DeepSeek-Math 模型通过专门的架构设计、训练策略和迭代改进相结合的方式来处理复杂的数学任务。它旨在解析、推理和解决涉及多步骤逻辑、符号操作和抽象概念的问题。 该模型利用基于 Transformer 的架构，并在各种数学数据集上进行微调，包括教科书、研究论文和问题求解序列。 这使其能够识别数学符号中的模式，将问题分解为可管理的步骤，并应用特定领域的规则（如代数简化或定理应用）来得出解决方案。 例如，在求解积分时，该模型可能会首先识别替换策略，向后应用微分规则，并验证中间结果的一致性。
DeepSeek-Math 的一个关键方面是它的训练流程，该流程既强调广度又强调深度。 该模型在通用科学语料库上进行预训练，以建立基础技能，然后使用带有逐步解决方案的精选数学问题数据集进行微调。 诸如过程监督（奖励正确的中间步骤）之类的技术有助于它学习强大的推理路径，而不是记忆答案。 例如，在处理几何证明时，该模型可能会生成多个猜想，丢弃逻辑上不一致的猜想，并将有效的推论链接在一起。 它还使用对比学习来区分正确和错误的推理，从而提高其自我纠正的能力。 这种方法确保模型能够处理边缘情况，例如解决代数表达式中的符号错误或避免错误应用微积分中的洛必达法则等定理。
为了优化性能，DeepSeek-Math 采用了迭代自改进机制。 在推理过程中，它通常会生成多个候选解决方案，检查它们内部的一致性，并选择最合理的答案。 例如，在求解方程组时，该模型可能会通过将值代回原始方程来交叉验证解决方案。 此外，它还集成了外部工具（如方程求解器或符号计算库）来完成需要精确数值结果的任务，例如矩阵分解或微分方程求解。 该模型的设计还平衡了速度和准确性——使用诸如蒸馏之类的技术来创建更小、更高效的变体，而不会造成显着的性能损失。 这使得它能够实际集成到自动化辅导系统或工程工具等应用程序中，在这些应用程序中，正确性和响应性都至关重要。