Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie

Прямой эфир

Русский

English

Войти / Регистрация

Cryptocurrencies: 10897 / Markets: 101149

Market Cap: $ 3 187 962 269 203 / 24h Vol: $ 133 536 567 681 / BTC Dominance: 60.072186324893%

Н Новости

От генерации к рассуждению: эволюция языковых моделей от GPT до RL

Абстракция

В контексте стремительного развития больших языковых моделей (LLM) особое внимание уделяется повышению их способности к логическим рассуждениям. Одним из значимых достижений в этой области является модель DeepSeek-R1, разработанная для стимулирования reasoning-способностей LLM с помощью методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). DeepSeek-R1 представляет собой инновационный подход, направленный на улучшение качества генерации ответов в задачах, требующих многошаговых логических выводов.

Основные характеристики DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 относится к классу reasoning-моделей, таких как OpenAI o1/o3, Google Gemini 2.0 Flash Thinking и Alibaba Cloud Qwen QwQ. В отличие от традиционных LLM, которые стремятся сразу сгенерировать финальный ответ, DeepSeek-R1 использует метод Chain-of-Thought (CoT), предполагающий генерацию последовательности промежуточных шагов рассуждения перед выдачей окончательного результата. Этот подход позволяет модели не только улучшить точность ответов, но и повысить прозрачность и интерпретируемость процесса принятия решений.

Технические детали и вклад в развитие LLM

DeepSeek-R1 основана на парадигме обучения с подкреплением, что позволяет модели адаптироваться к сложным задачам, требующим глубокого анализа и логического вывода. В отличие от стандартных методов fine-tuning, RL-подход обеспечивает более гибкое обучение, ориентированное на долгосрочные цели. Это особенно важно для задач, где требуется не только генерация текста, но и последовательное рассуждение, например, в математических задачах, вопросах на общие знания и символических рассуждениях.

Сравнение с другими reasoning-моделями

DeepSeek-R1 выделяется среди аналогичных моделей благодаря своей способности эффективно комбинировать CoT с методами RL. В то время как OpenAI o1/o3 и Google Gemini 2.0 Flash Thinking также используют CoT, DeepSeek-R1 делает акцент на оптимизации процесса рассуждения через reinforcement learning, что позволяет модели лучше адаптироваться к задачам с высокой степенью неопределённости.

Таким образом, DeepSeek-R1 представляет собой важный шаг в развитии reasoning-моделей, предлагая новый подход к повышению способности LLM к логическим рассуждениям через интеграцию методов CoT и RL.

1. Техника Chain-of-Thought (CoT)

Суть метода и предпосылки возникновения

Техника Chain-of-Thought (CoT), предложенная в работе "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" (Wei et al., 2022) [1], стала важным инструментом в арсенале промпт-инженерии для повышения качества ответов LLM, особенно в задачах, требующих рассуждений. CoT возникла из наблюдения, что большие языковые модели, в отличие от моделей меньшего размера, демонстрируют эмерджентное свойство – способность значительно улучшать свои ответы при использовании подсказок, направляющих их на генерацию промежуточных шагов рассуждения. Это свойство становится заметным для моделей с количеством параметров от 100 миллиардов и выше.

Реализация и преимущества CoT Prompting

CoT prompting заключается в том, чтобы в запросе к модели явно попросить её не сразу выдавать финальный ответ, а сначала сгенерировать последовательность промежуточных шагов, объясняющих ход мысли, и лишь затем предоставить окончательный результат. Этот подход часто комбинируется с few-shot learning, когда модели предоставляются несколько примеров запросов с демонстрацией желаемых цепочек рассуждений и соответствующих ответов.

Применение CoT prompting приводит к заметному повышению качества ответов, особенно в таких областях, как:

Математические задачи (арифметические рассуждения): Решение задач на сложение, вычитание, умножение, деление и более сложные математические операции.
Рассуждения с использованием общих знаний (commonsense reasoning): Ответы на вопросы, требующие применения знаний о мире и здравого смысла.
Символические рассуждения: Задачи, связанные с манипуляцией символами и логическими операциями.

Помимо повышения точности, CoT обладает дополнительными преимуществами:

Прозрачность принятия решений: Цепочка рассуждений позволяет понять, как модель пришла к тому или иному ответу.
Интерпретируемость: Промежуточные шаги рассуждения делают процесс вывода более понятным и анализируемым.
Эффективное использование вычислительных ресурсов: CoT побуждает модели выделять больше вычислительных ресурсов (в виде генерации промежуточных токенов) на более сложные задачи.

Краткий обзор основных статей о Chain-of-Thought и Tree-of-Thought: развитие методов рассуждения в LLM, которые привели нас к R1📚

Статья Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models (2022) [1] детально исследует метод Chain-of-Thought Prompting и его влияние на способности LLM к рассуждению.

Ключевые аспекты и выводы работы включают:

Преимущества CoT Prompting: CoT повышает точность решения задач в различных областях рассуждений, включая арифметику, общие знания и символьные задачи. Метод заключается в создании последовательности промежуточных шагов рассуждения, ведущих к ответу, и легко реализуется с помощью нескольких демонстрационных примеров. В частности, отмечается улучшение арифметических рассуждений, где модель PaLM 540B, использующая CoT, достигла нового state-of-the-art результата на бенчмарке GSM8K для математических задач.
Применимость к различным типам рассуждений: CoT эффективно применяется для:
- Арифметических рассуждений: задачи из наборов данных GSM8K, SVAMP, ASDiv, AQuA, MAWPS.
- Рассуждений на основе общих знаний: задачи из наборов данных CSQA, StrategyQA, задачи на понимание дат и спортивных событий, а также в задачах инструктирования роботов (SayCan).
- Символических рассуждений: задачи Letter Concatenation, Coin Flip.
Необходимость масштаба модели: CoT является эмерджентной способностью, проявляющейся с увеличением размера модели. Эффективность CoT значительно возрастает при использовании очень больших моделей, таких как PaLM (540B параметров) и GPT-3 (175B параметров), по сравнению с моделями меньшего размера.
Примеры CoT Prompting: В статье приводятся примеры CoT для различных типов рассуждений, демонстрирующие, как разбиение задачи на более простые шаги и объяснение каждого шага на естественном языке ведет к конечному ответу.
Ablation Studies и Robustness Testing: Исследования различных вариантов CoT prompting показывают, что выражение промежуточных шагов на естественном языке играет ключевую роль в успехе метода. Анализ устойчивости подтверждает, что CoT достаточно устойчива к изменениям в стиле аннотации и различиям между аннотаторами.
Анализ ошибок: Анализ неправильных цепочек рассуждений позволяет классифицировать ошибки (ошибка калькулятора, пропуск шага, ошибка понимания смысла, непоследовательная цепочка рассуждений) и определить направления для улучшения моделей. При этом подчеркивается, что нет гарантий полной корректности и последовательности рассуждений, генерируемых LLM.
Сравнение с существующими методами: CoT prompting отличается от методов, требующих обучения или дообучения нейронных сетей для генерации промежуточных шагов. CoT позволяет выполнять рассуждения без необходимости большого количества аннотаций и подходит для широкого спектра NLP задач типа "текст в текст".

Заключение:

Исследование Chain-of-Thought prompting подчеркивает важность промптинга как ключевого метода для улучшения качества рассуждений моделей. Основные выводы включают:

Промптинг: Вместо дополнительных этапов обучения, Chain-of-Thought prompting использует специально сформулированные промпты, стимулирующие модель к последовательным логическим рассуждениям.
Масштаб модели: Эффективность метода возрастает с увеличением размера модели, особенно при использовании крупных моделей с миллиардными параметрами.
Few-shot примеры: Добавление нескольких примеров further enhances the model's ability to scale and reason logically.

Этот подход демонстрирует прямую корреляцию между качеством масштабирования модели и ее параметрами, что открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта.

Self-Consistency для улучшения CoT

В контексте стремления к дальнейшему повышению надежности и точности рассуждений, техника Chain-of-Thought получила развитие в виде метода Self-Consistency (CoT-SC), предложенной в значимой работе "Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models" [2]. В то время как стандартный CoT prompting, как правило, полагается на жадное декодирование, выбирая наиболее вероятную цепочку рассуждений, CoT-SC вводит принцип самосогласованности, основанный на интуитивном понимании, что сложные задачи рассуждения могут иметь несколько равноценных и корректных путей решения.

Ключевая идея CoT-SC заключается в генерации ансамбля разнообразных цепочек рассуждений для одного и того же входного запроса посредством стохастического семплирования из языковой модели. Вместо того, чтобы полагаться на единственный, потенциально подверженный ошибкам, вывод, CoT-SC агрегирует результаты, выбирая в качестве финального ответа тот, который демонстрирует наибольшую согласованность среди сгенерированных цепочек – принцип, известный как мажоритарное голосование. Такой подход позволяет существенно снизить зависимость от случайных флуктуаций в процессе генерации и повысить общую робастность итогового ответа.

Преимущества Self-Consistency (CoT-SC):

Повышенная надежность и точность: За счет учета множественности возможных путей рассуждения, CoT-SC обеспечивает более стабильные, надежные и точные результаты, особенно при решении сложных задач, требующих глубокого логического вывода.
Простота реализации и вычислительная эффективность: Метод отличается простотой интеграции, не требуя дополнительного обучения или трудоемкой разметки данных, и при этом демонстрирует значительное улучшение производительности.
Устойчивость к вариативности промптов и стратегий семплирования: CoT-SC проявляет замечательную устойчивость к незначительным изменениям в формулировке промптов и к использованию различных стратегий семплирования, что подчеркивает его практическую ценность.

Экспериментальные исследования, представленные в [2], убедительно демонстрируют эмпирическое превосходство CoT-SC над стандартным CoT prompting и рядом альтернативных методов декодирования. На широком спектре авторегрессионных моделей, включая UL2-20B, GPT-3-175B, LaMDA-137B и PaLM-540B, CoT-SC продемонстрировал статистически значимое улучшение точности в задачах как арифметического, так и здравого смысла. В частности, метод продемонстрировал впечатляющий прирост на авторитетных бенчмарках GSM8K, SVAMP, AQuA, StrategyQA и ARC-challenge, что подтверждает его эффективность и универсальность.

Таким образом, Self-Consistency (CoT-SC) представляет собой важный шаг вперед в эволюции техник рассуждения для больших языковых моделей, предлагая элегантный и действенный способ повышения надежности и точности ответов посредством использования ансамблевого подхода к рассуждениям и принципа мажоритарного голосования.

> Стохастическое семплирование в языковой модели позволяет создавать ансамбль разнообразных цепочек рассуждений, внося вариативность через разные гиперпараметры. Лучшие цепочки выбираются по принципу мажоритарного голосования, где наиболее согласованный ответ считается лучшим.

Развитие CoT: Tree-of-Thought (ToT)

Несмотря на признанную эффективность Chain-of-Thought (CoT) в задачах, требующих логических рассуждений, присущая CoT линейная структура последовательности мыслей может стать ограничивающим фактором при решении особо сложных и многоаспектных проблем. В таких сценариях, где требуется глубокое исследование различных гипотез, оценка альтернативных путей решения и возможность возврата к предыдущим этапам рассуждения, линейная траектория CoT оказывается недостаточной. В ответ на указанные ограничения были предложены инновационные подходы Tree-of-Thoughts (ToT), представленные в знаковых работах "Large Language Model Guided Tree-of-Thought" (Yao et al., 2023) [3] и "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models" (Long, 2023) [4]. Фреймворк ToT концептуально расширяет парадигму CoT, вводя древовидную организацию процесса рассуждения, что позволяет моделям осуществлять более гибкий и стратегический поиск решений.

Нелинейный процесс рассуждения и когнитивная аналогия с "System 2"

В кардинальном отличии от линейного развертывания мыслительной цепочки в CoT, Tree-of-Thoughts (ToT) архитектурно представляет процесс когнитивного вывода в виде иерархического дерева. Каждая дискретная "мысль" в рамках ToT определяется как семантически целостная последовательность вербальных единиц, представляющая собой концептуально значимый промежуточный шаг на пути к решению целевой задачи. Принципиальным нововведением ToT выступает имплементация механизма backtracking, обеспечивающего возможность рекурсивного возврата к предшествующим узлам дерева рассуждений и выбора альтернативных ветвей исследования в случае, если текущая траектория оказывается семантически тупиковой или эвристически неоптимальной. Данная функциональная особенность ToT коррелирует с более сложным и рефлексивным режимом человеческого мышления, часто концептуализируемым в когнитивной психологии как "System 2". В то время как CoT демонстрирует аналогию с интуитивным, быстродействующим "System 1" мышлением, ToT стремится к эмуляции более обдуманного, стратегического и ресурсоемкого "System 2" мышления в контексте больших языковых моделей.

Декомпозиция и ключевые компоненты фреймворка Tree-of-Thoughts

В отличие от преимущественной ориентации CoT на техники промпт-инженерии, Tree-of-Thoughts (ToT) конституируется как развернутый фреймворк, требующий программного управления для оркестрации древовидного процесса поиска решения. Эффективная реализация ToT базируется на интеграции ряда взаимосвязанных ключевых компонентов, синергетически взаимодействующих для навигации в пространстве древовидных рассуждений:

Декомпозиция мысли (Thought Decomposition): Начальным этапом является процедура декомпозиции исходной задачи на дискретные, семантически различимые "мыслительные единицы" или шаги рассуждения. Критически важным аспектом декомпозиции является достижение оптимального баланса между детализацией и содержательностью "мысли". Слишком мелкая декомпозиция может привести к комбинаторному взрыву и потере контекстной целостности, в то время как излишне укрупненные "мысли" могут затруднить генерацию разнообразных и релевантных альтернатив.
Генератор мысли (Thought Generator): Данный компонент отвечает за автоматизированную генерацию спектра потенциальных "мыслей" на каждом узле дерева рассуждений. В литературе выделяются два доминирующих подхода к генерации:
- Независимое идентичное распределение (sampling): Метод предполагает генерацию ансамбля статистически независимых "мыслей" на основе заданного CoT-промпта, инициирующего процесс рассуждения. Данный подход оказывается особенно продуктивным в условиях обширного пространства возможных "мыслей", где требуется максимизация разнообразия генерируемых альтернатив.
- Последовательное предложение (propose prompting): Альтернативный метод заключается в итеративной генерации "мыслей" с использованием специализированных промптов, целенаправленно ориентированных на стимулирование генерации новых и концептуально отличных идей. Данный подход демонстрирует эффективность в ситуациях с ограниченным пространством "мыслей", где приоритетом является избежание семантического дублирования и избыточности.
Оценщик состояния (State Evaluator): Для обеспечения направленного и эвристически оправданного поиска в пространстве древовидных рассуждений необходим механизм оценки промежуточного прогресса, достигаемого на каждом этапе решения. Функциональность оценщика состояния реализуется посредством следующих методологических решений:
- Независимая оценка ценности (value prompting): Метод заключается в автономной оценке эвристической "ценности" или перспективности каждого отдельного состояния рассуждения на основе специализированных промптов, акцентирующих внимание на релевантных критериях прогресса.
- Коллегиальное голосование между состояниями (vote prompting): Альтернативный подход предполагает сравнительную оценку множества конкурирующих состояний и эвристический выбор наиболее перспективного варианта посредством процедуры "голосования" или ранжирования, основанной на заданных критериях.
Алгоритм поиска (Search Algorithm): Заключительным, но критически важным компонентом фреймворка ToT является алгоритм, определяющий глобальную стратегию навигации и исследования дерева "мыслей". В пионерских работах по ToT были предложены два фундаментальных алгоритма поиска:
- Поиск в ширину (Breadth-First Search, BFS): Алгоритм BFS поддерживает динамический пул из b наиболее эвристически перспективных состояний на каждом уровне дерева и параллельно исследует все возможные "мысли", исходящие из каждого состояния в пуле.
- Поиск в глубину (Depth-First Search, DFS): Алгоритм DFS, напротив, приоритизирует углубленное исследование наиболее перспективной ветви дерева до достижения терминального состояния (решения) или до момента эвристического признания текущего пути бесперспективным, после чего осуществляется возврат к ближайшей альтернативной ветви и продолжение поиска.

Ключевые преимущества парадигмы Tree-of-Thoughts

Фреймворк Tree-of-Thoughts характеризуется набором значимых преимуществ, определяющих его потенциал в качестве перспективного направления развития reasoning-способностей LLM:

Универсальность и обобщающая способность (Generality): ToT обладает свойством концептуальной универсальности, позволяющим рассматривать предшествующие методы, такие как Input-Output (IO), Chain-of-Thought (CoT), Self-Consistency CoT (CoT-SC) и подходы, основанные на самосовершенствовании, как частные, редуцированные случаи ToT, характеризующиеся ограниченной глубиной и шириной дерева поиска.
Модульность архитектуры (Modularity): Архитектурная организация ToT отличается выраженной модульностью, обеспечивая возможность независимой модификации и оптимизации отдельных компонентов – базовой LLM, механизмов декомпозиции, генерации и оценки "мыслей", а также алгоритма поиска. Данная модульность способствует гибкости настройки и открывает перспективы для целенаправленного совершенствования отдельных функциональных блоков.
Адаптивность к контексту задач (Adaptability): ToT демонстрирует высокую степень адаптивности к специфическим характеристикам решаемых задач, когнитивным возможностям используемой LLM и ограничениям вычислительных ресурсов. Различные классы задач могут требовать вариативных конфигураций ToT, включая выбор оптимального алгоритма поиска, стратегии декомпозиции и методов оценки состояния.
Практическая применимость и удобство интеграции (Convenience): Фреймворк ToT отличается практической ориентированностью, не требуя ресурсоемкого процесса дополнительного обучения или тонкой настройки LLM. ToT может быть эффективно имплементирован поверх существующих предварительно обученных языковых моделей посредством программной оркестрации, что существенно упрощает его практическое применение и масштабирование.

Эмпирическая валидация и экспериментальные результаты

Эмпирическая валидация эффективности Tree-of-Thoughts была осуществлена на ряде когнитивно сложных задач, для которых традиционные линейные подходы демонстрируют ограниченную результативность. В частности, ToT продемонстрировал статистически значимое превосходство в следующих задачах:

Математическая игра "24" (Game of 24): Классическая головоломка, требующая манипуляции четырьмя заданными числами посредством арифметических операций для достижения целевого значения 24. Применение ToT позволило достичь показателя успешности решения в 74% случаев, в то время как CoT показал результат лишь 4%.
Креативное письмо с заданным финалом (Creative Writing): Задача генерации связного и когерентного четырехпараграфного текста, завершающегося четырьмя заранее определенными финальными предложениями. Экспертные оценки, проведенные как с привлечением GPT-4, так и с участием людей-оценщиков, консистентно указывают на превосходство ToT в генерации более качественных и семантически целостных текстов по сравнению с IO и CoT.
Решение мини-кроссвордов (Mini Crosswords): Задача, требующая интеграции лексических знаний, логического рассуждения и пространственного мышления для заполнения сетки кроссворда 5x5 на основе заданных вербальных подсказок. ToT продемонстрировал существенное улучшение результативности по сравнению с IO и CoT в решении данной комплексной задачи, интегрирующей reasoning и knowledge retrieval.

Потенциальные ограничения и перспективные направления развития

Несмотря на обнадеживающие результаты, фреймворк Tree-of-Thoughts не лишен определенных ограничений и открывает ряд перспективных направлений для дальнейшего развития. Одним из ключевых ограничений является возрастающая вычислительная сложность, обусловленная необходимостью многократной инференции LLM и экспоненциальным ростом пространства поиска при увеличении глубины и ширины дерева рассуждений. Кроме того, эффективность ToT критически зависит от качества и адекватности реализации отдельных компонентов фреймворка, включая стратегию декомпозиции мысли, генератор и оценщик состояния. Будущие исследования могут быть направлены на разработку более эффективных и масштабируемых алгоритмов древовидного поиска, оптимизацию методов эвристической оценки состояний и адаптацию ToT к специфическим требованиям различных классов задач и ресурсным ограничениям. Весьма перспективным направлением представляется также исследование возможности интеграции принципов ToT в процесс предварительного обучения LLM, что может способствовать созданию моделей, изначально обладающих более развитыми способностями к стратегическому и многошаговому решению сложных проблем.

