Princípios técnicos em detalhes
A arquitetura técnica central do DeepResearcher é baseada em dois pilares: o Modelo de Linguagem Grande (LLM) e a estrutura de Aprendizado por Reforço (RL).
- base de modelagemAdoção de um LLM personalizado que suporta parâmetros 7B com compreensão semântica sofisticada e recursos de geração de texto
- Fortalecimento dos mecanismos de aprendizadoTreinamento de ponta a ponta por meio da estrutura Ray para otimização contínua de estratégias de pesquisa em ambientes de rede reais
- Sistema de adaptação dinâmicaInclui um módulo de ajuste autorreflexivo que ajusta automaticamente as palavras-chave e os caminhos de pesquisa com base na confiança dos resultados da pesquisa.
Em comparação com as ferramentas de pesquisa tradicionais, sua inovação está na combinação dos recursos de otimização de decisões da RL com os recursos de processamento de conhecimento do LLM para formar um sistema de aprendizagem de ciclo fechado. A pilha de tecnologia contém a estrutura de aprendizagem profunda PyTorch, a tecnologia de aceleração FlashAttention e um módulo de validação e avaliação especialmente desenvolvido.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearcher: IA de condução baseada em aprendizado por reforço para estudar problemas complexosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os princípios técnicos fundamentais do DeepResearcher?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch