Nchịkọta
Otu n'ime amụma gbasara otu (GRPO) bụ usoro nkwado-mmụta maka imezi ụdị asụsụ nke ọma na-ekpebi azịza ọ bụla megide otu ụmụnne na-aza otu ngwa ngwa, na-ewepụ netwọkụ bara uru dị iche iche nke PPO na-eji. Ọ ghọrọ onye ama ama dị ka aghụghọ ọzụzụ isi n'azụ ụdị echiche DeepSeek.
Nkwalite amụma ikwu otu dị n'otu bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
GRPO bụ ụdị dị iche iche nke mmụta nkwado gradient nke emebere iji mee ka ndozi RL nke ụdị asụsụ buru ibu dị ọnụ ala ma kwụsie ike. Ọkọlọtọ PPO chọrọ 'onye nkatọ' (ụkpụrụ bara uru), n'ụzọ dị ukwuu ka amụma ahụ n'onwe ya, iji chọpụta etu akara ngosi ọ bụla si dị mma. GRPO na-ewepụ onye nkatọ ahụ kpamkpam. Maka ngwa ngwa ọ bụla, ọ na-egosiputa otu mmecha (kwuo 8-64), na-enye ha niile akara ngosi ụgwọ ọrụ, wee gbakọọ uru mmecha nke ọ bụla nwere site n'ịhazi ụgwọ ọrụ ya megide echiche nke otu na mgbanwe ọkọlọtọ. A na-eme ka azịza ndị dị n'elu-nkezi sie ike ma na-ebelata nkezi nke dị ala. Okwu KL-iche na-edobe ihe nlereanya nso na amụma ntụaka. DeepSeek webatara ya, ọ kwadoro DeepSeekMath na ụdị echiche DeepSeek-R1.
Nghọta nka nka
Isi echiche bụ iji usoro ntọala otu Monte Carlo dochie akara mmụta bara uru PPO. Maka otu ihe nrụpụta nwere ụgwọ ọrụ r_i, uru ọ bụla bụ A_i = (r_i - mean(r)) / std (r). Akara ahụ ahaziri ahazi na-amụba oke nke puru omume, dịka ọ dị na PPO, yana ntaramahụhụ KL megide ụdị ntụaka oyi kpọnwụrụ na-egbochi ịfefe. N'ihi na ọ nweghị onye nkatọ a zụrụ azụ, ebe nchekwa na gbakọọ nkeji ole na ole, na nhazi nke ngwa ngwa na-enye uru dị ala dị ala.
Nkwalite amụma ikwu otu Mastering
Otu n'ime amụma gbasara otu (GRPO) bụ usoro nkwado-mmụta maka imezi ụdị asụsụ nke ọma na-ekpebi azịza ọ bụla megide otu ụmụnne na-aza otu ngwa ngwa, na-ewepụ netwọkụ bara uru dị iche iche nke PPO na-eji. Ọ ghọrọ onye ama ama dị ka aghụghọ ọzụzụ isi n'azụ ụdị echiche DeepSeek. Nkwalite amụma ikwu otu dị n'otu bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso njikarịcha amụma ikwu otu dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwapụta nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewapụ ihe sistemụ ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka chọrọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji nkwalite amụma mmekọrịta otu na-ebuli ụlọ, data na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọzụzụ DeepSeek-R1 na DeepSeekMath iji wepụta ogologo usoro echiche echiche site na iji ụgwọ ọrụ ziri ezi dabere na iwu na nsogbu mgbakọ na mwepụ.
Ụdị usoro ọgbara ọhụrụ na-emezigharị nke ọma ebe a na-enweta azịza nke ọ bụla atụpụtara site na ma ọ gafere ule otu, yana otu a na-ahazi iji họpụta ndị mmeri.
pipeline RLHF mepere emepe (dịka, na TRL na verl ọba akwụkwọ) iji GRPO kwado ụdị nkata na-akwụghị ụgwọ maka netwọk bara uru dị iche.
Ịkwalite nkuzi-eso ma ọ bụ omume nchekwa site n'ịtụle nzaghachi dị iche iche n'otu oge ma na-akwụghachi ndị na-akwụ ụgwọ ụdị ụgwọ ọrụ kachasị na ndị ọgbọ ha.
Usoro mmejuputa
Nkwalite amụma ikwu otu na omume
Ọzụzụ DeepSeek-R1 na DeepSeekMath iji wepụta ogologo usoro echiche echiche site na iji ụgwọ ọrụ ziri ezi dabere na iwu na nsogbu mgbakọ na mwepụ.
Ọzụzụ DeepSeek-R1 na DeepSeekMath iji wepụta ogologo usoro echiche echiche site na iji ụgwọ ọrụ ziri ezi dabere na iwu na nsogbu mgbakọ na mwepụ Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ okwu ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Nkwalite amụma ikwu otu na omume
Ụdị usoro ọgbara ọhụrụ na-emezigharị nke ọma ebe a na-enweta azịza nke ọ bụla atụpụtara ma ọ gafere ule otu, na otu a na-ahazi ka ọ bụrụ ndị mmeri.
Usoro nhazi nke ọma na-emezigharị koodu-ọgbọ ebe a na-enweta ihe ngwọta ọ bụla a tụrụ atụ ma ọ na-agafe ule otu, na otu a na-ahazi iji họrọ ndị mmeri Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ siwanye elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Nkwalite amụma ikwu otu na omume
pipeline RLHF mepere emepe (dịka, na TRL na verl ọba akwụkwọ) iji GRPO kwado ụdị nkata na-akwụghị ụgwọ maka netwọk uru dị iche.
pipeline RLHF mepere emepe (dịka, na TRL na verl libraries) na-eji GRPO iji dozie ụdị nkata na-akwụghị ụgwọ maka netwọkụ bara uru dị iche iche Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'ime oge.
Nkwalite amụma ikwu otu na omume
Ịkwalite nkuzi-eso ma ọ bụ omume nchekwa site n'ịtụle ọtụtụ nzaghachi kwa ngwa ngwa ma na-akwụghachi ndị na-akwụ ụgwọ nlereanya ọnụego kacha elu n'ihe gbasara ndị ọgbọ ha.
Ịkwalite ntụziaka-eso ma ọ bụ omume nchekwa site n'ịtụle nzaghachi dị iche iche n'otu oge ma na-akwụghachi ndị na-akwụ ụgwọ ụgwọ n'ụdị ụgwọ ọrụ kachasị elu na ndị ọgbọ ha Otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-arịwanye elu maka ikpe ikpe, na soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.