Заключение

Технологии Chain-of-Thought (CoT) и Tree-of-Thought (ToT) знаменуют собой фундаментальные этапы в прогрессивном развитии методологий повышения reasoning-компетенций больших языковых моделей. CoT, как проявление эмерджентных свойств масштабных нейросетевых архитектур, открыл новые горизонты в улучшении качества генерации ответов в задачах, требующих логического вывода и использования семантических знаний. ToT, в свою очередь, концептуально и функционально развивает идеи CoT, предлагая более гибкий, нелинейный и стратегически ориентированный подход к процессу рассуждения, приближающийся к когнитивным механизмам человеческого problem-solving. Вектор будущих исследований в данной области, по всей видимости, будет направлен на разработку еще более эффективных, ресурсосберегающих и масштабируемых алгоритмов управления древовидным рассуждением, а также на интеграцию парадигмы ToT в широкий спектр прикладных доменов, требующих от LLM не только генерации лингвистически связного текста, но и продвинутого интеллектуального анализа, стратегического планирования и надежного решения сложных задач в условиях реального мира.

> Эти подходы уже не чистый промпт инжиниринг, одним текстом тут не обойдёшься, надо писать какие-то программы, управляющие процессом. В этом смысле это уже в парадигме LLM Programs.

2. Large Language Model Programs

Аннотация

В статье рассматриваются современные методы повышения reasoning-способностей больших языковых моделей (LLM). Помимо хорошо известных техник Chain-of-Thought (CoT) и Tree-of-Thought (ToT), акцент делается на новой парадигме «LLM Programs», предполагающей интеграцию LLM в традиционные алгоритмические структуры. Такой подход позволяет эффективно декомпозировать сложные задачи, минимизировать интерференцию между шагами решения и расширить доступный контекст без значительного дообучения модели. Представленный обзор включает анализ преимуществ и ограничений существующих методов кастомизации LLM, а также детальное описание концепции LLM Programs на основе работ Schlag et al. [5] и связанных исследований.

Введение

За последние годы наблюдается значительный прогресс в развитии больших языковых моделей, способных выполнять многошаговые рассуждения благодаря методам типа Chain-of-Thought. При этом традиционные подходы кастомизации LLM можно условно разделить на два направления:

Файнтюнинг (дообучение) предобученной модели, требующий значительных вычислительных ресурсов, сбора большого объёма данных и наличия соответствующей инфраструктуры.
In-context learning – метод, ориентированный на промпт-инжиниринг, когда с помощью специально сконструированных запросов и демонстрационных примеров (в том числе с применением CoT) достигается требуемая функциональность. Однако данный подход ограничен объёмом доступного контекста и может сталкиваться с проблемами интерференции между различными этапами рассуждений.

В связи с этим возникает необходимость разработки новых методологий, способных объединить преимущества in-context learning и избежать его ограничений.

Переход к парадигме LLM Programs

Мотивация и концептуальные основы

Современные методы, основанные исключительно на промпт-инжиниринге, зачастую не способны эффективно управлять процессом многошаговых рассуждений. Для решения этой проблемы предлагается интегрировать LLM в классические программные алгоритмы. В рамках парадигмы Large Language Model Programs LLM используется для решения отдельных подзадач, при этом основное управление состоянием и последовательностью шагов поручается внешнему коду (например, написанному на Python). Такой подход позволяет:

Декомпозировать задачу на ряд независимых шагов, для каждого из которых формируется специализированный запрос;
Увеличить доступный контекст за счет разделения информации между шагами, что предотвращает перегрузку одного запроса лишними данными;
Повысить интерпретируемость процесса, поскольку каждый этап решения имеет чётко заданные входы и выходы;
Сократить требования к дообучению (файнтюнингу), так как модель выполняет локальные подзадачи, не неся ответственность за поддержание глобального состояния.

Техническая реализация

В отличие от методов, где за поддержание состояния отвечает сама LLM (например, в системах с внешними инструментами типа Toolformer или LaMDA), при LLM Programs основное управление переносится на программный уровень. Ключевыми элементами данного подхода являются:

Декомпозиция решения: Задача разбивается на последовательность логически независимых шагов, каждый из которых решается отдельно.
Парсинг и сбор состояния: Результаты каждого шага анализируются и необходимые данные сохраняются для формирования нового запроса.
Специфичные промпты для каждого шага: Каждый запрос формируется с учетом только релевантной информации для конкретного этапа, что минимизирует интерференцию между шагами.

Преимущества подхода

Подход LLM Programs обладает рядом существенных преимуществ по сравнению с традиционными методами:

Минимизация необходимости дообучения: Модель не требует значительного дополнительного обучения, поскольку основное управление контекстом осуществляется внешней программой.
Возможность описания сложных алгоритмических задач: Декомпозиция задачи позволяет задать точные спецификации входных и выходных данных для каждого шага.
Повышенная интерпретируемость и отладка: Благодаря явному разделению этапов решения упрощается тестирование, отладка и оценка качества работы системы.
Расширение доступного контекста: За счет распределения информации по различным шагам избегается перегрузка одного запроса, что положительно сказывается на качестве генерации.

Пример применения: Вопросно-ответные системы с поддержкой доказательств

В работе Schlag et al. [5] рассматривается пример создания вопросно-ответной системы, ориентированной на комплексное многошаговое рассуждение. Система разделена на две основные компоненты:

Фильтрация релевантных фактов: Из множества источников выбираются параграфы, наиболее вероятно содержащие ответ на заданный вопрос, при этом используется оценка правдоподобия (likelihood evaluation).
Древовидный поиск цепочек рассуждений: Для каждого шага генерируются альтернативные варианты рассуждений с использованием различных параграфов в качестве контекста. Затем посредством мажоритарного голосования выбирается наиболее консистентная цепочка.

Полученные результаты демонстрируют улучшение точности по сравнению с базовыми моделями, использующими стандартный Chain-of-Thought.

Краткий обзор статьи «Large Language Model Programs»

Статья «Large Language Model Programs» (Schlag et al., 2023) [5] предлагает методологию интеграции LLM в алгоритмические программы с целью расширения возможностей систем без значительного дообучения. Основные положения работы можно суммировать следующим образом:

Ограничения традиционных LLM: Трудности в демонстрации алгоритмических способностей (например, сортировка, поиск) и проблемы обобщения, вызванные конечным размером контекста Transformer-архитектуры.
Альтернативный подход LLM Programs: Вместо того чтобы LLM отвечала за поддержание глобального состояния, на каждом шаге ей предоставляется узкоспециализированный промпт с контекстом, релевантным только для данного этапа.
Преимущества LLM Programs:
- Расширение теоретических и практических возможностей системы при минимальном дообучении.
- Включение алгоритмической информации через разбиение сложных задач на простые подзадачи.
- Улучшение интерпретируемости, тестируемости и управляемости системы.
Примеры применения:
- Вопросно-ответные системы с поддержкой доказательств, где система сначала фильтрует релевантные факты, а затем проводит древовидный поиск цепочек рассуждений.
- Задачи по извлечению правил из естественного языка, рекурсивное суммирование текстов, планирование действий робота, а также интеграция внешних инструментов (например, калькулятора или поисковой системы).

Авторы цитируют следующие утверждения:

"As an alternative, we propose embedding LLMs into a program or algorithm."

"Embedding an LLM in a program can significantly expand the theoretical and practical capabilities of the system with no or little finetuning and can help the system generalise more systematically."
"In this work, we present the advantages and disadvantages of programming with LLMs and present a general approach which we call a Large Language Model Program."

Таким образом, методология LLM Programs представляется многообещающим направлением для преодоления ограничений больших языковых моделей и расширения их функциональных возможностей.

Вывод

Обзор современных подходов к повышению reasoning-способностей LLM демонстрирует, что интеграция языковых моделей в классические программные системы (LLM Programs) представляет собой эффективное средство преодоления ограничений как fine-tuning, так и in-context learning. Такой подход обеспечивает более гибкое управление состоянием, позволяет декомпозировать сложные задачи на простые шаги и существенно расширяет функциональные возможности LLM без значительного дополнительного обучения.

Пару интересных примеров практической реализации Tree-of-Thought

Помимо указанных в предыдущих исследованиях концептуальных разработок, целесообразно рассмотреть конкретные примеры, демонстрирующие, как можно использовать и дорабатывать подход Tree-of-Thought (ToT) в реальных задачах.

1. Система Tree-of-Thought Puzzle Solver (Theta Labs)

В первой работе, разработанной командой под руководством Jieyi Long (Theta Labs), предложена архитектура, в которой LLM (большая языковая модель) получает входные задачи в виде промптов и выдаёт промежуточные ответы. Ключевым элементом системы выступает специализированный prompter agent – модуль, принимающий исходный запрос от пользователя. Задача prompter agent заключается в формировании таких промптов к LLM, которые не требуют немедленного получения финального решения, а позволяют собрать промежуточные результаты решения.

Полученные от LLM промежуточные ответы проверяются с помощью модуля валидации (checker module). Если промежуточное решение оказывается корректным, оно парсится и сохраняется во внутренней памяти (memory module). В случае недопустимой или противоречивой генерации запускается процесс отката: ToT controller инструктирует prompter agent модифицировать подсказку и вновь запросить у LLM более приемлемое решение. При необходимости система может откатиться не только к родительскому узлу дерева рассуждений, но и к более ранним состояниям, если текущая ветвь поиска не приводит к успеху.

В данной постановке LLM отвечает за “short-range reasoning” – локальные шаги логического вывода, в то время как возможность возвращения к предыдущим промежуточным состояниям повышает способность системы к “long-range reasoning” и расширяет пространство потенциальных решений. Кроме того, многошаговое взаимодействие увеличивает количество вычислительных шагов, доступных системе, и тем самым повышает глубину поиска.

Проверочный модуль (checker module) может быть основан как на явно прописанных правилах (например, для логических задач, 3SAT или решения уравнений), так и на дополнительных нейронных сетях, когда задача требует более гибкой оценки корректности.
Memory module хранит всю историю диалога между LLM и prompter agent, что способствует повышению прозрачности и удобству анализа.
ToT controller осуществляет мониторинг всей деревообразной структуры поиска. Он может быть задан набором жёстко закодированных правил (например, откат к родителю, если текущая ветвь долго не даёт результата), или реализован в форме обучаемой policy network.
Prompter agent генерирует адаптивные “hints” (подсказки) для LLM, подстраиваясь под динамику решения и статус проверок.

В рамках данной системы авторы также применили алгоритм REINFORCE для обучения policy network, предполагая, что в будущем возможно использование более продвинутых методов (например, многоагентного обучения с подкреплением – MARL). По аналогии с AlphaGo, модель способна совершенствовать стратегию поиска через итеративные взаимодействия и самообучение.

Работа тестировалась на упрощённых вариантах судоку (размерностью от 3×3 до 5×5), где подход с ToT и обучаемым контроллером продемонстрировал более высокую эффективность по сравнению с zero-shot, one-shot и few-shot генерациями на основе классического Chain-of-Thought. Код и примеры доступны в открытом репозитории GitHub: tree-of-thought-puzzle-solver.

2. Исследование от команды Принстона и Google DeepMind

Во второй работе, выполненной коллективом авторов из Принстона и Google DeepMind, представлен схожий взгляд на реализацию Tree-of-Thought. Аналогично предыдущим исследованиям, LLM здесь также служит эвристикой для поиска решения, а каждый узел дерева соответствует одной “мысли” (thought), то есть промежуточному шагу в решении.

Авторы подчёркивают, что для создания эффективной реализации ToT необходимо ответить на четыре ключевых вопроса:

Декомпозиция процесса решения на мысли: Нужно подобрать оптимальный “размер” мысли, чтобы модель могла производить полезные идеи, сохраняя при этом разнообразие и осмысленность сгенерированных гипотез.
Генерация кандидатов для следующего шага: Предлагается либо проводить независимую выборку (i.i.d. sampling) нескольких мыслей с помощью CoT-промпта, либо поочерёдно запрашивать последовательные варианты посредством “propose prompt”.
Эвристическая оценка промежуточных состояний: Предлагаются два механизма – независимо оценивать каждое состояние специальным промптом или формировать несколько состояний сразу и применять процедуру голосования, выбирая наиболее многообещающий вариант.
Алгоритм поиска: Рассматриваются классические методы: поиск в глубину (DFS) и поиск в ширину (BFS), при этом выбор подхода может зависеть от конкретной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

Для эмпирической проверки методологии ToT в данной работе были выбраны следующие задачи:

Game of 24 (арифметическая головоломка),
Творческое письмо (Creative Writing),
Решение мини-кроссвордов (5×5 Crosswords).

В экспериментах использовалась модель GPT-4, и по всем задачам авторы отмечают значительное превосходство ToT над классическими Input-Output подходами, а также над Chain-of-Thought (CoT) и даже Self-Consistency CoT (CoT-SC). Репозиторий с реализацией доступен на GitHub: tree-of-thought-llm.

Несмотря на определённые различия в формальной постановке и деталях, обе указанные работы демонстрируют принципиальную идею: Tree-of-Thought можно рассматривать как расширение стандартного CoT, интегрирующее механизмы нелинейного поиска, отката и проверки промежуточных гипотез. Подобные системы фактически приближаются к тому, что иногда называется LLM Programs, когда внешняя логика (контроллер, проверяющие модули, управляемая память) берёт на себя функции координации рассуждений, а сама языковая модель решает локальные подзадачи и генерирует кандидатные пути решения.

Отдельным направлением развития ToT выступают проекты, изучающие расширение поиска до более сложных структур (например, Graph of Thoughts [arXiv:2308.09687]). Это свидетельствует о постоянном движении исследовательского сообщества в сторону более гибких схем управления большим количеством промежуточных шагов рассуждения.

Таким образом, современные исследования наглядно подтверждают высокую эффективность Tree-of-Thought и смежных подходов при решении нестандартных и сложных задач, требующих ветвящегося процесса рассуждения. Развитие данного направления позволяет надеяться, что в обозримом будущем будут созданы ещё более совершенные системы, способные к глубоко структурированным многошаговым рассуждениям и самостоятельному планированию поиска решений.

3. Test-time Compute: новое измерение масштабирования языковых моделей

В контексте развития парадигмы LLM Programs, открывающей новые возможности для управления процессом рассуждений, возникает еще одно важное направление – Test-time compute, представляющее собой революционный подход к масштабированию языковых моделей.

Эволюция масштабирования LLM: от обучения к инференсу

Традиционно, масштабирование больших языковых моделей (LLM) было сосредоточено на этапе обучения. Увеличение размера модели, объема обучающих данных и вычислительных ресурсов для обучения было основным способом повышения производительности. Однако с появлением моделей, таких как OpenAI o1, открылась новая эра – эра "Test-time compute", предлагающая масштабирование на этапе инференса.

Сущность Test-time Compute

"Test-time compute" (вычисления во время тестирования/инференса) представляет собой парадигму масштабирования LLM, которая акцентирует внимание на увеличении вычислительных ресурсов, доступных модели непосредственно в момент обработки пользовательского запроса (inference time). В отличие от традиционного подхода, "Test-time compute" позволяет улучшить производительность уже обученной модели, предоставляя ей больше времени и вычислительной мощности для "размышления" над каждым конкретным запросом.

Отличие от традиционного масштабирования

Традиционное масштабирование LLM фокусировалось на следующих аспектах во время обучения:

Размер модели: Увеличение количества параметров и сложности архитектуры.
Объем данных: Расширение и разнообразие обучающих данных.
Вычислительные ресурсы для обучения: Использование более мощных GPU и увеличение времени обучения.

"Test-time compute" вводит дополнительное измерение масштабирования, применяемое после обучения модели. Это позволяет повысить эффективность модели, не изменяя ее архитектуру или параметры, а оптимизируя вычислительные ресурсы в момент инференса.

Механизм и преимущества Test-time Compute

Предоставление модели больше вычислительных ресурсов во время инференса позволяет:

Углубленная обработка запросов: Модель может проводить более детальный анализ входного текста и контекста.
Улучшение рассуждений: Дополнительные вычисления способствуют более эффективному планированию, поиску оптимальных решений и генерации логически обоснованных ответов.
Использование сложных алгоритмов инференса: Возможность применения ресурсоемких, но более качественных методов декодирования и генерации.

Как итог

"Test-time compute" знаменует собой важный сдвиг в подходах к масштабированию LLM. Он дополняет традиционные методы, сосредотачиваясь на оптимизации вычислительных ресурсов в момент использования модели. Это открывает перспективы для создания более интеллектуальных и reasoning-ориентированных языковых моделей, особенно в задачах, требующих глубокого анализа и логического вывода.

DeepSeek-R1: использование Test-time Compute и Reinforcement Learning для Reasoning

В контексте эры Test-time compute, модель DeepSeek-R1 представляет собой яркий пример использования этого подхода для усиления reasoning-способностей LLM. Более того, DeepSeek-R1 демонстрирует, что обучение reasoning возможно не только через Supervised Fine-Tuning (SFT) на больших объемах данных, но и эффективно достигается с помощью масштабного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL).

Главным достижением DeepSeek-R1, аналогично AlphaZero, является демонстрация того, что для обучения reasoning-способностям не требуется обширных наборов данных для SFT. Эти способности могут быть эффективно усвоены посредством масштабного обучения с подкреплением (RL), что позволяет в значительной степени обойтись без "человеческих демонстраций" в виде SFT. Тем не менее, использование небольшого объема SFT с качественными примерами может способствовать более эффективному "холодному старту" обучения.

В качестве базовой модели для DeepSeek-R1 была выбрана DeepSeek-V3-Base – модель после Pre-training, но до Post-training, то есть без SFT и RL. В качестве алгоритма RL был применен Group Relative Policy Optimization (GRPO), ранее использованный в DeepSeek-V3 и DeepSeekMath, который позволяет избежать необходимости в отдельной модели критика.

4. Технические детали DeepSeek-V3 и Multi-Head Latent Attention (MLA)

Для более глубокого понимания архитектурных особенностей DeepSeek-R1, важно рассмотреть технические детали базовой модели DeepSeek-V3, на которой она основана. DeepSeek-V3 представляет собой значительный шаг вперед в развитии LLM, сочетая в себе классическую архитектуру декодера-трансформера с элементами Mixture-of-Experts (MoE) и инновационными решениями в механизмах внимания, такими как Multi-Head Latent Attention (MLA).

Обзор архитектуры DeepSeek-V3

Согласно техническому отчету DeepSeek-V3 [6] и репозиторию GitHub, модель представляет собой декодер-трансформер с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE). DeepSeek-V3 содержит 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов являются активными для каждого токена. Модель состоит из 61 слоя-трансформера со скрытым измерением d_h=7168 .

Table_1

В разработке DeepSeek-V3 были применены несколько интересных технических решений, которые представляют исторический интерес в контексте эволюции LLM. Некоторые из этих решений, включая MLA, были протестированы и усовершенствованы в предыдущей версии модели, DeepSeek-V2 [7].

Многоголовое латентное внимание (Multi-Head Latent Attention, MLA)

Одним из ключевых нововведений DeepSeek-V3 является многоголовое латентное внимание (MLA). Этот механизм направлен на повышение эффективности и масштабируемости модели, особенно в контексте задач, требующих обработки длинных последовательностей и сложных рассуждений. Для понимания MLA, рассмотрим сначала классический механизм Multi-Head Attention (MHA).

