DeepSeek-R1的“思考”艺术,你真的了解吗?
大家好~,这里是AI粉嫩特攻队!今天咱们来聊聊一个有趣的话题——DeepSeek-R1到底什么时候会“思考”,什么时候又会选择“偷懒”?
最近有朋友问我:“听说现在的AI都会‘推理’了,那它们是不是每次回答问题都要走一遍复杂的思维链(CoT)?”嗯……这个问题听起来简单,背后其实藏着R1设计的智慧和取舍。
举个例子,当你问R1“你好”时,它显然不会给你甩出一串哲学式的推理过程吧?但如果问题是“如何用量子力学解释薛定谔的猫”,那可能就得好好捋一捋思路了。
那么,这种智能背后的逻辑是什么?为什么有时候它像个严谨的科学家,有时候却像个随性的聊天搭子?
其实,R1的训练数据分为两类,一类是推理数据(包含问题、思考过程、回答的数据),另一类是非推理数据(只有问题和回答)。来看看R1论文的相关节选:
红线标记的内容对应下面这3点:
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在这个阶段(与最初冷启动时主要聚焦推理不同),引入了其他领域的数据,这能增强模型在写作、角色扮演等通用任务方面的能力。
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对于非推理数据,像写作、事实问答、自我认知以及翻译这些任务,采用了DeepSeek-V3的流程,并且利用了DeepSeek-V3的一部分监督微调(SFT)数据集。
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不过呢,对于像“你好”这样比较简单的查询,就不会给出思维链作为回应啦。
动动手试试
先问问他是谁,果然这个问题不用动脑子!再问一个数学问题,emmm,脑子开始转了~
简单来说,R1这类模型不是机械地生成推理过程,而是根据任务需求灵活调整输出形式——该深则深,该浅则浅。
到这里,关于DeepSeek-R1“思考”艺术的问题我们已经了解。AI发展就像一个充满惊喜的宝藏,知识的探索也是永无止境的。感谢大家陪我们一起探究这个有趣的AI话题。如果你也热爱AI,想了解更多,欢迎关注[AI粉嫩特攻队],咱们一起在科技的海洋里畅游。
今日AI术语小科普
CoT,全称为“Chain of Thought”(思维链),是一种通过逐步分解和展示推理过程来解决问题的方法,在人工智能领域常被用于提升模型的逻辑推理能力。
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