O modelo de linguagem DeepSeek-R1 foi desenvolvido com base em técnicas avançadas de inteligência artificial, especificamente o aprendizado profundo (deep learning). Ele foi treinado em uma enorme quantidade de textos públicos, como livros, artigos científicos e conteúdos on-line, para aprender a entender e gerar linguagem humana de forma coerente.
No núcleo do seu funcionamento está a arquitetura Transformer, que permite ao modelo analisar o contexto das palavras e prever respostas adequadas. O processo de desenvolvimento ocorreu em duas etapas principais: primeiro, um pré-treinamento com bilhões de palavras para capturar padrões da linguagem, seguido por um ajuste fino, em que o modelo foi especializado em tarefas como diálogos e respostas a perguntas, com a ajuda de avaliações humanas.
Tudo isso demandou um imenso poder de processamento, utilizando supercomputadores e GPUs, para transformar dados brutos em um sistema capaz de interagir de forma natural e eficiente com os usuários. O resultado é uma ferramenta que combina tecnologia de ponta e grandes volumes de informação para oferecer assistência inteligente e contextualizada.
Fonte: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
*Texto elaborado pelo DeepSeek com base em artigo escrito por desenvolvedores do modelo