Классический Multi-Head Attention (MHA) на примере декодера в Transformer🤖

1. Ключевая роль декодера в Transformer

В классической задаче авторегрессионной генерации последовательностей (например, машинный перевод) декодер выполняет функцию пошагового (условного) формирования выходной последовательности. При этом он «подсматривает» на выход кодера, чтобы учитывать контекст входного предложения (в случае перевода), и одновременно вычисляет вероятности для следующего токена на основе частично сгенерированной последовательности.

Схематично в исходной статье "Attention Is All You Need" декодер находится справа, принимая:

Собственные входы (для языковых задач — "сдвинутые вправо" токены предыдущих слов).
Выход кодера (контекст, полученный при обработке входной последовательности).

Figure_1

2. Архитектура декодера

Каждый слой декодера (Decoder Layer) состоит из следующих подблоков:

Masked Multi-Head Attention
- Почти такой же, как обычный Multi-Head Attention, но с маскировкой будущих позиций (чтобы модель не «подглядывала» за токенами, которые ей ещё нельзя видеть во время авторегрессии).
Add & Norm
- Остаточное соединение и Layer Normalization, аналогично кодеру.
Multi-Head Attention (Cross-Attention)
- Механизм внимания с запросами (Q) из текущего состояния декодера, а ключами (K) и значениями (V) из выхода кодера (т. е. декодер учится извлекать нужную информацию из контекстных эмбеддингов, полученных кодером).
Add & Norm
- Остаточное соединение и Layer Normalization.
Feed Forward (FFN)
- Двухслойная полносвязная сеть с функцией активации, аналогичная модулю в кодере.
Add & Norm
- Остаточное соединение и Layer Normalization.

> Как и в кодере, эти шесть стадий повторяются несколько раз (например, 6 слоёв декодера), формируя глубокую модель.

3. Вход для декодера (shifted right)

В задачах генерации текста (например, при машинном переводе), декодер на каждом шаге стремится предсказать следующий токен, используя ранее сгенерированные токены. Чтобы модель не видела будущие токены, входная последовательность декодера обычно сдвигается на один токен вправо (shifted right).

Например, в задаче перевода при обучении в качестве "правильного выхода" используют предложение-цель:
```
[BOS] Я люблю кошек . [EOS]
```
На вход декодера (X_dec_inp) подаётся «сдвинутая вправо» версия:
```
[BOS] Я люблю кошек .
```
а последний токен [EOS] уже не подаётся, так как он не нужен для предсказания.
Это позволяет реализовать авторегрессионную схему:
На шаге i модель не видит токены (i+1, i+2, ...), она учится предсказывать i-й токен, имея только предыдущие.

4. Маскированное многоголовое самовнимание (Masked Multi-Head Attention)

4.1 Мотивация

В отличие от кодера, где в Self-Attention можно смотреть на все позиции последовательности, декодер маскирует будущие токены, чтобы модель не училась «жульничать» и «заглядывать» вперёд.

Figure_2

4.2 Математическая формула

Практически это тот же Multi-Head Attention, что и в кодере, но при вычислении

$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$

Q (Query) – Матрица запросов. В контексте Masked Multi-Head Attention в декодере Transformer, запросы (Q) поступают из входных эмбеддингов декодера (после прохождения через линейный слой). Для каждого токена во входной последовательности декодера формируется вектор запроса. По сути, запросы представляют собой то, на что текущая позиция в декодере "смотрит" при вычислении внимания.
K (Key) – Матрица ключей. В Masked Multi-Head Attention в декодере, ключи (K) также поступают из входных эмбеддингов декодера (после прохождения через другой линейный слой). Ключи представляют собой информацию, с которой запросы сравниваются для определения релевантности. Они соответствуют позициям во входной последовательности декодера, на которые модель обращает внимание.
V (Value) – Матрица значений. В Masked Multi-Head Attention в декодере, значения (V) также поступают из входных эмбеддингов декодера (после прохождения через еще один линейный слой). Значения представляют собой информацию, которая будет агрегирована взвешенным образом, на основе рассчитанных весов внимания. Именно значения "суммируются" с весами, полученными из сравнения запросов и ключей, чтобы сформировать выходное представление внимания.
– Размерность векторов ключей (и запросов, так как в Self-Attention размерности обычно совпадают). $\sqrt{d_k}$ используется в знаменателе для масштабирования, чтобы предотвратить насыщение функции softmax, особенно при больших значениях . Это помогает стабилизировать процесс обучения.

В кратце, в Masked Multi-Head Attention декодера:

Q, K, V происходят из одной и той же входной последовательности декодера (эмбеддинги с учетом маскирования будущих позиций).
Механизм внимания позволяет каждой позиции в декодере взвешенно учитывать другие позиции в предыдущей части декодированной последовательности (из-за маскирования).

мы зануляем (или ставим -∞) те позиции, которые ещё не должны быть видны для текущего токена. Так получается треугольная маска для языка, когда позиция i не видит позиции i+1, i+2, …

# Пример генерации треугольной маски в PyTorch (L - длина последовательности)
import torch
from typing import Tuple

def subsequent_mask(size: int) -&gt; torch.Tensor:
    """
    Description:
        Создаёт маску, запрещающую связь с будущими позициями.
        Выход имеет форму [size, size] со значениями True/False:
          True  - те места, где смотреть можно
          False - где смотреть нельзя (будущий токен)

    Args:
        size (int): Размер маски (длина последовательности).

    Returns:
        torch.Tensor: Треугольная маска формы [size, size] с значениями True/False.

    Examples:
        &gt;&gt;&gt; mask = subsequent_mask(5)
        &gt;&gt;&gt; print(mask)
        tensor([[ True, False, False, False, False],
                [ True,  True, False, False, False],
                [ True,  True,  True, False, False],
                [ True,  True,  True,  True, False],
                [ True,  True,  True,  True,  True]])
    """
    # Треугольная матрица из единиц на нижнем треугольнике (включая диагональ)
    mask = torch.tril(torch.ones(size, size)).bool()
    return mask

# Пример использования
L = 5
mask = subsequent_mask(L)
print("Сгенерированная треугольная маска:\n", mask)

# Пример использования маски в softmax
def apply_softmax_with_mask(Q: torch.Tensor, K: torch.Tensor, V: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -&gt; torch.Tensor:
    """
    Description:
        Применяет softmax с маской к результату скалярного произведения Q и K.

    Args:
        Q (torch.Tensor): Тензор запросов.
        K (torch.Tensor): Тензор ключей.
        V (torch.Tensor): Тензор значений.
        mask (torch.Tensor): Маска для применения.

    Returns:
        torch.Tensor: Результат применения softmax с маской.

    Examples:
        &gt;&gt;&gt; Q = torch.randn(5, 5)
        &gt;&gt;&gt; K = torch.randn(5, 5)
        &gt;&gt;&gt; V = torch.randn(5, 5)
        &gt;&gt;&gt; mask = subsequent_mask(5)
        &gt;&gt;&gt; result = apply_softmax_with_mask(Q, K, V, mask)
        &gt;&gt;&gt; print(result)
    """
    d_k = Q.size(-1)
    scores = Q @ K.transpose(-2, -1) / math.sqrt(d_k)
    # mask == False -&gt; зануляем/ставим -inf
    scores = scores.masked_fill(~mask, float('-inf'))
    attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
    Z = attn_weights @ V
    return Z

5. Механизм Cross-Attention на выход кодера

После слоя Masked Multi-Head Attention и последующих Add & Norm, декодер имеет более «свежее» представление текущей частично сгенерированной последовательности. Далее идёт Multi-Head Attention, где:

Q (запросы) берутся из текущих скрытых состояний декодера (после Masked MHA).
K (ключи) и V (значения) берутся из выхода кодера.

Так декодер «запрашивает» нужную информацию из выходных эмбеддингов кодера, где уже закодирован весь контекст входной последовательности.

Формулы те же:

$\text{CrossAttention}(Q_\text{dec}, K_\text{enc}, V_\text{enc}) = \text{softmax}\left(\frac{Q_\text{dec}K_\text{enc}^T}{\sqrt{d_k}}\right) V_\text{enc}$

6. Остаточные соединения (Add) и нормализация (Norm)

Аналогично кодеру, после каждого подслоя идёт этап Add & Norm:

Add (Residual Connection):
$\text{Add}_\text{dec} = \text{Input}_\text{dec-sublayer} + \text{Output}_\text{dec-sublayer}$
LayerNorm:
$\text{Norm}_\text{dec} = \text{LayerNorm}(\text{Add}_\text{dec})$

Это помогает стабилизировать обучение, улучшает прохождение градиентов и позволяет учить более глубокие сети.

7. Feed Forward Network (FFN) и финальное Add & Norm

Так же, как в кодере, FFN в декодере — это два линейных слоя с функцией активации (ReLU/GELU). Формула:

$\text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)\,W_2 + b_2$

Затем идёт остаточное соединение + Layer Normalization.

> Повторим: структура слоя декодера такая:
> 1) Masked Multi-Head Attention → Add & Norm
> 2) (Cross) Multi-Head Attention (на выход кодера) → Add & Norm
> 3) Feed Forward → Add & Norm

8. Финальный линейный слой и Softmax (для предсказания следующего токена)

В задаче генерации текста после прохождения всех слоёв декодера получаем скрытые векторы (hidden states). Далее применяют Линейный слой (Projection) в размерность словаря и Softmax, чтобы превратить в вероятности токенов. Обычно это делается отдельным «Output Projection» слоем:

$\hat{y}_t = \text{softmax}(\text{DecoderOutput}_t \cdot W_\text{out} + b_\text{out})$

где $(\hat{y}_t)$ – распределение вероятностей по словарю в момент времени (t) .

Давайте разберем процесс выбора следующего токена более детально:

Выход декодера как контекстное представление:

На каждом шаге генерации текста декодер (например, в архитектуре Transformer) обрабатывает входную последовательность и уже сгенерированные токены. Результатом работы декодера на временном шаге является вектор скрытого состояния DecoderOutput_t . Этот вектор – это сжатое представление всего контекста, который модель учла к этому моменту. Он "знает" о начале предложения, предыдущих сгенерированных словах и, в случае seq2seq моделей, о входной последовательности (например, при переводе). Размерность этого вектора определяется архитектурой модели и является гиперпараметром.

I. Вектор скрытого состояния как вход для предсказания:

Как мы уже выяснили, вектор DecoderOutput_t является результатом работы последнего блока декодера на временном шаге . Предположим, что каждый блок декодера имеет одинаковую внутреннюю размерность, которую мы обозначим как $D_{model}$ (например, 512 или 768 в оригинальном Transformer). Таким образом, DecoderOutput_t является вектором размерности $D_{model}$ :

$DecoderOutput_t \in \mathbb{R}^{D_{model}}$

Этот вектор DecoderOutput_t содержит в себе сжатую информацию о контексте, накопленную декодером к моменту времени .

II. Линейный слой (Projection):

Цель линейного слоя – преобразовать вектор контекстного представления DecoderOutput_t в вектор логитов, размерность которого равна размеру словаря . Пусть размер словаря будет |V| .

Линейный слой реализуется с помощью матрицы весов $W_{out}$ и вектора смещения $b_{out}$ .

Матрица весов $W_{out}$ : Эта матрица осуществляет линейное преобразование и имеет размерность $(|V| \times D_{model})$ :

$W_{out} \in \mathbb{R}^{|V| \times D_{model}}$

Вектор смещения $b_{out}$ : Этот вектор добавляется после матричного умножения и имеет размерность :

$b_{out} \in \mathbb{R}^{|V|}$

Операция линейного преобразования: Вектор логитов, который мы обозначим как Logits_t , вычисляется следующим образом:

$Logits_t = DecoderOutput_t \cdot W_{out}^T + b_{out}$

Здесь:

– вектор скрытого состояния размерности $(1 \times D_{model})$ (мы представляем его как вектор-строку для удобства матричного умножения).
$W_{out}^T$ – транспонированная матрица весов $W_{out}$ размерности $(D_{model} \times |V|)$ .
– вектор логитов размерности $(1 \times |V|)$ . Каждый элемент $Logits_{t, i}$ соответствует -му токену в словаре.

Пояснение:

Умножение $DecoderOutput_t \cdot W_{out}^T$ фактически выполняет взвешенную сумму элементов вектора . Каждая строка матрицы $W_{out}^T$ (или столбец $W_{out}$ ) соответствует одному токену в словаре. Таким образом, для каждого токена в словаре вычисляется оценка на основе контекстного вектора .
Добавление вектора смещения $b_{out}$ позволяет модели смещать оценки для определенных токенов независимо от входного вектора.

III. Функция Softmax - преобразование логитов в вероятности:

После получения вектора логитов Logits_t , мы применяем функцию Softmax, чтобы преобразовать их в распределение вероятностей по всем токенам словаря.

Для каждого элемента $Logits_{t, i}$ вектора логитов, Softmax вычисляет вероятность $P(\text{token}_i | \text{context})$ следующим образом:

$P(\text{token}_i | \text{context}) = \frac{\exp(Logits_{t, i})}{\sum_{j=1}^{|V|} \exp(Logits_{t, j})}$

где:

$Logits_{t, i}$ – -й элемент вектора логитов , соответствующий -му токену в словаре.
– размер словаря.
$\exp(x)$ – экспоненциальная функция.
$\sum_{j=1}^{|V|} \exp(Logits_{t, j})$ – сумма экспоненциалов всех логитов, используется для нормализации.

Результат Softmax: Вектор вероятностей $\hat{y}_t$ размерности $(1 \times |V|)$ , где каждый элемент $\hat{y}_{t, i} = P(\text{token}_i | \text{context})$ представляет собой вероятность того, что -й токен из словаря является следующим токеном в последовательности, учитывая контекст, представленный DecoderOutput_t .

$\hat{y}_t = \text{softmax}(Logits_t) \in \mathbb{R}^{|V|}$

IV. Выбор следующего токена (как и ранее):

На основе полученного распределения вероятностей $\hat{y}_t$ , мы выбираем следующий токен, используя одну из стратегий, таких как argmax, семплирование, top-k семплирование или ядерное семплирование.

Связь с архитектурой декодера:

Важно понимать, что вектор DecoderOutput_t , который подается на вход линейному слою, является результатом сложной обработки входных данных через все подслои блока декодера:

Masked Multi-Head Attention: Позволяет декодеру учитывать предыдущие сгенерированные токены, формируя контекстное представление на основе самовнимания.
(Cross) Multi-Head Attention: Позволяет декодеру учитывать входную последовательность (если есть кодер), фокусируясь на релевантной информации из выхода кодера.
Feed Forward Network: Добавляет нелинейность и позволяет модели более сложно обрабатывать информацию, полученную от слоев внимания.
Add & Norm: Residual connections и Layer Normalization стабилизируют обучение и улучшают градиентный поток, позволяя строить более глубокие и эффективные декодеры.

Таким образом, DecoderOutput_t – это не просто случайный вектор, а высокоуровневое, контекстно-зависимое представление, полученное в результате работы сложной архитектуры декодера. Линейный слой и Softmax – это заключительные шаги, которые преобразуют это абстрактное представление в конкретное предсказание следующего токена в виде распределения вероятностей по словарю.

Понимание этих шагов позволяет лучше понять, как работают модели генерации текста и как различные параметры и стратегии влияют на качество и разнообразие генерируемого текста.

Инновация Multi-Head Latent Attention (MLA): Сжатие низкого ранга для ключей и значений

MLA вводит сжатие низкого ранга для ключей и значений. В MLA, входное вложение токена ( h_t ) сначала проецируется в скрытый вектор низкого ранга (). Затем этот вектор расширяется обратно в векторы ключей ( k_t ) и значений ( v_t ) через отдельные матрицы ( $W_{uk}, W_{uv}$ ). Важно отметить, что размерность скрытого вектора ( d_c ) значительно меньше размерности векторов ключей и значений после разделения на головы ( $d_h \times n_h$ ).

Во время инференса, MLA позволяет уменьшить размер KV-кэша, поскольку кэшированию подлежат только скрытые векторы ( c_t ) низкой размерности, а не полномерные векторы ключей ( k_t ), как в классическом MHA. Это снижение вычислительных затрат особенно важно для эффективной реализации Test-time compute, позволяя модели "размышлять" дольше при ограниченных ресурсах.

Давайте начнем последовательно раскрывать каждый аспект MLA, предоставляя математическую формализацию, пояснения и код.

1. Низкоранговое сжатие ключей и значений

1.1. Инженерный и математический взгляд на низкоранговое сжатие KV

Инженерный аспект:

В стандартном Multi-Head Attention (MHA), для каждой головы внимания, входной эмбеддинг токена $h_t \in \mathbb{R}^{d_{model}}$ проецируется в три вектора: запрос q_t , ключ k_t и значение v_t , каждый размерностью $d_h = d_{model} / n_h$ , где n_h - количество голов. В процессе инференса, ключи и значения для всех предыдущих токенов кэшируются в KV-кэше. Размер этого кэша растет линейно с длиной последовательности, что может стать узким местом при длинных последовательностях.

KV-кэш (Key-Value Cache) — это механизм, используемый в моделях на основе трансформеров для ускорения процесса вывода (inference) путем хранения вычисленных ключей (Keys) и значений (Values) для всех предыдущих токенов в последовательности. Это позволяет избежать повторного вычисления ключей и значений для уже обработанных токенов при генерации новых токенов.

MLA решает эту проблему, вводя низкоранговое представление. Вместо прямого проецирования в k_t и v_t , h_t сначала проецируется в скрытый вектор низкой размерности $c_t \in \mathbb{R}^{d_c}$ , где $d_c \ll d_h$ . Затем c_t проецируется обратно в k_t и v_t . Так как в KV-кэше хранятся векторы c_t вместо k_t , размер кэша существенно уменьшается.

Математическая формализация:

Проецирование в скрытое пространство:
$c_t = h_t W_{uc}$
где $W_{uc} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_c}$ - матрица проекции в скрытое пространство.
Расширение из скрытого пространства в ключи и значения:
$k_t = c_t W_{uk} \\v_t = c_t W_{uv}$
где $W_{uk} \in \mathbb{R}^{d_c \times d_h}$ и $W_{uv} \in \mathbb{R}^{d_c \times d_h}$ - матрицы проекции из скрытого пространства в пространство ключей и значений соответственно.

Размерности:

$h_t \in \mathbb{R}^{d_{model}}$ - входной эмбеддинг токена
$c_t \in \mathbb{R}^{d_c}$ - скрытый вектор низкой размерности ( $d_c \ll d_h$ )
$k_t, v_t \in \mathbb{R}^{d_h}$ - векторы ключей и значений для одной головы внимания
$W_{uc} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_c}$ - матрица проекции в скрытое пространство
$W_{uk} \in \mathbb{R}^{d_c \times d_h}$ - матрица проекции из скрытого пространства в ключи
$W_{uv} \in \mathbb{R}^{d_c \times d_h}$ - матрица проекции из скрытого пространства в значения

1.2. Пример кода на Python (PyTorch):

from typing import Tuple
import torch
import torch.nn as nn

class MLALinearProjection(nn.Module):
    """
    Description:
        Класс для линейной проекции в модели MLA.

    Args:
        d_model: Размерность входного эмбеддинга.
        d_latent: Размерность скрытого вектора.
        d_head: Размерность ключа и значения.
    """

    def __init__(self, d_model: int, d_latent: int, d_head: int) -&gt; None:
        super().__init__()
        self.W_uc = nn.Linear(d_model, d_latent)
        self.W_uk = nn.Linear(d_latent, d_head)
        self.W_uv = nn.Linear(d_latent, d_head)

    def forward(self, h_t: torch.Tensor) -&gt; Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """
        Description:
            Выполняет линейную проекцию входного эмбеддинга токена.

        Args:
            h_t: torch.Tensor of shape [..., d_model] - входной эмбеддинг токена.

