Technische Grundlagen im Detail
Die technische Kernarchitektur von DeepResearcher basiert auf zwei Säulen: dem Large Language Model (LLM) und dem Reinforcement Learning (RL) Framework.
- ModellierungsgrundlageEinführung eines maßgeschneiderten LLM, das 7B-Parameter unterstützt und über ein ausgefeiltes semantisches Verständnis und Fähigkeiten zur Texterstellung verfügt
- Verstärkung der LernmechanismenEnd-to-End-Training durch das Ray-Framework zur kontinuierlichen Optimierung von Suchstrategien in realen Netzwerkumgebungen
- Dynamisches AnpassungssystemEnthält ein selbstreflektierendes Anpassungsmodul, das Schlüsselwörter und Suchpfade automatisch auf der Grundlage der Zuverlässigkeit der Suchergebnisse anpasst.
Im Vergleich zu herkömmlichen Forschungswerkzeugen liegt die Innovation in der Kombination der Entscheidungsoptimierungsfähigkeiten von RL mit den Wissensverarbeitungsfähigkeiten von LLM, um ein geschlossenes Lernsystem zu bilden. Der Technologiestack enthält das PyTorch Deep Learning Framework, die FlashAttention-Beschleunigungstechnologie und ein speziell entwickeltes Validierungs- und Evaluierungsmodul.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die technischen Grundprinzipien von DeepResearcher?
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