Construire un système RQA avec Deepseek R1 et rationaliser

Deepseek R1: révolutionner les applications d'IA avec des questions basées sur la récupération répondant

Deepseek R1, un modèle de raisonnement open source révolutionnaire, gagne rapidement du terrain pour son efficacité et sa précision dans la construction d'applications d'IA. Cet article détaille la construction d'un système de réponse aux questions basé sur la récupération (RQA) utilisant Deepseek R1, Langchain et Streamlit. Nous explorerons ses capacités dans des tâches de raisonnement réel, présentant son pouvoir dans une application pratique.

Résultats d'apprentissage clés:

• Saisissez les capacités améliorées de raisonnement et de résolution de problèmes d'un système RQA alimenté par Deepseek R1.
• Comprendre l'architecture et les fonctionnalités de Deepseek R1 pour les questions et réponses basées sur l'IA.
• Apprenez à intégrer Deepseek R1 dans les systèmes de réponse aux questions basés sur la récupération.
• Voir comment l'apprentissage du renforcement améliore la précision des réponses profondes R1.
• Analyser les applications R1 profondes du monde réel dans le codage, les mathématiques et le raisonnement logique.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Comprendre Deepseek R1
• Formation Deepseek R1-Zero et R1
• Les quatre étapes de formation de Deepseek R1
• Fonctionnalités clés de Deepseek R1
• Déploiement local de Deepseek R1
• Construire un système RQA avec Deepseek R1
• Les questions fréquemment posées

Comprendre Deepseek R1

Dans le domaine dynamique de l'IA, les modèles de fondation open source transforment le développement de l'IA d'entreprise. Deepseek R1, développé par la société d'IA chinois Deepseek, est un modèle de raisonnement open-source conçu pour exceller aux tâches nécessitant un raisonnement logique, une résolution de problèmes mathématiques et une prise de décision en temps réel. Son efficacité et ses performances s'étendent sur diverses applications, du raisonnement général à la génération de code.

Deepseek R1-Zero et R1 Formation

Alors que de nombreux modèles de grande langue (LLMS) suivent un processus de formation en trois étapes (pré-formation, réglage fin supervisé et apprentissage du renforcement), Deepseek R1-Zero utilise une approche différente. Il exploite un modèle de base profonde-V3 (671 milliards de paramètres) et saute un réglage fin supervisé, en utilisant directement une technique d'apprentissage de renforcement à grande échelle appelée optimisation relative de politique de groupe (GRPO).

GRPO, basé sur l'optimisation proximale des politiques (PPO), simplifie la formation en éliminant le besoin d'un modèle de fonction de valeur. Cependant, la production de Deepseek R1-Zero a souffert de problèmes de lisibilité. Deepseek R1 aborde ces lacunes.

Les quatre étapes de formation de Deepseek R1

Deepseek R1 s'appuie sur la fondation de Deepseek R1-Zero, incorporant quatre étapes de formation clés:

1. Démarrage à froid: Fonctionnement sur un sous-ensemble de haute qualité de données R1-zéro Deepseek pour améliorer la lisibilité.
2. Raisonnement Apprentissage du renforcement: Améliorer les compétences de raisonnement grâce à l'apprentissage du renforcement à grande échelle dans les domaines de codage, de mathématiques, de sciences et de logique.
3. Échantillonnage de rejet et réglage fin supervisé: Génération de plusieurs échantillons, ne conservant que les bons et lisibles via un échantillonnage de rejet, suivi d'un autre réglage fin avec un modèle de récompense génératif.
4. Apprentissage du renforcement diversifié: Utiliser des récompenses basées sur des règles pour des tâches telles que les mathématiques et le rétroaction du modèle de langue pour s'aligner sur les préférences humaines.

Fonctionnalités clés de Deepseek R1

• open source (licence MIT): facilite l'inspection, la modification et l'intégration dans divers projets. Disponible sur des plates-formes comme Github et Azure AI Foundry.
• Haute performance: comparable au GPT-4 d'OpenAI sur divers repères (mathématiques, génération de code, raisonnement complexe).
• Mélange d'experts (MOE) Architecture: Un modèle de paramètres de 671 milliards d'activation seulement 37 milliards de paramètres par passe-avant, optimisation de l'efficacité.
• Modèles distillés: propose des modèles plus petits et plus déployables (par exemple, Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen-1.5b, 7b, 14b).

Déploiement local de Deepseek R1

Le déploiement est simple en utilisant Olllama:

1. Installer Olllama.
2. Exécutez la commande suivante dans votre terminal (la sélection de la taille du modèle est possible):

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

Construire un système RQA avec Deepseek R1

Construisons un système RQA à l'aide de Langchain et Deepseek R1:

Étape 1: Importer les bibliothèques

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

(Étapes 2-10: les étapes restantes pour construire l'application Streamlit, y compris le téléchargement de fichiers, la création d'intégration, la génération de magasins vectoriels, la configuration de récupération, la définition LLM, la création du modèle d'invite, la définition de la chaîne QA et l'implémentation de l'interface utilisateur, sont identiques à la réponse originale.

Exemple de sortie:

(illustre la fonctionnalité de l'application avec un exemple de requête et de réponse.)

Conclusion

Deepseek R1 représente un progrès significatif dans les modèles de raisonnement IA. Sa combinaison de techniques sophistiquées et d'accessibilité open source en fait un outil puissant pour les développeurs. L'exemple du système RQA démontre son application pratique et son potentiel d'innovation future.

Prise des clés:

• Deepseek R1 est un modèle de raisonnement open-source haute performance.
• Le système RQA exploite les capacités de Deepseek R1 pour répondre à des questions efficaces.
• La formation de Deepseek R1 améliore l'explication et la précision.
• L'architecture MOE optimise l'utilisation des ressources.

Références:

• grpo
• AI PAPERS ACADEMY

Questions fréquemment posées:

(La section FAQ reste identique à la réponse d'origine.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!