        Returns:
            k_t: torch.Tensor of shape [..., d_head] - ключ.
            v_t: torch.Tensor of shape [..., d_head] - значение.
            c_t: torch.Tensor of shape [..., d_latent] - скрытый вектор (для KV-кэша).

        Examples:
            &gt;&gt;&gt; d_model = 512
            &gt;&gt;&gt; d_latent = 64
            &gt;&gt;&gt; d_head = 64
            &gt;&gt;&gt; batch_size = 2
            &gt;&gt;&gt; seq_len = 10
            &gt;&gt;&gt; projection_layer = MLALinearProjection(d_model, d_latent, d_head)
            &gt;&gt;&gt; input_embeddings = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)
            &gt;&gt;&gt; h_t = input_embeddings[:, 0, :]
            &gt;&gt;&gt; k_t, v_t, c_t = projection_layer(h_t)
            &gt;&gt;&gt; k_t.shape
            torch.Size([2, 64])
        """
        c_t = self.W_uc(h_t)
        k_t = self.W_uk(c_t)
        v_t = self.W_uv(c_t)
        return k_t, v_t, c_t

# Пример использования
def main() -&gt; None:
    """
    Description:
        Пример использования класса MLALinearProjection.

    Examples:
        &gt;&gt;&gt; main()
        Размерность latent KV-cache: torch.Size([2, 10, 64])
        Размерность keys KV-cache (для сравнения): torch.Size([2, 10, 64])
    """
    d_model    = 512
    d_latent   = 64  # Низкая размерность
    d_head     = 64
    batch_size = 2
    seq_len    = 10

    projection_layer = MLALinearProjection(d_model, d_latent, d_head)
    input_embeddings = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)  # [batch_size, seq_len, d_model]

    keys_list = []
    values_list = []
    latent_vectors_list = []

    for t in range(seq_len):
        h_t = input_embeddings[:, t, :]                                        # [batch_size, d_model]
        k_t, v_t, c_t = projection_layer(h_t)                                  # k_t, v_t, c_t: [batch_size, d_head]
        keys_list.append(k_t)
        values_list.append(v_t)
        latent_vectors_list.append(c_t)

    # KV-кэш в MLA будет хранить latent_vectors_list (размерность d_latent)
    # вместо keys_list (размерность d_head) в стандартном MHA, если бы кэшировались ключи.
    latent_kv_cache = torch.stack(latent_vectors_list, dim=1)                 # [batch_size, seq_len, d_latent]
    print("Размерность latent KV-cache:", latent_kv_cache.shape)              # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])

    # Для сравнения, если бы кэшировались ключи (как в стандартном MHA)
    keys_kv_cache = torch.stack(keys_list, dim=1)                             # [batch_size, seq_len, d_head]
    print("Размерность keys KV-cache (для сравнения):", keys_kv_cache.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])

    # В данном примере d_latent и d_head одинаковы (64), но в MLA d_latent &lt;&lt; d_head,
    # что приводит к существенному уменьшению размера KV-кэша.

main()

2. Оптимизация матриц проекций в MLA

2.1. Инженерный и математический взгляд на оптимизацию матриц проекций

Инженерный аспект:

MLA использует низкоранговое проецирование для запросов (Q), ключей (K) и значений (V). Это означает, что исходные матрицы проекций в стандартном Multi-Head Attention (MHA) заменяются на пару матриц для каждой проекции (Q, K, V): матрицу для понижения размерности и матрицу для восстановления размерности. Цель этой оптимизации - снизить вычислительные затраты и уменьшить размер KV-кэша (для K и V) и памяти активаций (для Q), сохраняя при этом выразительность модели.

Математическая формализация:

В стандартном MHA, запросы, ключи и значения вычисляются как:
Q = XW^Q , K = XW^K , V = XW^V , где - входные эмбеддинги.

В MLA, эти проекции заменяются на низкоранговые:

Низкоранговое проецирование для Ключей и Значений (KV):
- Сжатие (Down-projection): Входные эмбеддинги проецируются в латентное пространство низкой размерности :
  где:
  - $W^{DKV} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times r}$ - матрица понижения размерности для KV
  - $r \ll d_k$ (где - размерность ключей/запросов в стандартном MHA)
- Восстановление (Up-projection): Из латентного представления $C^{KV}$ восстанавливаются ключи и значения :
  где:
  - $W^{UK} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ и $W^{UV} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ - матрицы восстановления размерности для ключей и значений соответственно.
Низкоранговое проецирование для Запросов (Q):
- Сжатие (Down-projection): Входные эмбеддинги также проецируются в латентное пространство низкой размерности (ранг сжатия может быть одинаковым или другим для Q и KV):
  где:
  - $W^{DQ} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times r}$ - матрица понижения размерности для запросов.
- Восстановление (Up-projection): Из латентного представления $C^{Q}$ восстанавливаются запросы :
  где:
  - $W^{UQ} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ - матрица восстановления размерности для запросов.

Размерности:

$X \in \mathbb{R}^{n \times d_{model}}$ - входные эмбеддинги (пакет из токенов, каждый размерности $d_{model}$ )
$C^{KV} \in \mathbb{R}^{n \times r}$ - латентное представление для ключей и значений (ранг )
$C^{Q} \in \mathbb{R}^{n \times r}$ - латентное представление для запросов (ранг , может быть другим рангом)
$K, V, Q \in \mathbb{R}^{n \times d_k}$ - восстановленные ключи, значения и запросы (размерность )
$W^{DKV} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times r}$ , $W^{UK} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ , $W^{UV} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ , $W^{DQ} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times r}$ , $W^{UQ} \in \mathbb{R}^{r \times d_k}$ - матрицы проекций.

2.2. Пример кода на Python (PyTorch) (Исправленный):

# Импорт стандартных библиотек
import math

# Импорт сторонних библиотек
import torch
import torch.nn as nn

class MLALowRankProjection(nn.Module):
    """
    Description:
        Класс для низкоранговой проекции в модели MLA.

    Args:
        d_model: Размерность входного вектора.
        d_latent: Размерность латентного пространства.
        d_head: Размерность выходного вектора.

    Attributes:
        W_dq: Линейный слой для down-проекции запросов.
        W_uq: Линейный слой для up-проекции запросов.
        W_dkv: Линейный слой для down-проекции ключей и значений.
        W_uk: Линейный слой для up-проекции ключей.
        W_uv: Линейный слой для up-проекции значений.
    """

    def __init__(self, d_model: int, d_latent: int, d_head: int) -&gt; None:
        super().__init__()
        self.W_dq = nn.Linear(d_model, d_latent)  # Down-проекция для запросов
        self.W_uq = nn.Linear(d_latent, d_head)   # Up-проекция для запросов
        self.W_dkv = nn.Linear(d_model, d_latent) # Down-проекция для ключей и значений
        self.W_uk = nn.Linear(d_latent, d_head)   # Up-проекция для ключей
        self.W_uv = nn.Linear(d_latent, d_head)   # Up-проекция для значений

    def forward(self, x: torch.Tensor) -&gt; tuple:
        """
        Description:
            Выполняет низкоранговую проекцию входных данных.

        Args:
            x: Входной тензор размерности [..., seq_len, d_model].

        Returns:
            Q: Тензор запросов размерности [..., seq_len, d_head].
            K: Тензор ключей размерности [..., seq_len, d_head].
            V: Тензор значений размерности [..., seq_len, d_head].
            C_kv: Латентное представление KV размерности [..., seq_len, d_latent].
            C_q: Латентное представление Q размерности [..., seq_len, d_latent].

        Examples:
            &gt;&gt;&gt; d_model = 512
            &gt;&gt;&gt; d_latent = 64
            &gt;&gt;&gt; d_head = 64
            &gt;&gt;&gt; batch_size = 2
            &gt;&gt;&gt; seq_len = 10
            &gt;&gt;&gt; projection_layer = MLALowRankProjection(d_model, d_latent, d_head)
            &gt;&gt;&gt; input_embeddings = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)
            &gt;&gt;&gt; Q, K, V, C_kv, C_q = projection_layer(input_embeddings)
            &gt;&gt;&gt; print("Размерность Q:", Q.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
            &gt;&gt;&gt; print("Размерность K:", K.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
            &gt;&gt;&gt; print("Размерность V:", V.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
            &gt;&gt;&gt; print("Размерность C_kv (KV-cache):", C_kv.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
            &gt;&gt;&gt; print("Размерность C_q (Q activations):", C_q.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
        """
        C_kv = self.W_dkv(x)    # [..., seq_len, d_latent]
        C_q = self.W_dq(x)      # [..., seq_len, d_latent]
        K = self.W_uk(C_kv)     # [..., seq_len, d_head]
        V = self.W_uv(C_kv)     # [..., seq_len, d_head]
        Q = self.W_uq(C_q)      # [..., seq_len, d_head]
        return Q, K, V, C_kv, C_q

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    d_model    = 512
    d_latent   = 64  # Низкая размерность
    d_head     = 64
    batch_size = 2
    seq_len    = 10

    projection_layer = MLALowRankProjection(d_model, d_latent, d_head)
    input_embeddings = torch.randn(batch_size, seq_len, d_model)  # [batch_size, seq_len, d_model]

    Q, K, V, C_kv, C_q = projection_layer(input_embeddings)

    print("Размерность Q:", Q.shape)       # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
    print("Размерность K:", K.shape)       # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
    print("Размерность V:", V.shape)       # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
    print("Размерность C_kv (KV-cache):", C_kv.shape)     # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])
    print("Размерность C_q (Q activations):", C_q.shape)  # -&gt; torch.Size([2, 10, 64])

    # В MLA, KV-кэш хранит C_kv (размерность d_latent), что меньше, чем если бы хранились K или V (размерность d_head),
    # если d_latent &lt; d_head. Аналогично, активации для Q могут быть уменьшены за счет использования C_q во время обучения, если это возможно.

3. Низкоранговое сжатие запросов

3.1. Инженерный и математический взгляд на низкоранговое сжатие запросов

Инженерный аспект:

В DeepSeek-V3, помимо низкорангового сжатия ключей и значений, также применяется низкоранговое сжатие запросов q_t . В отличие от сжатия KV, сжатие запросов не влияет на размер KV-кэша, так как запросы не кэшируются. Основная цель сжатия запросов - снижение объема памяти для активаций во время обучения. Уменьшение размера промежуточных активаций позволяет обучать модели с большими батч-сайзами или более крупные модели при ограниченных ресурсах GPU.

4. Развязанная стратегия RoPE для позиционных вложений

4.1. Инженерный и математический взгляд на развязанную стратегию RoPE

Инженерный аспект и проблема несовместимости RoPE:

Rotary Positional Embeddings (RoPE) - это метод добавления позиционной информации в Transformer, который использует вращающиеся матрицы для кодирования относительных позиций токенов. RoPE применяется непосредственно к векторам запросов и ключей.

Механизм работы Rotary Positional Embeddings (RoPE)

Зачем нужны Rotary Positional Embeddings (RoPE)? В то время как традиционные позиционные кодирования (PE) добавляют статическую позиционную информацию к эмбеддингам токенов, Rotary Positional Embeddings (RoPE) представляют собой альтернативный и более гибкий метод внедрения информации о положении токенов в архитектуру Transformer. RoPE были разработаны для решения некоторых ограничений стандартных PE и для улучшения способности модели обрабатывать относительные позиции токенов в последовательности, что особенно важно для задач, где порядок и взаимосвязь токенов играют ключевую роль.

Как и стандартные PE, RoPE необходимы, потому что механизм Self-Attention в Transformer обрабатывает все токены параллельно и не имеет встроенного понимания порядка токенов в последовательности. RoPE вводят позиционную информацию таким образом, чтобы она естественно интегрировалась в механизм внимания, влияя на взаимодействие между запросами и ключами и кодируя относительные позиции непосредственно в векторах внимания.

Как работают Rotary Positional Embeddings (RoPE)?

RoPE применяют вращательное преобразование к векторам запросов () и ключей () в механизме внимания, в зависимости от их абсолютной позиции в последовательности. Основная идея заключается в том, чтобы кодировать позиционную информацию через вращение векторов в подпространствах, что позволяет эффективно моделировать относительные позиции.

Математически, RoPE реализуется следующим образом:

Разделение размерности на пары: Вектор запроса и вектор ключа (размерности ) разделяются на пары измерений. Для каждого измерения и (где ), применяется вращение.
Матрица вращения: Для каждой позиции в последовательности и для каждой пары измерений определяется угол вращения $\theta_{pos} = pos \cdot \theta_0$ , где $\theta_0$ - базовая частота (обычно выбирается как $10000^{-2i/d_k}$ , аналогично PE). Матрица вращения $R_{\theta_{pos}}$ в двумерном подпространстве имеет вид:
$R_{\theta_{pos}} = \begin{pmatrix}\cos \theta_{pos} & -\sin \theta_{pos} \\\sin \theta_{pos} & \cos \theta_{pos}\end{pmatrix}$
Применение вращения: Для вектора запроса $q = [q_0, q_1, ..., q_{d_k-1}]$ и вектора ключа $k = [k_0, k_1, ..., k_{d_k-1}]$ , RoPE применяется попарно к измерениям:
Для четных измерений :
$q'_{2i} = q_{2i} \cos \theta_{pos} - q_{2i+1} \sin \theta_{pos} \\k'_{2i} = k_{2i} \cos \theta_{pos} - k_{2i+1} \sin \theta_{pos}$
Для нечетных измерений :
$q'_{2i+1} = q_{2i} \sin \theta_{pos} + q_{2i+1} \cos \theta_{pos} \\k'_{2i+1} = k_{2i} \sin \theta_{pos} + k_{2i+1} \cos \theta_{pos}$
В матричной форме, для каждой пары измерений , это можно представить как умножение 2x1 под-вектора на матрицу вращения $R_{\theta_{pos}}$ . Это применяется ко всем парам измерений в и для позиции .
Объединение вращенных векторов: После применения вращения к каждой паре измерений, вращенные компоненты $q' = [q'_0, q'_1, ..., q'_{d_k-1}]$ и $k' = [k'_0, k'_1, ..., k'_{d_k-1}]$ формируют векторы запроса и ключа с позиционным кодированием.

Почему используются вращения? Преимущества RoPE:

Эффективное кодирование относительных позиций: RoPE по своей конструкции хорошо подходит для кодирования относительных позиций. Скалярное произведение между двумя векторами с RoPE, зависящее от их позиций, становится функцией только относительного расстояния между этими позициями. Это свойство является ключевым преимуществом RoPE, позволяя модели эффективно улавливать зависимости, основанные на расстоянии между токенами.
Улучшенная экстраполяция на длинные последовательности: Благодаря механизму вращения и кодированию относительных позиций, RoPE демонстрируют лучшую способность к экстраполяции на последовательности длиннее, чем те, на которых модель была обучена, по сравнению со стандартными PE.
Гибкость и интеграция в механизм внимания: RoPE интегрируются непосредственно в механизм внимания, модифицируя взаимодействие между запросами и ключами. Это позволяет позиционной информации влиять на веса внимания и, следовательно, на формирование контекстуализированных представлений.
Возможность эффективной реализации: Вычисления с RoPE могут быть реализованы эффективно, особенно на аппаратном уровне, благодаря использованию тригонометрических функций и матричных операций.

Генерация позиционной информации через вращение:

RoPE генерируют позиционную информацию, вращая векторы запросов и ключей в двумерных подпространствах. Угол вращения зависит от позиции токена, что обеспечивает уникальное преобразование для каждой позиции. Важно, что вращение применяется попарно к измерениям, что позволяет сохранить размерность векторов запросов и ключей и эффективно кодировать позиционную информацию.

Интеграция в архитектуру Transformer:

RoPE не добавляются к входным эмбеддингам, как стандартные PE. Вместо этого, RoPE применяются непосредственно к векторам запросов и ключей в каждом слое механизма Multi-Head Attention. Это означает, что позиционная информация вводится на уровне механизма внимания, влияя на то, как модель взаимодействует с различными позициями в последовательности. Размерность векторов запросов и ключей остается неизменной после применения RoPE.

В кратце, RoPE:

Не добавляются к эмбеддингам, а применяются к Q и K.
Кодируют позицию через вращение векторов в подпространствах.
Эффективно моделируют относительные позиции.
Улучшают экстраполяцию на длинные последовательности.
Интегрируются непосредственно в механизм внимания.

Проблема возникает при комбинации RoPE с низкоранговым сжатием KV. Если RoPE применяется после низкорангового сжатия и расширения, то позиционная информация может быть "размыта" или недостаточно эффективно интегрирована из-за низкорангового представления. Чтобы решить эту проблему, MLA вводит развязанную стратегию RoPE.

Развязанная стратегия RoPE:

Развязанная RoPE предполагает введение дополнительных многоголовочных запросов () и общих ключей (), которые специализированы для обработки позиционной информации RoPE. Эти векторы q_R и k_R имеют собственную размерность d^R_h . RoPE применяется только к и .

Окончательные векторы запросов () и ключей () для механизма внимания формируются путем конкатенации векторов, полученных из низкорангового представления ( c_t ) и векторов RoPE ( q_R, k_R ).

Математическая формализация:

Вычисление низкоранговых векторов:
$c_t = h_t W_{uc}$
Проецирование для RoPE векторов:
$q_R = h_t W_{qR} \\k_R = h_t W_{kR}$
где $W_{qR} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d^R_h}$ и $W_{kR} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d^R_h}$ - матрицы проекции для RoPE запросов и ключей.
Применение RoPE к и :
$\tilde{q}_R = \text{RoPE}(q_R, \text{position}) \\\tilde{k}_R = \text{RoPE}(k_R, \text{position})$
где $\text{RoPE}(\cdot, \text{position})$ - функция применения Rotary Positional Embeddings, зависящая от позиции токена.
Расширение низкорангового вектора для основной части запросов и ключей:
$q_L = c_t W_{uq} \\k_L = c_t W_{uk}$
где $W_{uq} \in \mathbb{R}^{d_c \times d^L_h}$ и $W_{uk} \in \mathbb{R}^{d_c \times d^L_h}$ . Здесь - размерность "низкоранговой" части запросов и ключей. Важно, что общая размерность головы внимания .
Конкатенация для формирования окончательных запросов и ключей:
$Q = \text{Concat}(q_L, \tilde{q}_R) \\K = \text{Concat}(k_L, \tilde{k}_R)$
где $\text{Concat}(\cdot, \cdot)$ - операция конкатенации векторов. Окончательные $Q, K \in \mathbb{R}^{d_h}$ , где .

Размерности:

$h_t \in \mathbb{R}^{d_{model}}$ - входной эмбеддинг токена
$c_t \in \mathbb{R}^{d_c}$ - низкоранговый вектор
$q_R, k_R \in \mathbb{R}^{d^R_h}$ - RoPE запросы и ключи
$\tilde{q}_R, \tilde{k}_R \in \mathbb{R}^{d^R_h}$ - RoPE запросы и ключи после применения RoPE
$q_L, k_L \in \mathbb{R}^{d^L_h}$ - низкоранговые запросы и ключи
$Q, K \in \mathbb{R}^{d_h}$ - окончательные запросы и ключи,
$W_{uc} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_c}$ , $W_{qR} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d^R_h}$ , $W_{kR} \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d^R_h}$ , $W_{uq} \in \mathbb{R}^{d_c \times d^L_h}$ , $W_{uk} \in \mathbb{R}^{d_c \times d^L_h}$ - матрицы проекций

Детализация формул MLA

В MLA DeepSeek-V3 имеется 128 голов внимания, каждая с размерностью 128. Размерность d_c составляет 512.
Для более детального понимания механизма MLA, рекомендуется обратиться к разделу 2.1.2 технического отчета DeepSeek-V3 [6].

