Deep seek创新点Deep seek研究方向

科研遇到瓶颈、想要整套研究方案思路，可带几位同学发SCI！ 🧠Deepseek技术驱动的创新研究✨ ━━━━━━━━━━━━━━━━ 📑【具体研究方向】📑 ❶ 推理数据构建📊 ▫️a.指令微调和强化对齐数据的数据自动构建方法。 ▫️b.数据筛选方法。 ▫️c.合成数据的局限性和安全性问题分析。 ❷ 微调优化方法⚙️ ▫️a.高效微调方法的改进。 ▫️b.有监督微调的优化目标改进。 ❸ 强化对齐优化方法的改进🎯 ▫️a.强化学习优化技术GRPO及其发展 ▫️b.直接偏好微调的方法(DPO)改进思路 ▫️c.多模态大模型的强化对齐优化。 ❹ 推理阶段规模化方法🔍 ▫️a.现有过程奖励方法和树搜索方法,及其未来发展。 ▫️b.面向推理的提示优化与示例学习优化方法。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡【创新点】💡 ✅ Deepseek模型的推理数据构建与优化 ▫️a.针对特定场景,如何构建优质的,面向深度思考的指令微调数据和强化对齐数据? ▫️b.如何通过模型本身挖掘微调对齐数据? ▫️c.如何通过数据筛选方法,采用更少的数据进行大模型的微调对齐? ✅ Deepseek模型的冷启动微调优化 ▫️a.如何对LoRA方法进行改进,使其具有更好的微调效果和参数高效性? ▫️b.面向新型网络的微调方法 ▫️c.监督微调的优化目标改进 ✅ Deepseek模型的强化对齐优化方法 ▫️a.强化学习优化技术GRPO及其改进; ▫️b.直接偏好微调的方法(DPO)改进思路; ▫️c.多模态大模型的强化对齐优化#DeepSeek #强化对齐 #lora #监督微调 #强化学习 #多模态大模型 #深度学习 #深度之眼 #人工智能 #提供思路和创新点