2.2. Отказ от SFT
DeepSeek полностью пересмотрел традиционный подход обучения с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT). Это решение обусловлено недостатками SFT:
Жесткая привязка к исходным данным: Модели SFT зависимы от качества подготовленного набора данных. Ошибки или предвзятость могут существенно снижать качество обучения.
Ограниченные возможности обобщения: Модели SFT зачастую неспособны справляться с новыми задачами, которые не отражены в обучающей выборке.
Вместо этого DeepSeek делает ставку на обучение с подкреплением (RL):
Гибкость и адаптивность: Модель активно взаимодействует с окружающей средой, развивая навыки, основанные на результатах своих действий.
Развитие цепочек рассуждений (CoT): DeepSeek разбивает сложные задачи на этапы, оптимизируя каждый шаг для достижения лучшего результата.
Самообучение: Модель способна учиться на своих ошибках и корректировать поведение, что делает ее менее зависимой от начальных данных.
Этот переход позволил DeepSeek стать не просто инструментом, выполняющим команды, но и динамической системой, которая адаптируется к изменениям и новым вызовам.
2.3. Механизм RAG
Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) является ключевым элементом DeepSeek. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на запомненные знания, RAG позволяет интегрировать актуальную информацию из внешних источников в процессе работы модели.
Основные преимущества RAG в DeepSeek:
Реальный доступ к данным: Модель может находить и использовать релевантные сведения из актуальных баз знаний, что снижает риск генерации устаревших или неверных ответов.
Улучшение контекстуальности: DeepSeek эффективно связывает вводимые данные пользователя с внешними источниками, адаптируя свои ответы под конкретную задачу.
Оптимизация запросов: С помощью RL DeepSeek обучается формировать максимально точные запросы к базам знаний, что ускоряет получение релевантных данных.
Примеры реализации RAG в DeepSeek:
Генерация научных текстов с использованием последних публикаций.
Автоматизация юридических анализов, включая поиск законов и судебных решений.
Обеспечение поддержки пользователей с доступом к обновленным техническим инструкциям.
Заключение главы
DeepSeek объединяет лучшие технологии в области языковых моделей – MLA для оптимизации обработки данных, RL для адаптивного обучения и RAG для интеграции актуальной информации. Эта комбинация делает модель универсальным инструментом, способным решать широкий спектр задач в реальном времени.