Aufbau eines RQA -Systems mit Deepseek R1 und stromanischer Sprache

Deepseek R1: revolutionäre AI-Anwendungen mit Abrufbasis Fragen zur Beantwortung von

revolutionieren

Deepseek R1, ein bahnbrechendes Open-Source-Argumentationsmodell, gewinnt schnell an die Effizienz und Genauigkeit beim Aufbau von AI-Anwendungen. In diesem Artikel werden die Konstruktion eines RQA-Systems (Abruf-basierter Fragen Antwortbeantwortung) unter Verwendung von Deepseek R1, Langchain und Stromlit beschrieben. Wir werden seine Fähigkeiten in realen Argumentationsaufgaben untersuchen und seine Macht in einer praktischen Anwendung vorstellen.

Key -Lernergebnisse:

• Erfassen Sie die verbesserten Argumentations- und Problemlösungsfähigkeiten eines RQA-Systems, das von Deepseek R1 angetrieben wird.
• Verstehen Sie die Architektur und Funktionen von Deepseek R1 für KI-gesteuerte Q & A.
• Lernen Sie, Deepseek R1 in retrieval-basierte Fragen zu beantworten zu können.
• Sehen Sie, wie das Lernen der Verstärkung die Genauigkeit von Deepseek R1 -Antworten verbessert.
• Analysieren Sie reale Deepseek R1-Anwendungen in Codierung, Mathematik und logischem Denken.

(Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Deepseek R1
verstehen
• Deepseek R1-Zero und R1 Training
• Deepseek R1s vier Trainingsphasen
• Die wichtigsten Funktionen von Deepseek R1
• Lokaler Einsatz von Deepseek R1
• Erstellen eines RQA -Systems mit Deepseek R1
• häufig gestellte Fragen

Deepseek R1

verstehen

Im dynamischen Bereich der KI-Fundamentmodelle verändern die Open-Source-Foundation-Modelle die AI-Entwicklung der Unternehmen. Deepseek R1, entwickelt von der chinesischen KI-Firma Deepseek, ist ein Open-Source-Argumentationsmodell für Aufgaben, die logische Argumentation, mathematische Problemlösung und Echtzeitentscheidungen erfordern. Seine Effizienz und Leistung erstrecken sich über verschiedene Anwendungen hinweg, von allgemeinem Denken bis zur Erzeugung der Code.

Deepseek R1-Zero und R1-Training

Während viele große Sprachmodelle (LLMs) einem dreistufigen Trainingsprozess (Vorausbildung, beaufsichtigter Feinabstimmung und Verstärkungslernen) folgen, wendet Deepseek R1-Zero einen anderen Ansatz an. Es nutzt ein vorgebildetes Deekseek-V3-Base-Modell (671 Milliarden Parameter) und überspringt über die Überwachung der Feinabstimmung, die direkt eine groß angelegte Verstärkungslerntechnik namens Group Relative Policy Optimization (GRPO) verwendet.

Grpo, basierend auf der proximalen Richtlinienoptimierung (PPO), vereinfacht das Training, indem die Notwendigkeit eines Wertungsfunktionsmodells beseitigt wird. Die Ausgabe von Deepseek R1-Zero litt jedoch unter Lesbarkeitsproblemen. Deepseek R1 spricht diese Mängel an.

Deepseek R1s vier Trainingsphasen

Deepseek R1 baut auf Deepseek R1-Zero's Foundation auf und enthält vier wichtige Trainingsphasen:

1. Kaltstart: Feinabstimmung auf einer hochwertigen Untergruppe von Deepseek R1-Zero-Daten, um die Lesbarkeit zu verbessern.
2. Argumentation Verstärkung Lernen: Verbesserung der Argumentationsfähigkeiten durch groß angelegte Verstärkungslernen in Codierung, Mathematik, Naturwissenschaften und Logikdomänen.
3. Abstoßungsabstich und beaufsichtigte Feinabstimmung: Erzeugen mehrerer Proben, beibehalten nur die richtigen und lesbaren Überabstiegsabtastungen, gefolgt von einer weiteren Feinabstimmung mit einem generativen Belohnungsmodell.
4. Verschiedenes Verstärkungslernen: Verwenden regelbasierter Belohnungen für Aufgaben wie Mathematik und Sprachmodell-Feedback, um sich mit den menschlichen Vorlieben auszurichten.

Die wichtigsten Funktionen von Deepseek R1

• Open Source (MIT -Lizenz): erleichtert Inspektion, Änderung und Integration in verschiedene Projekte. Erhältlich auf Plattformen wie Github und Azure AI Foundry.
• hohe Leistung: vergleichbar mit dem GPT-4 von OpenAI auf verschiedenen Benchmarks (Mathematik, Codegenerierung, komplexer Argumentation).
• Mischung aus Experten (MOE) Architektur: A 671-Milliarden-Parametermodell, das nur 37 Milliarden Parameter pro Vorwärtspass aktiviert, die Effizienz optimieren.
• destillierte Modelle: bietet kleinere, mehr einsetzbare Modelle (z. B. Deepseek-r1-Distill-Qwen-32b, Qwen-1.5b, 7b, 14b).

Lokale Bereitstellung von Deepseek R1

Die Bereitstellung ist einfach mit Ollama:

1. ollama installieren.
2. Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus (Modellgrößenauswahl ist möglich):

ollama run deepseek-r1   # Default 7B model
ollama run deepseek-r1:1.5b # Specific model

Erstellen eines RQA -Systems mit Deepseek R1

Konstruieren wir ein RQA -System mit Langchain und Deepseek R1:

Schritt 1: Bibliotheken importieren

import streamlit as st
from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chains.combine_documents.stuff import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains import RetrievalQA

(Schritte 2-10: Die verbleibenden Schritte zum Erstellen der Stromanwendung, einschließlich Datei-Upload, Einbettung der Erstellung, Erzeugung von Vektorspeichern, Retriever-Setup, LLM-Definition, Erstellung von Eingabeaufentwicklungsvorlagen, QA-Kettendefinition und UI-Implementierung sind identisch.

Ausgabebeispiel:

(veranschaulicht die Funktionalität der Anwendung mit einer Beispielabfrage und Antwort.)

Schlussfolgerung

Deepseek R1 stellt einen signifikanten Fortschritt in KI -Argumentationsmodellen dar. Die Kombination ausgefeilter Techniken und Open-Source-Zugänglichkeit macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entwickler. Das Beispiel für RQA -System zeigt seine praktische Anwendung und das Potenzial für zukünftige Innovationen.

Key Takeaways:

• Deepseek R1 ist ein Hochleistungsmodell für Open-Source-Argumentation.
• Das RQA -System nutzt die Funktionen von Deepseek R1 für eine effiziente Beantwortung der Frage.
• Das Training von Deepseek R1 verbessert die Erklärung und Genauigkeit.
• Die Moe -Architektur optimiert die Ressourcenauslastung.

Referenzen:

• grpo
• ai Papers Academy

häufig gestellte Fragen:

(Der FAQS -Abschnitt bleibt mit der ursprünglichen Antwort identisch.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau eines RQA -Systems mit Deepseek R1 und stromanischer Sprache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!