В заключение, Multi-Head Latent Attention (MLA) представляет собой ключевую техническую инновацию в DeepSeek-V3, направленную на оптимизацию вычислительной эффективности и масштабируемости модели. Уменьшение размера KV-кэша и снижение требований к памяти активаций способствуют более эффективному использованию вычислительных ресурсов, что, в свою очередь, позволяет реализовывать стратегии Test-time compute и создавать более мощные reasoning-системы, такие как DeepSeek-R1.

Figure_3

Помните, что это не единственный способ оптимизировать внимание для более быстрой генерации. Многие перешли от классического MHA к Multi-Query Attention (MQA) Ноама Шазира [7], где K и V являются общими для всех головок внимания (что значительно ускоряет вывод с небольшим ухудшением качества), и Grouped-Query Attention (GQA) также от Google [8], который был промежуточным звеном между MHA и MQA. В GQA количество головок ключ-значение было больше одной, но меньше полного набора, как в запросе — здесь одна голова ключ-значение на группу головок запроса — и качество могло приближаться к исходному MHA.

Figure_4

MLA эффективно экономит место в кэше, сравнимо с GQA с 2,25 группами, а производительность даже превосходит MHA.

5. DeepSeekMoE

Далее рассмотрим DeepSeekMoE [10], который также используется в DeepSeek-V2.

DeepSeekMoE, представленная в работе Baidu (2024) [https://arxiv.org/abs/2401.06066] и являющаяся ключевым компонентом DeepSeek-V2, представляет собой архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), нацеленную на повышение эффективности и специализации экспертных подсетей. В отличие от традиционных MoE, где эксперты могут располагаться в различных слоях, в DeepSeekMoE экспертные блоки интегрированы в слои Feed-Forward Network (FFN), заменяя собой стандартные FFN слои.

В архитектуре DeepSeekMoE слой FFN модифицируется путем внедрения механизма селекции и активации определенного числа экспертов из общего набора. Каждый эксперт представляет собой независимый слой FFN, активируемый алгоритмом маршрутизации. В контексте архитектур MoE, следует отметить, что GShard (Shazeer et al., 2020) [https://arxiv.org/abs/2006.16668] активировал два эксперта на слой, в то время как Switch Transformer (Fedus et al., 2021) [https://arxiv.org/abs/2101.03961] использовал одного. В DeepSeekMoE входные токены направляются на обработку к отобранным экспертам, и в случае активации нескольких экспертов, их выходные данные агрегируются посредством, например, весового усреднения.

Ключевой целью DeepSeekMoE является достижение более выраженной специализации экспертов. Для реализации данной цели применяется метод мелкозернистой сегментации экспертов. В соответствии с этим методом, каждый эксперт подразделяется на фрагментов, и пропорционально увеличивается количество активируемых экспертов в раз. Такой подход позволяет сохранить вычислительные ресурсы на прежнем уровне, при этом обеспечивая активацию экспертов из вместо из . Мелкозернистая сегментация расширяет комбинаторное пространство, потенциально способствуя более глубокой и дифференцированной специализации экспертов в рамках модели.

Для обеспечения эффективного усвоения общих знаний, архитектура DeepSeekMoE включает выделение общих экспертов, на которые входные данные направляются на постоянной основе. Данный подход направлен на концентрацию обучения общим знаниям в специализированных общих экспертах, в отличие от распределения общих знаний между маршрутизируемыми экспертами. В результате, DeepSeekMoE включает N_s общих и N_r маршрутизируемых экспертов. В конфигурации DeepSeek-V3 используется один общий эксперт и 256 маршрутизируемых экспертов, из которых 8 активируются на каждом слое.

Figure_5

Отбор маршрутизируемых экспертов осуществляется на основе принципа top-k, с использованием оценки сродства, вычисляемой как скалярное произведение вектора представления входного токена и центроида соответствующего эксперта. Несмотря на отсутствие детального описания метода расчета центроида в доступной технической документации, предполагается, что центроид представляет собой среднее значение активаций (или входных векторов) токенов, обработанных данным экспертом. В DeepSeek-V3 используется сигмоидальная функция и процедура нормализации оценок сродства перед применением в механизме маршрутизации.

Figure_6

Для предотвращения коллапса маршрутизации, DeepSeek-V2 применял механизм балансировочных потерь, включающий компоненты на уровне экспертов и вычислительных устройств. В DeepSeek-V3 от использования дополнительных потерь отказались, внедрив стратегию балансировки нагрузки без дополнительных потерь (Baidu, 2024) [https://arxiv.org/abs/2408.15664]. Данная стратегия предполагает добавление смещения к оценке сродства в процессе маршрутизации, с последующим выбором top-k экспертов на основе скорректированных оценок. Важно отметить, что смещение используется исключительно для маршрутизации и не влияет на вычисление экспертных весов смешивания. Контроль смещения осуществляется путем мониторинга активности экспертов в пакете данных. При обнаружении перегрузки эксперта, его смещение уменьшается, и наоборот, увеличивается при низкой активности. Указанный подход демонстрирует большую эффективность по сравнению с методами, основанными на потерях.

Figure_7

На рисунуке выше представлено сравнение различных методов балансировки нагрузки. Loss-Free Balancing устраняет компромисс между балансировкой нагрузки и качеством модели, которое наблюдается в других методах. В отличие от альтернативных подходов, он обеспечивает одновременно сбалансированную нагрузку между экспертами, устраняя градиенты помех, и предотвращает утечку будущих токенов, что критично для языковых моделей.

Figure_8

Рисунок выше демонстрирует сам процесс маршрутизации экспертов в DeepSeekMoE. Сначала вычисляются оценочные показатели (gating score), к которым добавляется экспертное смещение (expert bias). После этого происходит отбор экспертов по принципу top-k, что определяет распределение нагрузки. Затем на основе обратной связи выполняется обновление смещения (bias updating), что помогает динамически сбалансировать нагрузку между экспертами. Этот механизм снижает вероятность перегрузки отдельных экспертов и повышает равномерность использования вычислительных ресурсов.

Figure_9

На графике выше иллюстрирует компромисс между балансировкой нагрузки и качеством модели при использовании вспомогательной функции потерь (auxiliary loss). Увеличение коэффициента
улучшает балансировку нагрузки, но ухудшает показатель perplexity, что снижает эффективность модели. Метод Loss-Free позволяет избежать этого компромисса, обеспечивая наилучший баланс и производительность без необходимости в дополнительных функциях потерь.

В архитектуру DeepSeekMoE также интегрирована Complementary Sequence-Wise Auxiliary Loss с малым весовым коэффициентом, направленная на минимизацию дисбаланса при обработке последовательностей. Кроме того, применяется алгоритмическая техника Node-Limited Routing, ограничивающая максимальное количество вычислительных узлов, задействованных для обработки каждого токена. Данный механизм концептуально аналогичен балансировочным потерям, использовавшимся в DeepSeek-V2, и позволяет ограничить распространение нагрузки, направляя каждый токен не более чем на 4 вычислительных узла.

Математическая формализация DeepSeekMoE

Архитектура DeepSeekMoE использует несколько ключевых математических концепций для реализации механизма Mixture-of-Experts с акцентом на специализацию экспертов и балансировку нагрузки. Рассмотрим каждую из них подробно:

1. Маршрутизация экспертов (Expert Routing)

Цель: Определить, какие эксперты должны обрабатывать входной токен.

Формула оценки сродства:

$a_i = \sigma( h^T c_i + b_i )$

Пояснение:

– оценка сродства (affinity score) входного токена к -му эксперту. Чем выше , тем больше "подходит" токен этому эксперту.
$h = \text{LayerNorm}(x)$ – представление входного токена после применения Layer Normalization. Layer Normalization помогает стабилизировать обучение и улучшить обобщающую способность модели.
$c_i \in \mathbb{R}^d$ – центроид -го эксперта. Предполагается, что представляет собой "центр" пространства представлений токенов, которые должен обрабатывать -й эксперт. Как указано в тексте, центроид, вероятно, рассчитывается как среднее значение представлений токенов, обработанных этим экспертом.
– динамическое смещение (bias) для -го эксперта. Это смещение используется для балансировки нагрузки между экспертами. Оно динамически корректируется, чтобы предотвратить перегрузку одних экспертов и недозагрузку других.
$\sigma(\cdot)$ – сигмоидальная функция. Применяется для нормализации оценки сродства в диапазон от 0 до 1. Сигмоида преобразует скалярное произведение и смещение в вероятность или уверенность в том, что токен должен быть направлен к данному эксперту.

Формула выбора экспертов (Top-K Selection):

$\text{Top-K} = \arg\max_{i \in \{1,...,N_r\}} ( a_i )$

Пояснение:

$\text{Top-K}$ – множество индексов экспертов с наивысшими оценками сродства .
$\arg\max_{i \in \{1,...,N_r\}} ( a_i )$ – операция, которая выбирает индексы экспертов из общего числа маршрутизируемых экспертов , для которых оценка сродства является наибольшей.
В DeepSeek-V3, как указано, и . Это означает, что для каждого входного токена выбираются 8 из 256 маршрутизируемых экспертов для обработки.

2. Мелкозернистая сегментация экспертов (Fine-Grained Expert Segmentation)

Цель: Увеличить специализацию экспертов без увеличения вычислительных затрат.

Формула агрегации выходов с мелкозернистой сегментацией:

$y = \sum_{j=1}^{mK} g_j \cdot E_j^{(m)}(h), \quad \text{где } \sum g_j = 1$

Пояснение:

– коэффициент мелкозернистой сегментации (например, ). Каждый исходный эксперт разделяется на подэкспертов.
$E_j^{(m)}(h)$ – -й подэксперт (из общего числа ) обрабатывает входное представление . Важно отметить, что каждый подэксперт имеет меньший размер, чем исходный эксперт (примерно в раз меньше по FLOPs).
– количество активируемых подэкспертов. Если изначально активировалось экспертов, то после сегментации активируется подэкспертов.
– весовой коэффициент (gate weight) для -го подэксперта. Эти веса определяют, насколько сильно вклад каждого подэксперта влияет на итоговый выход. Сумма всех весов равна 1, что обеспечивает нормализацию выходных данных.
– выход слоя MoE после агрегации выходов активированных подэкспертов с учетом весовых коэффициентов.

Сохранение вычислительных затрат:

Мелкозернистая сегментация позволяет увеличить количество "специализированных" вычислительных блоков (подэкспертов) без увеличения общего объема вычислений, поскольку каждый подэксперт меньше исходного эксперта. Как показано в примере, активация подэкспертов, каждый из которых требует $\text{FLOPs}/m$ , приводит к тем же общим FLOPs, что и активация исходных экспертов.

3. Совместное использование общих экспертов (Shared Experts)

Цель: Обеспечить усвоение общих знаний, которые должны быть доступны для всех входных токенов.

Формула выходного слоя с общим экспертом:

$y = E_{\text{shared}}(h) + \sum_{j \in \text{Top-K}} g_j \cdot E_j(h)$

Пояснение:

$E_{\text{shared}}(h)$ – выход общего эксперта, который обрабатывает представление каждого входного токена. Общий эксперт всегда активен и не участвует в маршрутизации.
– выход -го маршрутизируемого эксперта (здесь уже подразумеваются исходные эксперты, а не подэксперты, если мелкозернистая сегментация применяется к маршрутизируемым экспертам).
Сумма $\sum_{j \in \text{Top-K}} g_j \cdot E_j(h)$ – представляет собой агрегированный выход выбранных маршрутизируемых экспертов, как описано в разделе 1 и 2.
– итоговый выход слоя MoE, который является суммой выхода общего эксперта и агрегированного выхода маршрутизируемых экспертов.

Общий эксперт позволяет модели изучать общие закономерности и знания, которые применимы ко всем типам входных данных, в то время как маршрутизируемые эксперты специализируются на более конкретных и узких областях.

4. Динамическая балансировка нагрузки (Dynamic Load Balancing)

Цель: Равномерно распределить нагрузку между маршрутизируемыми экспертами, чтобы избежать ситуации, когда некоторые эксперты перегружены, а другие недоиспользуются.

Формула обновления смещения :

$b_i^{(t+1)} = b_i^{(t)} - \eta \cdot \left( \text{load}_i - \frac{\text{Total load}}{N_r} \right)$

Пояснение:

$b_i^{(t+1)}$ – новое значение смещения для -го эксперта на следующем шаге обновления.
$b_i^{(t)}$ – текущее значение смещения для -го эксперта.
$\eta$ – скорость обучения (learning rate) для обновления смещения. Определяет, насколько быстро смещение корректируется в ответ на дисбаланс нагрузки.
$\text{load}_i$ – количество токенов, обработанных -м экспертом в текущем пакете (batch).
$\text{Total load}$ – общее количество токенов в пакете, обработанных всеми маршрутизируемыми экспертами.
– общее количество маршрутизируемых экспертов.
$\frac{\text{Total load}}{N_r}$ – средняя нагрузка на эксперта, если нагрузка была бы идеально распределена.
$\left( \text{load}_i - \frac{\text{Total load}}{N_r} \right)$ – разница между фактической нагрузкой на -го эксперта и средней нагрузкой. Если эта разница положительная, эксперт перегружен; если отрицательная, недогружен.

Механизм балансировки:

Формула обновляет смещение b_i таким образом, чтобы уменьшить нагрузку на перегруженных экспертов и увеличить нагрузку на недогруженных. Если эксперт перегружен ( $\text{load}_i > \frac{\text{Total load}}{N_r}$ ), смещение b_i уменьшается, что снижает оценку сродства a_i для этого эксперта в будущем, и, следовательно, уменьшает вероятность его выбора. И наоборот, если эксперт недогружен, его смещение увеличивается, повышая вероятность его выбора.

5. Агрегация выходов экспертов - Веса смешивания (Gate Weights)

Цель: Определить вклад каждого выбранного эксперта в итоговый выход.

Формула весов смешивания :

$g_j = \frac{\exp(a_j / \tau)}{\sum_{k \in \text{Top-K}} \exp(a_k / \tau)}$

Пояснение:

– весовой коэффициент для -го выбранного эксперта.
– оценка сродства для -го эксперта, рассчитанная ранее.
$\tau$ – температура (temperature). Параметр, который контролирует "мягкость" распределения весов.
- При высоком $\tau$ распределение весов становится более равномерным, и вклад всех выбранных экспертов становится более схожим.
- При низком $\tau$ распределение становится более резким, и эксперт с самой высокой оценкой сродства получает значительно больший вес, чем остальные.
$\exp(a_j / \tau)$ – экспонента от нормированной оценки сродства. Экспоненцирование усиливает различия между оценками сродства.
$\sum_{k \in \text{Top-K}} \exp(a_k / \tau)$ – сумма экспонент от нормированных оценок сродства для всех выбранных экспертов. Используется для нормализации весов так, чтобы их сумма была равна 1.

Механизм смешивания:

Формула использует softmax-подобный механизм для расчета весов смешивания. Эксперты с более высокими оценками сродства a_j получают более высокие веса g_j , что означает, что их выходной вклад в итоговый результат будет больше. Температура $\tau$ позволяет регулировать степень "концентрации" внимания на наиболее подходящих экспертах.

6. Дополнительные механизмы

a) Complementary Sequence-Wise Auxiliary Loss (Дополнительная вспомогательная потеря для балансировки последовательностей)

Цель: Обеспечить баланс нагрузки на уровне последовательностей, чтобы избежать дисбаланса в обработке длинных последовательностей.

Формула вспомогательной потери $\mathcal{L}_{\text{aux}}$ :

$\mathcal{L}_{\text{aux}} = \lambda \cdot \sum_{s=1}^S \left( \frac{1}{L} \sum_{t=1}^L \mathbb{I}(E_j \text{ обработал } x_t^s) - \mu \right)^2$

Пояснение:

$\mathcal{L}_{\text{aux}}$ – значение вспомогательной потери.
$\lambda$ – коэффициент масштабирования для вспомогательной потери ( $\lambda \ll 1$ ). Вспомогательная потеря имеет небольшой вес, чтобы не доминировать над основной функцией потерь.
– количество последовательностей в пакете.
– длина последовательности (предполагается, что все последовательности в пакете имеют одинаковую длину для упрощения, но в общем случае может быть средняя длина или максимальная длина).
– -й токен в -й последовательности.
$\mathbb{I}(E_j \text{ обработал } x_t^s)$ – индикаторная функция, которая равна 1, если эксперт обработал токен , и 0 в противном случае.
$\frac{1}{L} \sum_{t=1}^L \mathbb{I}(E_j \text{ обработал } x_t^s)$ – доля токенов в -й последовательности, обработанных экспертом . Это мера нагрузки на эксперта в рамках одной последовательности.
$\mu$ – целевая средняя нагрузка (target average load). Желаемое среднее значение доли токенов, которые должен обрабатывать каждый эксперт в последовательности.
$\left( \frac{1}{L} \sum_{t=1}^L \mathbb{I}(E_j \text{ обработал } x_t^s) - \mu \right)^2$ – квадрат отклонения фактической нагрузки эксперта в последовательности от целевой средней нагрузки. Квадрат используется для штрафования как перегрузки, так и недогрузки.
$\sum_{s=1}^S ( \ldots )^2$ – сумма квадратов отклонений по всем последовательностям в пакете.
$\sum_{j}$ (неявно присутствует суммирование по всем экспертам, хотя в формуле не указано явно, но логично предположить, что потеря рассчитывается для каждого эксперта и суммируется).

Механизм балансировки на уровне последовательностей:

Вспомогательная потеря штрафует модель, если нагрузка на экспертов в рамках отдельных последовательностей сильно отклоняется от целевой средней нагрузки. Это способствует более равномерному распределению нагрузки не только в целом по пакету, но и внутри каждой последовательности, что может быть важно для обработки длинных текстов.

b) Node-Limited Routing (Маршрутизация с ограничением по узлам)

Цель: Ограничить количество вычислительных узлов, на которые направляется каждый токен, для повышения эффективности и снижения задержек.

Формула ограничения:

$\sum_{n=1}^4 \mathbb{I}(\text{Токен } x \text{ направлен на узел } n) \leq 4$

Пояснение:

$\mathbb{I}(\text{Токен } x \text{ направлен на узел } n)$ – индикаторная функция, которая равна 1, если токен направлен на вычислительный узел , и 0 в противном случае.
– индекс вычислительного узла (предполагается, что используется до 4 узлов, как указано в тексте).
$\sum_{n=1}^4 \mathbb{I}(\text{Токен } x \text{ направлен на узел } n)$ – общее количество вычислительных узлов, на которые направлен токен .

Механизм ограничения:

Ограничение $\sum_{n=1}^4 \mathbb{I}(\text{Токен } x \text{ направлен на узел } n) \leq 4$ гарантирует, что каждый токен направляется не более чем на 4 вычислительных узла. Это может быть реализовано на уровне инфраструктуры или алгоритмически при выборе экспертов. Ограничение по узлам помогает уменьшить коммуникационные издержки и повысить параллелизм вычислений, особенно в распределенных вычислительных средах.

Ключевые выводы по DeepSeekMoE:

Маршрутизация экспертов: Основана на оценке сродства, сигмоиде и динамическом смещении для балансировки нагрузки. Выбираются Top-K экспертов.
Мелкозернистая сегментация: Увеличивает специализацию экспертов без увеличения FLOPs за счет разделения экспертов на подэкспертов и активации большего их количества.
Общий эксперт: Обеспечивает усвоение общих знаний, обрабатывая каждый токен.
Динамическая балансировка нагрузки: Регулирует смещения экспертов на основе текущей нагрузки для равномерного распределения работы.
Веса смешивания: Используют softmax-подобный механизм для агрегации выходов экспертов, определяя вклад каждого эксперта на основе оценки сродства и температуры.
Дополнительные механизмы:
- Вспомогательная потеря для балансировки нагрузки на уровне последовательностей.
- Ограничение маршрутизации по узлам для повышения эффективности в распределенных системах.

6. Прогнозирование нескольких токенов (MTP)

Обратимся к рассмотрению инновационной функции, получившей название "Прогнозирование Множественных Токенов" (Multi-Token Prediction, MTP). Суть MTP заключается в концептуальном расширении парадигмы предсказания, предполагая прогнозирование не единичного токена, а целого набора токенов для каждой позиции в последовательности. В текущей архитектуре модели, в частности, реализовано предсказание двух токенов – текущего и непосредственно следующего за ним. В теоретическом плане, подобный подход призван усилить обучающий сигнал, что, в свою очередь, потенциально ведет к повышению эффективности использования обучающих данных. Более того, выдвигается гипотеза, что MTP способствует более основательной подготовке модели к задаче прогнозирования будущих токенов, обеспечивая более глубокое понимание контекстуальных зависимостей.

Figure_10

Реализация прогнозирования токенов в MTP осуществляется в последовательном порядке. Для предсказания D дополнительных токенов используются D специализированных модулей MTP, отличающихся общей структурой вложений и выходной головкой. В качестве входных данных каждый модуль получает выходные данные либо из основного слоя модели, либо из предыдущего модуля MTP, а также вложения следующего токена. Предварительно данные подвергаются процедуре нормализации RMSNorm и последующему объединению. Каждый модуль MTP вычисляет значение потерь кросс-энтропии. Среднее значение потерь, рассчитанное по всем модулям, интегрируется в общую функцию потерь модели в качестве дополнительного слагаемого, умноженного на коэффициент λ (значение которого составляет 0.3 для первых 10T токенов и 0.1 для последующих 4.8T). Важно отметить, что в процессе инференса модули MTP отключаются, однако сохраняется возможность их применения в рамках спекулятивного декодирования, что открывает перспективы для дальнейших исследований и оптимизаций.

Figure_11

Эффективность MTP подтверждается последовательным улучшением производительности на разнообразных бенчмарках. Эмпирические исследования демонстрируют, что точность предсказания следующего токена колеблется в диапазоне от 85% до 90%. Примечательно, что в сочетании со спекулятивным декодированием наблюдается значительное увеличение показателя TPS (токенов в секунду) – в 1.8 раза.

Инфраструктура

Инфраструктурное обеспечение, лежащее в основе обучения DeepSeek-V3, представляет собой не менее важный аспект. Обучение модели было проведено на мощном вычислительном кластере, включающем 2048 графических процессоров NVIDIA H800. Здесь уместно отметить, что H800 является специализированной версией H100, адаптированной для китайского рынка. В архитектуре H800 наблюдается оптимизация параметров межсоединения, выражающаяся в более чем двукратном снижении пропускной способности и уменьшении числа соединений NVLink. Производительность в операциях FP64 FLOPS также снижена на порядок, что, хотя и не является критическим фактором для задач обучения нейронных сетей, может представлять собой ограничение в других областях, таких как, например, вычислительные задачи в ядерной физике. В рамках продуктовой линейки NVIDIA, модель H200 позиционируется как усовершенствованная итерация H100, отличающаяся увеличенным объемом и повышенной скоростью доступа к памяти.

Figure_12

Для проведения обучения была разработана специализированная проприетарная платформа под названием HAI-LLM. Архитектура DeepSeek-V3 интегрирует комплексный набор стратегий параллелизма, включающий 16-сторонний конвейерный параллелизм (Pipeline Parallelism, PP), 64-сторонний экспертный параллелизм (Expert Parallelism, EP) с распределением нагрузки на 8 узлов, а также параллелизм данных ZeRO-1 (Data Parallelism, DP). Для достижения максимальной эффективности конвейерного параллелизма был разработан инновационный алгоритм DualPipe, обеспечивающий перекрытие фаз коммуникации и вычислений как в прямом, так и в обратном проходах. Данный подход позволяет существенно сократить время простоя конвейера, повышая общую пропускную способность системы. Благодаря значительным достижениям в области оптимизации использования памяти, разработчикам удалось обойтись без применения тензорного параллелизма (Tensor Parallelism, TP). В дополнение к этому, были разработаны высокопроизводительные межузловые ядра коммуникации типа all-to-all, обеспечивающие эффективный обмен данными между вычислительными узлами.

Figure_13

7. Обучение FP8

Особый интерес представляет собой методология обучения модели с применением формата FP8. Для читателей, не обладающих достаточным знакомством с форматами FP32, FP16, BF16, рекомендуется обратиться к следующему детальному описанию.

Понимание форматов чисел с плавающей точкой (Floating-Point) в машинном обучении

В машинном обучении, особенно в глубоком обучении, мы работаем с огромными объемами числовых данных – весами моделей, входными данными, промежуточными вычислениями и т.д. Для представления этих чисел в компьютерах используются различные форматы. Среди наиболее распространенных – форматы чисел с плавающей точкой (floating-point), которые позволяют представлять как очень большие, так и очень маленькие числа.

Почему важны разные форматы?

Выбор формата чисел влияет на несколько ключевых аспектов:

Точность вычислений: Формат определяет, насколько точно можно представить число. Более высокая точность (например, FP32) позволяет более точно хранить и обрабатывать значения.
Объем памяти: Формат определяет, сколько памяти требуется для хранения одного числа. Менее точные форматы (например, FP16, BF16, FP8) занимают меньше места.
Скорость вычислений: Операции с менее точными форматами могут выполняться быстрее на специализированном оборудовании (например, на GPU и специализированных ускорителях).

В контексте обучения нейронных сетей, особенно больших моделей, баланс между этими аспектами критически важен. Использование менее точных форматов может ускорить обучение и снизить потребление памяти, но при этом нужно следить, чтобы не потерять в качестве модели из-за недостаточной точности.

Основные форматы: FP32, FP16, BF16

Давайте рассмотрим каждый из этих форматов подробнее.

1. FP32 (Single-Precision Floating Point - Одинарная точность)

Полное название: IEEE 754 single-precision binary floating-point format.
Размер: 32 бита (4 байта) на число.
Структура: Состоит из трех частей:
- Знак (Sign): 1 бит (определяет, положительное или отрицательное число).
- Экспонента (Exponent): 8 бит (определяет порядок числа).
- Мантисса (Fraction/Mantissa): 23 бита (определяет значащие цифры числа).

Характеристики FP32:

Высокая точность: FP32 обеспечивает достаточную точность для большинства задач машинного обучения. Это "стандартный" формат, который долгое время использовался по умолчанию.
Большой диапазон значений: Может представлять как очень большие, так и очень маленькие числа.
Умеренное потребление памяти: 4 байта на число – это не самое экономное, но и не чрезмерное потребление.
Производительность: Производительность операций FP32 может быть ограничена на некоторых типах оборудования, особенно при работе с очень большими моделями.

Применение FP32:

Традиционно использовался для обучения нейронных сетей. Долгое время был стандартом де-факто.
Используется, когда требуется высокая точность вычислений.
Может использоваться для хранения весов моделей и активаций.

Аналогия: Представьте себе линейку длиной 1 метр с миллиметровыми делениями. FP32 – это как такая линейка: достаточно точная для большинства измерений в обычной жизни.

2. FP16 (Half-Precision Floating Point - Половинная точность)

Полное название: IEEE 754 half-precision binary floating-point format.
Размер: 16 бит (2 байта) на число.
Структура:
- Знак (Sign): 1 бит.
- Экспонента (Exponent): 5 бит.
- Мантисса (Fraction/Mantissa): 10 бит.

Характеристики FP16:

Половинная точность: Точность FP16 значительно ниже, чем у FP32. Диапазон представимых чисел также меньше.
Низкое потребление памяти: В два раза меньше памяти, чем FP32.
Высокая производительность: Операции FP16 могут быть значительно быстрее, чем FP32, на оборудовании, оптимизированном для FP16 (например, на современных GPU NVIDIA Tensor Cores).

Применение FP16:

Ускорение обучения и инференса нейронных сетей. Использование FP16 позволяет увеличить пропускную способность и снизить задержки.
Снижение потребления памяти. Позволяет обучать и развертывать более крупные модели при ограниченных ресурсах памяти.
Часто используется в технике "смешанной точности" (Mixed Precision Training). В этом подходе часть вычислений (например, градиенты) выполняется в FP32 для стабильности, а другие части (например, прямые и обратные проходы) – в FP16 для скорости.

Аналогия: FP16 – это как линейка длиной 30 см с делениями в полсантиметра. Менее точная, чем метровая линейка, но более компактная и быстрая в использовании для приблизительных измерений.

Ограничения FP16:

Ограниченный диапазон и точность: Может вызвать проблемы с "переполнением" (overflow) или "недополнением" (underflow) при работе с очень большими или очень маленькими числами. Также может возникнуть потеря точности, особенно при накоплении ошибок в глубоких сетях.
Требует осторожного использования: Не всегда можно просто заменить FP32 на FP16 без дополнительных мер, таких как масштабирование градиентов, loss scaling и т.д.

3. BF16 (BFloat16 - Brain Floating Point 16-bit)

Полное название: Brain Floating Point 16-bit. Разработан Google для использования в TPU (Tensor Processing Units).
Размер: 16 бит (2 байта) на число.
Структура:
- Знак (Sign): 1 бит.
- Экспонента (Exponent): 8 бит.
- Мантисса (Fraction/Mantissa): 7 бит.

Характеристики BF16:

Точность: Меньше, чем FP32, но важно отметить, что BF16 жертвует точностью мантиссы, но сохраняет диапазон экспоненты FP32. Это ключевое отличие от FP16.
Диапазон значений: Диапазон значений BF16 практически такой же, как у FP32. Это означает, что BF16 лучше подходит для предотвращения переполнения/недополнения, чем FP16, особенно при работе с градиентами в глубоком обучении.
Низкое потребление памяти: Как и FP16, занимает 2 байта на число.
Высокая производительность: Поддерживается многими современными ускорителями, включая GPU NVIDIA и TPU Google.

Применение BF16:

Альтернатива FP16 для ускорения обучения и инференса. BF16 часто рассматривается как более "безопасная" альтернатива FP16, особенно для обучения больших моделей, благодаря более широкому диапазону.
Широко используется в экосистеме Google (TPU, TensorFlow).
Рассматривается как "отраслевой стандарт" или распространенная комбинация FP32/16. Это связано с тем, что BF16 обеспечивает хороший баланс между точностью, диапазоном и производительностью.

Аналогия: BF16 – это как метровая линейка, но с делениями в сантиметрах, а не миллиметрах. Точность делений ниже, чем у миллиметровой линейки (FP32), но длина линейки (диапазон) остается такой же. Для многих задач, где не нужна сверхвысокая точность, но важен широкий диапазон измерений, такая линейка может быть вполне достаточной и удобнее в использовании.

Сравнение FP16 и BF16:

Характеристика	FP16	BF16
Размер	16 бит	16 бит
Диапазон экспоненты	Меньше, чем FP32	Сопоставим с FP32
Точность мантиссы	Выше, чем BF16	Ниже, чем FP16
Риск переполнения/недополнения	Выше, чем BF16	Ниже, чем FP16, сопоставим с FP32
Производительность	Высокая	Высокая
Потребление памяти	Низкое	Низкое
Когда использовать?	Когда важна скорость и экономия памяти, но нужно быть осторожным с диапазоном и точностью	Когда важен широкий диапазон и скорость, часто более "безопасный" выбор, чем FP16

FP8

Теперь вернемся к формату FP8. FP8 – это еще более "компактный" формат чисел с плавающей точкой, занимающий всего 8 бит (1 байт) на число. Существует несколько вариантов FP8, но общая идея заключается в дальнейшем снижении точности и диапазона для достижения еще большей производительности и экономии памяти.

Из тех.отчета видно, что:

FP8 – это новый и перспективный формат для обучения больших моделей. DeepSeek-V3, возможно, первая публично представленная крупномасштабная модель, обученная на FP8.
FP8 может обеспечить значительное увеличение пропускной способности. Пример Habana/Intel Gaudi2 показывает увеличение на 34% по сравнению с BF16 при сохранении сопоставимого качества.
Microsoft также активно исследует FP8 (FP8-LM, библиотека MS-AMP).
Другие компании (OpenAI, Google) могут также интересоваться FP8, хотя их стратегии могут отличаться. Google, по-видимому, пока предпочитает BF16.

Почему FP8 становится актуальным?

Рост размеров моделей: Современные нейронные сети становятся все больше и больше. Снижение точности и потребления памяти становится критически важным для обучения и развертывания таких моделей.
Специализированное оборудование: Производители аппаратного обеспечения (NVIDIA, Intel, Google и др.) разрабатывают специализированные ускорители, которые оптимизированы для работы с низкоточными форматами, включая FP8.
Баланс между точностью и эффективностью: Исследования показывают, что для многих задач глубокого обучения, особенно на этапе инференса, полная точность FP32 не всегда необходима. Использование менее точных форматов может обеспечить значительное ускорение и экономию ресурсов без существенной потери качества.

В заключение:

Форматы FP32, FP16, BF16 и FP8 представляют собой спектр компромиссов между точностью, диапазоном, производительностью и потреблением памяти. Выбор формата зависит от конкретной задачи, аппаратного обеспечения и требований к точности. FP32 долгое время был стандартом, но в последние годы форматы половинной точности (FP16, BF16) и, в перспективе, форматы еще меньшей точности (FP8) становятся все более важными для обучения и развертывания больших и эффективных моделей машинного обучения. Разработка и внедрение FP8, является активной областью исследований и разработок, направленной на дальнейшее повышение эффективности глубокого обучения.

Несмотря на то, что формат FP8 не является предметом рассмотрения в указанной публикации, аналогия позволит сформировать адекватное представление о его ключевых характеристиках. Весьма вероятно, что DeepSeek-V3 является первой в своем роде публично представленной крупномасштабной производственной моделью, обучение которой было осуществлено с использованием формата FP8. В качестве контрастного примера можно привести Llama3, обучение которой, по имеющимся сведениям, проводилось в формате BF16, который в настоящее время рассматривается как своего рода отраслевой стандарт или, по крайней мере, распространенная комбинация FP32/16. В контексте предшествующих исследований следует упомянуть работу израильских ученых из Habana (ныне Intel) [11]. Ими была успешно обучена 7B модель на 2T токенах, используя аппаратную платформу Gaudi2 от Intel-Habana, достигнув при этом качества, сопоставимого с BF16, и продемонстрировав увеличение пропускной способности на 34%. Также заслуживает внимания более ранняя инициатива FP8-LM от Microsoft [12], в рамках которой была обучена модель GPT-175B. Microsoft также предоставила в открытый доступ соответствующую библиотеку программного обеспечения [ссылка на github.com/Azure/MS-AMP], способствующую дальнейшему развитию исследований в данной области. Нельзя исключать вероятность того, что OpenAI также перешла на использование FP8 в своих внутренних разработках, по крайней мере, для некоторых моделей, однако официальная информация по этому вопросу отсутствует. Стратегия Google в отношении выбора форматов обучения остается не вполне определенной, однако, по всей видимости, предпочтение отдается формату BF16.

Figure_14

Вместе с тем, следует отметить, что DeepSeek-V3 реализует стратегию смешанной точности, при которой определенный набор операций по-прежнему выполняется с использованием форматов BF16 или даже FP32. В частности, форматы повышенной точности применяются к таким ключевым компонентам, как модуль встраивания (embedding module), выходная головка (output head), модули стробирования MoE (Mixture of Experts), операторы нормализации и механизмы внимания. Более того, основные веса модели, градиенты весов и состояния оптимизатора сохраняются с повышенной точностью. Данный подход обусловлен стремлением обеспечить стабильность процесса обучения, которая, как известно, является одним из основных вызовов при использовании форматов с низкой точностью, наряду с ограничениями, связанными с аппаратной поддержкой. Несмотря на это, подавляющее большинство вычислительно затратных операций выполняется в формате FP8, что позволяет достичь значительной экономии ресурсов.

Figure_15

Выдвигается предположение, что именно применение формата FP8 в значительной степени обусловило существенное снижение вычислительных издержек. В идеализированном сценарии, переход на FP8 потенциально позволяет удвоить объем доступных вычислений, одновременно сокращая требования к объему памяти вдвое. С целью повышения точности вычислений в формате FP8 был реализован ряд дополнительных методологических приемов, включая более совершенные техники квантования, повышенную точность аккумуляции и приоритизацию мантиссы над экспонентой. В результате, для представления всех тензоров используется формат E4M3 (4 бита для экспоненты и 3 бита для мантиссы), что представляет собой более унифицированный подход по сравнению с потенциально возможным использованием комбинации форматов E4M3 и E5M2.

Также были предприняты целенаправленные усилия по оптимизации процессов хранения данных и межпроцессорной коммуникации, что позволило добиться сокращения как потребления памяти, так и накладных расходов, связанных с передачей данных. Эффективность обучения в формате FP8 была тщательно верифицирована на модели DeepSeek-V2 в конфигурациях с 16B и 230B параметрами. Полученные результаты свидетельствуют о том, что различия в производительности между моделями, обученными с использованием FP8 и BF16, находятся в пределах статистической погрешности, что подтверждает состоятельность подхода FP8.

Figure_16

В заключение, следует отметить оптимизацию, проведенную в отношении процесса инференса. Развертывание фаз предварительного заполнения (prefill) и декодирования (decoding) осуществляется на раздельной основе. Напомним, что фаза предварительного заполнения включает в себя обработку всех входных токенов (prompt tokens) и вычисление промежуточных KV-пар (ключ-значение), в то время как фаза декодирования представляет собой итеративный процесс авторегрессивной генерации токенов. Более детальное описание данного процесса можно найти по следующей ссылке: [ссылка на подробности]. Для фазы предварительного заполнения минимальная конфигурация развертывания предполагает использование 4 узлов, оснащенных 32 GPU, с соответствующими параметрами параллелизма. В свою очередь, для фазы декодирования, требующей задействования 9 экспертных моделей, минимальная конфигурация увеличивается до 40 узлов, включающих 320 GPU, и характеризуется индивидуальным набором настроек, оптимизированных для данной фазы.

8. Процедура обучения модели DeepSeek-V3

Процесс обучения модели DeepSeek-V3 включает два основных этапа: предварительное обучение (pretraining) и постобучение (posttraining). В ходе предварительного обучения осуществляется обработка значительных объемов данных и применение различных стратегий машинного обучения для формирования базовой модели. На этапе постобучения производится тонкая настройка (supervised fine-tuning, SFT) и обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL), что позволяет оптимизировать модель для интерактивного использования. Мы рассмотрим ключевые аспекты обоих этапов, включая использование новых методик и сравнительный анализ с аналогичными моделями.

Предварительное обучение

Подготовка данных и токенизация

В сравнении с предыдущей версией DeepSeek-V2 [13], в DeepSeek-V3 была увеличена доля данных, относящихся к математике и программированию, а также расширен языковой охват. Однако основную часть датасета по-прежнему составляют англоязычные и китайские тексты. В окончательный корпус включено 14,8 трлн токенов (против 8,1 трлн в DeepSeek-V2). В качестве метода токенизации использован byte pair encoding (BPE) со словарем объемом 128 тысяч слов. В новой версии токенизатор был переработан для более эффективной обработки многоязычных данных, а также были добавлены токены, сочетающие знаки пунктуации с разрывами строк.

Методология предварительного обучения

В процессе обучения используется стратегия прогнозирования следующего токена (next-token prediction) в сочетании с техникой восстановления пропущенного фрагмента текста (fill-in-the-middle, FIM). Последняя реализована с частотой 0,1, аналогично DeepSeekCoder-V2 [14], и была первоначально предложена OpenAI [15]. В данном методе модель обучается восстанавливать центральную часть текста, используя структуру "Префикс-Суффикс-Середина" (prefix-suffix-middle, PSM):

<|fim_begin|>𝑓_pre<|fim_hole|>𝑓_suf<|fim_end|>𝑓_middle<|eos_token|>

В ходе предварительного обучения максимальная длина последовательности составляла 4000 токенов. Для расширения контекста применялся алгоритм YaRN [16], который позволил увеличить контекстное окно сначала до 32 тысяч токенов, а затем до 128 тысяч. Этот процесс включал две дополнительные фазы обучения по 1000 шагов каждая.

