDF, das Erstellen von Einbettungsdings, Definieren des Retrievers, das Laden des Modells, das Erstellen der Rag -Pipeline und das Abfrieren des Modells mit Beispielen und Ausgaben.

Schlussfolgerung:

Deepseek R1 bedeutet einen signifikanten Fortschritt im Sprachmodell -Denken, das reine RL und innovative Techniken für überlegene Leistung und Effizienz verwendet. Seine destillierten Modelle machen fortschrittliche Argumentation für einen breiteren Anwendungsbereich zug?nglich.

h?ufig gestellte Fragen:

(Dieser Abschnitt würde Antworten auf h?ufig gestellte Fragen zu Deepseek R1 enthalten, ?hnlich dem Originaltext.)

(Hinweis: Bild -URLs bleiben unver?ndert.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLag -System für KI -Argumentation mit Deepseek R1 Destilliertem Modell. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!