Краткий обзор метода YaRN

Введение
Современные большие языковые модели (LLM), такие как LLaMA, GPT-NeoX и PaLM, демонстрируют впечатляющие результаты в задачах обработки естественного языка (NLP). Однако их применение ограничено фиксированным размером контекстного окна — максимальной длиной последовательности, на которой модель была обучена. Это становится критическим препятствием для задач, требующих анализа длинных текстов, таких как суммаризация документов, многоэтапные диалоги или обработка научных статей. В статье "YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models" предлагается инновационный метод расширения контекстного окна моделей, использующих Rotary Position Embeddings (RoPE), который сочетает вычислительную эффективность с сохранением производительности.

Проблема ограниченного контекстного окна
Контекстное окно определяет, сколько токенов модель может одновременно учитывать при генерации ответа. Например, если модель обучена на 2048 токенах, она «не видит» информацию за пределами этого диапазона. Авторы подчеркивают, что это ограничение снижает практическую применимость LLM в реальных сценариях, где контекст часто превышает стандартные 4k–8k токенов. Проблема усугубляется тем, что большинство моделей плохо экстраполируют за пределы обученной длины, что приводит к резкому падению качества при работе с длинными последовательностями.

RoPE и вызовы экстраполяции
Rotary Position Embeddings (RoPE) — популярный метод кодирования позиционной информации, который использует вращательные матрицы для учета относительных позиций токенов. Несмотря на эффективность, RoPE, как и другие позиционные эмбеддинги, страдает от неспособности обобщать за пределы обученной длины. Например, если модель обучалась на последовательностях длиной 2048, попытка обработать 4096 токенов без модификаций приведет к искажению позиционной информации и снижению точности.

Недостатки существующих методов
До появления YaRN существовало два основных подхода:

Position Interpolation (PI) — линейное «растягивание» позиционных эмбеддингов для умещения большего контекста.
«NTK-aware» интерполяция — метод, вдохновленный нейронными тангенциальными ядрами, который распределяет интерполяцию неравномерно по частотам.

Однако оба метода требуют значительных вычислительных ресурсов для дообучения (fine-tuning) — например, PI нуждается в 10–100 миллионах токенов. Кроме того, после расширения контекста модели демонстрируют ухудшение производительности на коротких последовательностях, что ограничивает их универсальность.

Метод YaRN: Компоненты и инновации
YaRN (Yet another RoPE extensioN method) решает эти проблемы за счет трех ключевых компонентов:

«NTK-by-parts» интерполяция
В отличие от предыдущих методов, YaRN учитывает неоднородность частот в RoPE. Высокочастотные компоненты (отвечающие за локальные связи между соседними токенами) интерполируются минимально, чтобы сохранить детализацию, а низкочастотные (глобальный контекст) — более агрессивно. Это позволяет модели корректно обрабатывать как близкие, так и удаленные токены в расширенном окне.
Масштабирование внимания через температуру
В механизм внимания вводится температурный коэффициент ( t ), который смягчает softmax-функцию. Это снижает дисбаланс между логитами при увеличении контекста и стабилизирует обучение. Важно, что модификация не требует изменения кода модели и не добавляет вычислительных затрат.
Динамическое масштабирование
Во время инференса модель постепенно адаптируется к превышению исходного контекстного окна, избегая резкого падения производительности. Например, при достижении предела в 64k токенов YaRN позволяет плавно ухудшать качество, а не «ломаться» мгновенно.

Экспериментальные результаты
YaRN демонстрирует state-of-the-art результаты в расширении контекста:

Модели LLaMA 7B/13B успешно масштабируются до 128k токенов, сохраняя низкую перплексию.
Для дообучения требуется всего 0.1% данных от исходного предобучения (в 10 раз меньше, чем у PI) и 2.5 раза меньше шагов.
На стандартных бенчмарках (например, PG19, arXiv) YaRN превосходит PI и «NTK-aware» на 15–20% по точности.

Интересно, что YaRN позволяет экстраполировать контекст: модель, обученная на 64k токенах, корректно обрабатывает 128k без дополнительной настройки. Это открывает путь к эффективному использованию «длинного контекста» без полного переобучения.

Практические преимущества

Совместимость: YaRN легко интегрируется в существующие архитектуры и поддерживается библиотеками вроде Flash Attention 2, что ускоряет инференс.
Масштабируемость: Метод работает для моделей разных размеров (от 7B до 70B параметров) и типов (LLaMA, GPT-NeoX).
Экономия ресурсов: Сокращение данных и шагов обучения снижает стоимость развертывания.

Ключевые цитаты и их значимость

«YaRN достигает современного уровня производительности… на менее чем ∼0.1% от исходных данных» — это подчеркивает революционную эффективность метода.
«Динамическое масштабирование позволяет модели постепенно ухудшаться, а не ломаться» — ключевое преимущество для промышленного применения, где стабильность критична.

Заключение и перспективы
YaRN устанавливает новый стандарт в расширении контекстного окна LLM. Его способность сохранять производительность на коротких контекстах, минимизировать затраты на дообучение и поддерживать экстраполяцию делает его универсальным инструментом для NLP-сообщества. В будущем метод может быть адаптирован для других типов позиционных эмбеддингов, а также интегрирован в frameworks обучения, такие как Hugging Face Transformers, что ускорит его внедрение в промышленность.

Вывод
Статья о YaRN не только решает конкретную техническую проблему, но и открывает новые возможности для применения LLM в реальных задачах — от анализа юридических документов до создания диалоговых агентов с долгосрочной памятью. Это важный шаг к преодолению одного из ключевых ограничений современных языковых моделей.

Figure_17

Результат превосходит предыдущую модель DeepSeek-V2 и две плотные модели, Qwen2.5 72B Base и LLaMA-3.1 405B Base, по нескольким бенчмаркам, включая английский язык, китайский язык, код, математику и один многоязычный бенчмарк, что делает ее самой сильной открытой моделью.

Figure_18

Интересно сравнение с Qwen2.5 72B Base — это одна из сильных моделей с почти вдвое большим количеством активных параметров, чем DeepSeek. LLaMA-3.1 405B Base имеет в 11 раз больше параметров, но работает хуже в этих тестах.

Результатом этого этапа является базовая модель DeepSeek-V3-Base . Следующий этап постобучения создает модель чата с тонкой настройкой инструкций DeepSeek-V3.

Постобучение

Контролируемая тонкая настройка (SFT)

На этапе SFT использовались два типа данных: относящиеся к задачам рассуждения (reasoning) и не относящиеся к ним (non-reasoning). Финальный датасет инструкционной настройки содержал 1,5 млн примеров.

Данные reasoning были сосредоточены на математике, программировании и логических задачах. Они были сгенерированы внутренней моделью DeepSeek-R1, которая, в свою очередь, была обучена на основе DeepSeek-V3. Однако модель DeepSeek-R1 была подвержена проблемам многословия, избыточного анализа и некорректного форматирования. Для решения этой проблемы использовался специализированный экспертный подход, включавший этапы SFT и RL. Генерация данных осуществлялась с высокой температурой, что позволило выявить закономерности в ответах модели R1 и использовать их при создании обучающего корпуса.

Данные non-reasoning включали примеры творческого письма, ролевых сценариев и простых ответов на вопросы. Они были созданы на основе DeepSeek-V2.5 и прошли дополнительную проверку с участием аннотаторов.

> Как итог, качество и объем данных в Supervised Fine-Tuning (SFT) критически влияют на финальное качество модели.

Обучение с подкреплением (RL)

Обучение с подкреплением основывалось на двух подходах: использовании модели вознаграждения (reward model, RM) с правилами и RM на основе модели. Первый метод применялся в ситуациях, где возможна формальная верификация ответа, например, при решении математических задач с детерминированными результатами или задач программирования, проверяемых с помощью компилятора. Там, где формальная проверка затруднена (например, в заданиях на творческое письмо), использовалась модель вознаграждения, оценивающая соответствие ответа запросу.

В DeepSeek-V3 применен алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO) [17], являющийся модификацией Proximal Policy Optimization (PPO). В отличие от PPO, данный метод позволяет отказаться от отдельной функции стоимости (value function), что снижает вычислительные затраты. Вместо этого используется среднее вознаграждение по выборкам, полученным из одного запроса. Для обеспечения стабильности модели в процессе RL применялись меры по ограничению расхождений с базовой моделью (KL-regularization), упрощенные за счет прямого сравнения между эталонной моделью и политикой.

Краткий обзор алгоритма GRPO

Введение в GRPO

GRPO — это алгоритм обучения с подкреплением, предназначенный для оптимизации LLM в задачах, требующих структурированного рассуждения, таких как математика и логика. Он был представлен в работах DeepSeekMath и DeepSeek-R1 как ответ на вызовы обучения моделей с миллиардами параметров. GRPO предлагает более эффективный подход по сравнению с традиционными методами, такими как Proximal Policy Optimization (PPO), за счет устранения ключевых узких мест, связанных с вычислением advantage-функций.

Объяснение Advantage-функций

Advantage-функция — это ключевое понятие в обучении с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), которое количественно оценивает преимущество выбора конкретного действия a в состоянии s по сравнению со средним действием, предписанным текущей политикой модели. Формально она выражается как разница между Q-функцией (ожидаемая суммарная награда за действие a в состоянии s) и V-функцией (средняя ожидаемая награда в состоянии s при текущей политике):

Зачем нужны Advantage-функции?

Оценка относительной ценности действий:
- Помогает модели понять, насколько конкретное действие лучше или хуже "стандартного" поведения в данном контексте.
- Пример: В математической задаче действие "выбрать метод интегрирования по частям" может иметь высокий advantage, если приводит к правильному ответу, и низкий — если усложняет решение.
Снижение дисперсии градиентов:
- Использование относительных advantage-значений вместо абсолютных наград делает обновления политики более стабильными.

Как вычисляются Advantage-функции в классическом RL (например, PPO)?

В Proximal Policy Optimization (PPO):

Value-сеть (отдельная нейросеть) обучается предсказывать V(s) — ожидаемую награду для состояния s.
Q(s, a) оценивается через фактическую полученную награду + дисконтированные будущие награды.
Advantage вычисляется как:
$A(s, a) = R_{\text{total}} - V(s)$
где $( R_{\text{total}} )$ — дисконтированная сумма наград за траекторию.

Проблемы PPO:

Value-сеть требует дополнительных вычислительных ресурсов и памяти.
Ошибки в предсказаниях V(s) (особенно в задачах с многомодальным распределением наград, как в LLM) искажают advantage-значения.

Новаторский подход GRPO к Advantage-функциям

GRPO полностью устраняет необходимость в value-сети, используя групповую относительную нормализацию:
для каждого промпта генерируется группа из ответов $G = \{O_1, O_2, ..., O_N\}$ с использованием политики $\pi$ . Каждому ответу O_i присваивается награда R_i = R(O_i) , отражающая его качество. Advantage-функция для -го ответа O_i относительно группы вычисляется по формуле:

$A_i(O_i, G) = R_i - \bar{R}_G = R_i - \frac{1}{N} \sum_{j=1}^N R_j$

где $\bar{R}_G = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^N R_j$ — средняя награда по группе .

> По сути, Advantage-функция в GRPO для каждого конкретного ответа рассчитывается как награда конкретного ответа минус среднее арифметическое наград всех ответов в группе.

Ключевые особенности GRPO подхода:

Групповая относительная нормализация: Advantage-функция вычисляется относительно группы ответов, сгенерированных для одного и того же промпта, что обеспечивает относительную оценку качества.
Устранение value-сети: Средняя награда по группе $\bar{R}_G$ служит в качестве baseline, заменяя необходимость в отдельной value-сети для оценки ценности состояний или действий.
Обучение на основе сравнения: GRPO фокусируется на обучении политики, которая генерирует ответы, превосходящие в среднем другие ответы в группе, что делает его эффективным в задачах, где важна относительная оценка качества.
KL-дивергенция: Жесткая интеграция в loss-функцию через относительные веса: KL-дивергенция вводится в функцию потерь для регуляризации, ограничивая величину изменения политики на каждом шаге обучения и предотвращая её резкие колебания, что способствует стабильности обучения.

Ограничения и замечания:

Эффективность GRPO подхода зависит от качества функции награды . Необходимо корректно определить функцию награды, чтобы она адекватно отражала желаемые свойства ответов.
Размер группы является гиперпараметром, который может влиять на стабильность и эффективность обучения. Выбор оптимального значения может потребовать экспериментальной настройки.
GRPO, как и другие методы обучения с подкреплением, может быть чувствителен к выбору гиперпараметров оптимизации и архитектуры модели.

Практическая интерпретация для LLM

В GRPO advantage-функция становится инструментом ранжирования вариантов ответа:

Модель учится генерировать ответы, которые не просто "хороши", но значительно лучше среднего в своей группе.
Это стимулирует:
- Поиск неочевидных, но эффективных цепочек рассуждений.
- Избегание шаблонных ошибок, типичных для группы.

Эффект: Модель фокусируется на качественных различиях между ответами, а не на абсолютных значениях наград, что критично для сложных задач с неоднозначными критериями успеха.

Контекст проблемы:

В задачах рассуждения LLM часто генерируют множественные "рассуждения-цепочки" (chain-of-thought), но стандартные алгоритмы RL слабо адаптированы для их оценки.
Value-сети в PPO требуют значительных ресурсов для обучения и склонны к ошибкам в многомодальных распределениях наград.

Основные отличия GRPO от PPO

Характеристика	PPO	GRPO
Наличие value-сети	Требуется	Исключена
Оценка преимущества	На основе value-сети	Групповая относительная нормализация внутри траекторий
KL-дивергенция	Опциональная регуляризация	Жесткая интеграция в loss-функцию через относительные веса
Использование памяти	Высокое (2 модели)	Снижено на 40-60% за счет удаления value-сети
Сходимость	Зависит от точности value-сети	Стабильнее благодаря групповой стабилизации градиентов

Математические основы GRPO

Функция потерь в GRPO:

$L(\theta) = \mathbb{E}_{(s,a) \sim \pi_{\text{old}}} \left[ \frac{\pi_\theta(a|s)}{\pi_{\text{old}}(a|s)} \, A(s,a) \;-\; \beta \cdot D_{KL}(\pi_\theta \,\|\, \pi_{\text{old}}) \right],$

где:

$\theta$ — параметры текущей политики (нейронной сети), которые оптимизируются в процессе обучения.
— текущее состояние (state) среды, в котором находится агент.
— действие (action), выбранное агентом в состоянии .
$\pi_\theta(a|s)$ — вероятность выбора действия в состоянии согласно текущей политике.
$\pi_{\text{old}}(a|s)$ — вероятность выбора действия в состоянии согласно старой политике, зафиксированной на момент сбора данных.
— преимущество (advantage) действия в состоянии , вычисляемое как разница между ожидаемой наградой при выборе и средней наградой в состоянии . Формально:
где — оценка общей награды за выбор в , а — средняя ценность состояния .
$\mathbb{E}_{(s,a) \sim \pi_{\text{old}}}$ — математическое ожидание, взятое по состояниям и действиям из опыта, собранного старой политикой $\pi_{\text{old}}$ (off-policy данные).
$D_{KL}(\pi_\theta \,\|\, \pi_{\text{old}})$ — KL-дивергенция между распределениями действий текущей и старой политик в состоянии :
$D_{KL}(\pi_\theta \,\|\, \pi_{\text{old}}) = \mathbb{E}_{a \sim \pi_\theta} \left[ \log \frac{\pi_\theta(a|s)}{\pi_{\text{old}}(a|s)} \right].$
$\beta$ — гиперпараметр, регулирующий силу KL-регуляризации (типичные значения: 0.05–0.2).

Пояснения

Off-policy обучение: Градиенты вычисляются на данных, собранных старой политикой ( $\pi_{\text{old}}$ ), но оптимизируется новая политика ( $\pi_\theta$ ).
Importance weighting $\frac{\pi_\theta}{\pi_{\text{old}}}$ корректирует градиенты с учетом различий между политиками, предотвращая смещение оценок.
KL-дивергенция ограничивает скорость изменения политики, обеспечивая устойчивость обучения.
Преимущество направляет обновление в сторону действий с большей ожидаемой наградой. Если , действие в состоянии считается лучше среднего.

Оптимизация:

Градиенты обновляются только для токенов, критически влияющих на награду (например, ключевых шагов в математическом выводе).
- Формально, это можно представить как применение маски к градиентам, где для «критических» токенов и для остальных. Таким образом, обновляются только параметры, связанные с «критическими» токенами, что повышает эффективность обучения, фокусируясь на наиболее значимых частях рассуждения.
Сэмплирование ответов: Для каждого промпта параллельно генерируются 4–8 вариантов, что улучшает покрытие пространства решений.

Немного цифр

Эффективность:
- Удаление value-сети сокращает объем памяти на 18.2 GB для модели с 33B параметров (эксперименты DeepSeek-R1).
- Время обучения сокращается на 35% при решении задач уровня MATH dataset.
Стабильность:
- Групповая нормализация уменьшает дисперсию градиентов (на 60% по сравнению с PPO).
- KL-регуляризация предотвращает "распад политики" — типичную проблему PPO.
Результативность:
- На бенчмарке MATH GRPO повысил точность модели DeepSeek-Math-7B с 51.2% до 58.7%.
- В логических задачах (например, FOLIO) улучшение составило 12.3%.

Практическая реализация GRPO

Шаги внедрения:

Супервизионное дообучение (SFT):
- Используются данные формата:
```
{"prompt": "Решите уравнение ∫₀¹ x² dx", "response": "∫₀¹ x² dx = [x³/3]₀¹ = 1/3"}
```
- Ключевой аспект: очистка данных от ошибок через self-consistency проверку.
Моделирование награды:
- Для математических задач (пример):
- Разработка эффективной функции награды является ключевым аспектом GRPO. В общем случае, она должна быть спроектирована так, чтобы поощрять желаемые свойства рассуждений — корректность, логическую последовательность, краткость и эффективность решения. Веса коэффициентов (например, 1, 0.5, -0.3 в примере) могут быть настроены эмпирически для достижения оптимального баланса между этими свойствами.
Обучение с GRPO:
- Гиперпараметры:
  - Batch size: 512 промптов (по 4 ответа на промпт → 2048 примеров/шаг).
  - Learning rate: 1e-6 с линейным затуханием.
- Трюк: Заморозка первых 10% слоев модели для сохранения общих знаний.

Кейсы применения

DeepSeek-Math-33B:
- Решение задач Международной математической олимпиады (IMO) с точностью 44.5%.
- Особенность: Использование GRPO + деревоискока (MCTS) для генерации шагов.
Логический планировщик AlphaLogic:
- Автоматическое доказательство теорем в Coq с успешностью 68% (против 52% у PPO).

Заключение

GRPO представляет собой значительный шаг вперёд в области обучения с подкреплением для LLM, особенно в задачах, требующих сложного рассуждения. Его применение уже выходит за рамки математики — текущие исследования тестируют GRPO в юридическом анализе и генерации научных гипотез. Несмотря на ограничения, алгоритм демонстрирует потенциал для создания "мыслящих" ИИ-систем, способных к глубокому абстрактному мышлению.

Дополнительно использовался метод "самовознаграждения" (Self-Rewarding), основанный на концепции конституционного ИИ [18]. Этот подход позволил улучшить качество модели в субъективных задачах, где отсутствуют строгие критерии оценки.

Краткий обзор метода "самовознаграждения" (Self-Rewarding)

Введение

Данный раздел обобщает ключевые положения статьи "Самообучающиеся языковые модели" (Self-Rewarding Language Models). Работа посвящена инновационному подходу к обучению больших языковых моделей (LLM), в рамках которого модель самостоятельно генерирует и оценивает данные для своего обучения. Это позволяет минимизировать зависимость от антропогенных (человеко-ориентированных) данных, преодолевая ограничения традиционных методов выравнивания ИИ.

Основные темы и идеи

Критика классических методов выравнивания
Авторы подвергают анализу недостатки методов Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) и Direct Preference Optimization (DPO). Подчеркивается, что RLHF зависит от «замороженной» модели вознаграждения, качество которой ограничено объёмом человеческих данных, а DPO — от прямого использования антропогенных предпочтений. Оба подхода, по мнению исследователей, сталкиваются с «бутылочным горлышком» в виде конечности и субъективности человеческих оценок [18]:
> "The standard approach of RLHF learns a reward model from human preferences... A recent alternative is DPO... In both cases, the approach is bottlenecked by the size and quality of the human preference data".
Архитектура самообучающихся моделей
Ключевая инновация — создание агента, объединяющего две функции:
- Генерация ответов (instruction following);
- Создание и оценка обучающих данных (self-instruction creation). Модель действует как генератор-критик, итеративно улучшая как свои ответы, так и критерии их оценки. Этот процесс авторы называют Self-Rewarding Language Models.
Итеративное обучение через DPO
Обучение реализуется циклически:
- Шаг 1: Генерация новых промптов и ответов с последующей оценкой через LLM-as-a-Judge (модель анализирует релевантность, полноту, ясность и другие критерии);
- Шаг 2: Формирование пар предпочтений (preference pairs) для обучения через DPO. Каждая итерация (Mt → Mt+1) улучшает как способность модели следовать инструкциям, так и её навыки оценки [18]: > "Our self-alignment method consists of two steps: (i) Self-Instruction creation... (ii) Instruction following training... This whole procedure can then be iterated...".
Экспериментальные результаты
- Модель Llama 2 70B после трёх итераций превзошла Claude 2, Gemini Pro и GPT-4 0613 на бенчмарке AlpacaEval 2.0.
- Наибольший прогресс зафиксирован в задачах, требующих экспертизы (STEM, гуманитарные науки, ролевые игры).
- Способность модели к самовознаграждению (reward modeling) коррелирует с человеческими оценками (r = 0.89).

Важные детали реализации

Инициализация: Базой служит предобученная модель (Llama 2 70B) с добавлением seed-данных из Open Assistant.
Генерация данных: Используется few-shot prompting для создания промптов и вариативных ответов.
Безопасность: Авторы отмечают риски reward hacking и необходимость дальнейшего анализа этических аспектов.

Выводы и перспективы
Предложенный метод демонстрирует потенциал для создания автономных систем, способных к непрерывному самоулучшению. Однако для масштабирования подхода требуются:

Декомпозиция пределов итеративного обучения;
Механизмы предотвращения reward hacking;
Независимые оценки безопасности.

Работа вносит вклад в развитие конституционного ИИ, предлагая альтернативу антропоцентричным подходам к выравниванию LLM.

Figure_19

Потери KL (необходимые для предотвращения генерации моделью кардинально отличающегося и нечитаемого текста) также упрощены, поскольку сравнение выполняется непосредственно между эталонной моделью и политикой, а не между вознаграждением и политикой.

Figure_20

Преимущество в GRPO по сути рассчитывается как z-оценка.

Figure_21

Сравнительный анализ и заключение

Результаты тестирования DeepSeek-V3 демонстрируют превосходство модели над ее предшественниками и конкурентами. По результатам бенчмарков DeepSeek-V3 обходит такие модели, как Qwen2.5 72B Base и LLaMA-3.1 405B Base, в задачах на обработку английского и китайского языков, программирования, математики и многоязычного анализа.

Примечательно, что DeepSeek-V3 достигла показателей, сопоставимых с GPT-4o-0513 и Claude-Sonnet-3.5-1022, несмотря на значительно меньшие затраты на обучение. В частности, общие вычислительные затраты на обучение DeepSeek-V3 составили 180 тыс. GPU-часов на H800, что существенно ниже затрат на создание модели Sonnet, которые оцениваются в десятки миллионов долларов.

Figure_22

В статье представлен интересный анализ дистилляции из модели рассуждений (R1). Это улучшает качество, но также увеличивает среднюю длину ответа, требуя тщательного баланса в настройках. Они протестировали это на математике и программировании, но планируют расширить дальше.

Figure_23

Они также упоминают использование конституционного ИИ ( https://arxiv.org/abs/2212.08073 ) — подход, который мне очень нравится (в первую очередь из-за его масштабируемости) — для задач, где проверка и алгоритмическая обратная связь затруднены. По сути, модель оценивала сама себя, что они назвали Self-Rewarding . Этот подход улучшил качество, особенно в субъективных оценках. Я понимаю, что они планируют добавить больше конституционных входов.

Я не буду углубляться в бенчмарки, но статья содержит более подробный анализ. В любом случае, это впечатляющая модель.

Figure_24

Таким образом, DeepSeek-V3 представляет собой не только мощную языковую модель, но и инновационную платформу для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта. Дальнейшее развитие модели может включать оптимизацию алгоритмов обучения, расширение языкового покрытия и улучшение методик RL для более точного моделирования сложных взаимодействий.

9. Барабанная дробь! 🥁 Вот мы и добрались до R1

Что новаторского в R1? 🤔

Разработка модели рассуждений DeepSeek-R1

В рамках развития семейства моделей DeepSeek была разработана модель рассуждений DeepSeek-R1, построенная на основе базовой модели DeepSeek-V3-Base. Архитектура DeepSeek-R1 включает в себя DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, а также ансамбль из шести дистиллированных моделей меньшего размера.

Новаторские аспекты DeepSeek-R1

Ключевым достижением DeepSeek-R1, в частности версии DeepSeek-R1-Zero (название которой отсылает к Alpha Zero), является демонстрация возможности эффективного обучения рассуждению преимущественно посредством обучения с подкреплением (RL) при относительно ограниченном объеме данных для контролируемой тонкой настройки (SFT). Это указывает на потенциальную возможность снижения зависимости от обширных "человеческих демонстраций" в процессе SFT, хотя отмечается, что инициализация обучения с использованием ограниченного набора высококачественных примеров SFT способствует достижению улучшенных результатов.

Значимым результатом также является создание открытой модели, демонстрирующей развитые способности к обоснованию выводов. Ожидается, что дальнейшее развитие и адаптация подобных моделей сообществом исследователей приведет к существенному прогрессу в области создания ИИ, способного к рассуждению.

DeepSeek-R1-Zero: Детали реализации

В качестве основы для DeepSeek-R1-Zero была использована модель DeepSeek-V3-Base. При обучении применялся алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO) [17], ранее использованный в DeepSeek-V3 и DeepSeekMath. Использование GRPO позволило избежать необходимости в отдельной модели критика, которая в традиционных подходах сопоставима по размеру с моделью политики.

> Как было описано ранее, GRPO представляет собой метод, устраняющий потребность в явной функции ценности, что снижает вычислительные затраты.

Система вознаграждения в DeepSeek-R1-Zero реализована на основе моделирования правил, что также способствует снижению вычислительных издержек по сравнению с использованием нейросетевых моделей вознаграждения. Данный подход является развитием RM на основе правил, применявшихся на этапе постобучения DeepSeek-V3.

В рамках системы вознаграждения были реализованы два типа наград:

Награды за точность: оценка корректности ответа, применяемая в задачах, где существует объективный критерий правильности, например, в математических задачах или задачах на написание кода.
Награды за формат: обеспечение соответствия структуры "мыслительного процесса" заданному формату, в частности, использование XML-тегов `` для выделения этапов рассуждения.

Разработчики целенаправленно отказались от использования нейросетевых RM из-за их уязвимости к манипуляциям (adversarial attacks), высокой ресурсоемкости и дополнительной сложности, связанной с обучением таких моделей.

Для активации механизма рассуждения использовалась простая CoT-подсказка, предписывающая модели предварительно "подумать" перед генерацией ответа.

Figure_25

DeepSeek-R1-Zero демонстрирует значительный прогресс в процессе обучения, достигая уровней производительности в бенчмарке AIME 2024, сопоставимых с моделью OpenAI o1-0912 и превосходя o1-mini уже после 8000 шагов обучения. Применение стратегии голосования по большинству (например, на основе 64 сгенерированных ответов) существенно повышает качество итоговых результатов.

Figure_26

Figure_27

Подход Zero, основанный исключительно на RL без предварительного SFT, позволяет наблюдать эволюцию характеристик модели непосредственно в процессе обучения. В частности, отмечается устойчивая тенденция к увеличению длины генерируемых ответов, что интерпретируется как спонтанное усвоение моделью зависимости между детализацией рассуждений и качеством решения. В ходе обучения также наблюдается эмерджентное возникновение способностей к рефлексии (переоценке предыдущих шагов) и исследованию альтернативных подходов к решению задач, которые не были явно запрограммированы в архитектуре модели.

Figure_28

Особый интерес представляет зафиксированный феномен "момента озарения" (insight), демонстрирующий способность модели к пересмотру и коррекции собственных ответов, аналогично когнитивным процессам, наблюдаемым у человека.

Figure_29

Несмотря на отмеченные достижения, DeepSeek-R1-Zero не лишена ограничений. Выходные данные модели могут характеризоваться недостаточной читаемостью и лингвистической неоднородностью, включая смешение языков. Для решения этих проблем и улучшения качества "холодного старта" модели было принято решение о проведении предварительной тонкой настройки на высококачественном наборе данных перед началом этапа RL.

DeepSeek-R1

В основе разработки DeepSeek-R1 лежит усовершенствованный процесс обучения, структурированный на четырех последовательных этапах, каждый из которых играет ключевую роль в достижении желаемых характеристик модели.

Первый этап, получивший название "Cold Start", был посвящен сбору обширного корпуса данных, включающего тысячи примеров, демонстрирующих длинные цепочки рассуждений (Chain-of-Thought, CoT). Исследовательская группа использовала метод "подсказок с несколькими выстрелами" (few-shot prompting), предоставляя модели подробные примеры CoT, явно стимулируя генерацию развернутых ответов и тщательную верификацию каждого шага рассуждения. Примечательно, что в качестве исходных данных были задействованы результаты, полученные DeepSeek-R1-Zero, прошедшие процедуру ручной постобработки, что обеспечило высокое качество и релевантность примеров. Каждый пример завершался лаконичным резюме, аккумулирующим ключевые моменты цепочки рассуждений.

Второй этап, обозначенный как "Reasoning-oriented Reinforcement Learning" (обучение с подкреплением, ориентированное на рассуждение), был направлен на тонкую настройку модели DeepSeek-V3-Base на основе данных, собранных на этапе "Cold Start". При этом был применен аналогичный процесс обучения с подкреплением (RL), что и в случае с -Zero. Для решения проблемы неоднородности языкового состава в генерируемых текстах, было введено дополнительное вознаграждение за языковую консистентность, определяемое как пропорция целевого языка в рамках CoT. Финальная функция вознаграждения представляла собой интеграцию точности выполнения задачи и языковой согласованности, что позволило обучать модель до достижения конвергенции, обеспечивая как качество рассуждений, так и лингвистическую однородность.

Третий этап, названный "Rejection Sampling and Supervised Fine-Tuning" (отбор отклонением и обучение с учителем), использовал контрольную точку, полученную на предыдущем этапе, для генерации данных, предназначенных для последующего обучения с учителем (SFT). В то время как первоначальные данные "холодного старта" были преимущественно ориентированы на развитие навыков рассуждения, данные, собранные на данном этапе, охватывали более широкий спектр задач, включая письмо, ролевые игры и другие задачи общего назначения, что способствовало расширению функциональных возможностей модели. Данные были классифицированы на две категории: данные, ориентированные на рассуждение (Reasoning), и данные, не связанные с рассуждением (Non-Reasoning).

Для категории Reasoning (600 000 примеров) были сгенерированы новые цепочки рассуждений, отправной точкой для которых послужила контрольная точка с предыдущего этапа. Эти цепочки подверглись тщательной фильтрации, частично с использованием DeepSeek-V3 в качестве оценочной модели. Для каждой подсказки генерировалось несколько вариантов ответа, после чего отбраковывались проблемные результаты, характеризующиеся смешением языков, излишней многословностью (длинные абзацы) или некорректным форматированием (блоки кода).

Категория Non-Reasoning (200 000 примеров) включала примеры, охватывающие широкий спектр задач, таких как письмо, ответы на фактические вопросы (QA), самопознание и перевод. Для формирования этой категории был задействован конвейер DeepSeek-V3, при этом частично использовался его набор данных SFT, а также возможности DeepSeek-V3 для генерации новых примеров.

Завершающим шагом данного этапа стала тонкая настройка DeepSeek-V3-Base (исходной модели, а не контрольной точки с предыдущего этапа) в течение двух эпох на полном наборе данных, включающем 800 000 примеров, что позволило интегрировать и обобщить знания, полученные на предыдущих этапах.

Четвертый этап, озаглавленный "Reinforcement Learning для всех сценариев", представлял собой вторую фазу обучения с подкреплением, направленную на повышение как полезности, так и безвредности модели (аналогично подходам конституционного искусственного интеллекта), одновременно с дальнейшим совершенствованием способностей к рассуждению. Для данных, ориентированных на рассуждение, применялись вознаграждения, основанные на правилах, в то время как для общих данных использовались модели вознаграждения из конвейера DeepSeek-V3. В контексте полезности акцент был сделан исключительно на итоговом резюме, тогда как оценка безвредности учитывала весь вывод модели в целом. Хотя конкретные детали реализации данного этапа представлены в ограниченном объеме, имеющиеся сведения позволяют предположить, что был реализован подход, аналогичный конституционному ИИ (или RLAIF), для оптимизации обоих аспектов – как полезности, так и безвредности, а не только безвредности, как это было предложено в исходной концепции CAI.

Дистилляция

Исследовательская группа признала, что, несмотря на высокую эффективность больших моделей MoE, существует значительная потребность в более компактных и плотных моделях. С целью удовлетворения этой потребности, была проведена дистилляция DeepSeek-R1 в различные архитектуры с открытым исходным кодом, включая Qwen и Llama. Процесс дистилляции заключался в тонкой настройке этих моделей на выходах DeepSeek, с использованием вышеупомянутого набора данных из 800 000 образцов.

Результатом данного процесса стало семейство дистиллированных моделей, включающее:

Qwen2.5-Математика-1.5B
Qwen2.5-Математика-7B
Qwen2.5-14B
Qwen2.5-32B
Лама-3.1-8B
Llama-3.3-70B-Инструктировать

Важно отметить, что данные дистиллированные версии прошли только этап обучения с учителем (SFT) без дополнительного обучения с подкреплением (RL). Это открывает перспективы для сообщества по дальнейшему улучшению их производительности посредством тонкой настройки RL и других методов оптимизации.

Результаты оценки

Для всесторонней оценки производительности DeepSeek-R1 и его дистиллированных версий, исследовательская группа провела серию сравнительных тестов, используя в качестве эталонов такие модели, как DeepSeek-V3, Claude-Sonnet-3.5-1022, GPT-4o-0513, OpenAI-o1-mini и OpenAI-o1-1217.

Результаты оценки способностей к рассуждению продемонстрировали, что R1 по производительности сопоставима с OpenAI-o1-1217, значительно превосходя Sonnet, 4o и mini.

Figure_30

Дистиллированные модели также продемонстрировали впечатляющие результаты. В качестве базовой линии для сравнения была использована открытая модель QwQ-32B-Preview:

Figure_31

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B превосходит, что примечательно, GPT-4o-0513.
DeepSeek-R1-14B демонстрирует превосходство над QwQ-32B-Preview.
DeepSeek-R1-32B и DeepSeek-R1-70B по производительности опережают o1-mini.

Примечательно, что теперь в распоряжении сообщества имеются открытые модели столь высокого качества, которые могут быть запущены локально. Можно ожидать дальнейшего улучшения их характеристик по мере того, как сообщество будет совершенствовать эти модели с помощью RL и других методов тонкой настройки.

Отдельный эксперимент, проведенный с Qwen-32B-Base, был посвящен сравнению чистого обучения RL (DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B) с дистилляцией. Полученные результаты свидетельствуют о том, что дистилляция из более крупной модели является более эффективным подходом, чем прямое обучение моделей меньшего размера посредством RL.

Figure_32

Иными словами, для создания эффективной модели меньшего размера предпочтительнее использовать метод дистилляции из более мощной модели, нежели пытаться обучить ее напрямую через RL, причем успех в последнем случае не гарантирован. Примечательно, что разработка эффективных небольших моделей посредством прямого обучения по-прежнему представляет собой сложную задачу, в то время как путь через большие модели оказывается более продуктивным.

Еще один важный вывод заключается в том, что масштабирование по-прежнему играет решающую роль: более крупные модели демонстрируют более высокую производительность. Следовательно, потенциал R1 мог бы быть еще более значительным, если бы он был получен в результате дистилляции из модели еще большего размера.

Что не сработало?

Применение модели вознаграждения за процесс (PRM), в которой вознаграждения начисляются не только за конечный результат, но и за отдельные этапы CoT, оказалось сопряжено со значительными трудностями. На практике, выделение четко определенных этапов в общем процессе рассуждения зачастую представляет собой нетривиальную задачу. Даже в случаях, когда такое выделение возможно, оценка точности отдельных шагов является крайне сложной. Более того, данный подход имеет тенденцию провоцировать "взлом вознаграждения" (reward hacking), что усложняет процесс и влечет за собой значительные накладные расходы. В конечном итоге, полученные преимущества оказались ограниченными и не оправдали затраченных усилий.

Использование поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), аналогичного тому, что применяется в AlphaGo, предполагает декомпозицию ответа на более мелкие шаги для исследования пространства решений. Модель получила указание использовать специальные теги для разграничения различных этапов рассуждения. На начальном этапе, исследовательская группа использовала подсказки для поиска ответов посредством MCTS с предварительно обученной моделью оценки. В дальнейшем, на основе полученных пар "вопрос-ответ", проводилось обучение моделей актора и критика, с целью итеративного улучшения процесса.

Однако, масштабирование данного подхода столкнулось с серьезными препятствиями. Пространство решений в задачах обработки естественного языка не обладает такой четкой структурой, как в играх. Генерация токенов экспоненциально усложняется с увеличением глубины поиска, что вынудило исследователей ограничить максимальную глубину, приводя к поиску локальных оптимумов. Кроме того, обучение эффективной модели оценки является непростой задачей, и качество этой модели напрямую влияет на процесс генерации. В конечном счете, достичь итеративного улучшения не удалось, что остается нерешенной проблемой.

Планы на будущее

Авторы исследования обозначили ряд направлений для дальнейшего совершенствования модели, и R2, безусловно, является ожидаемым этапом в этом процессе.

В число планируемых улучшений входят:

Оптимизация механизма вызова функций, расширение возможностей многооборотного диалога, усовершенствование сложных ролевых игр и генерации JSON.
Устранение проблемы смешения языков: поскольку модель оптимизирована для английского и китайского языков, она демонстрирует склонность к переключению на эти языки при обработке запросов на других языках. Хотя это может не являться критической проблемой, подобное поведение может дезориентировать пользователей.
Снижение чувствительности модели к формулировке подсказок: наблюдается тенденция к ухудшению производительности при использовании "малого количества выстрелов" (few-shot), в связи с чем рекомендуется использовать подход "нулевого количества выстрелов" (zero-shot prompting). Данная рекомендация согласуется с руководствами для o1.
Дальнейшая оптимизация модели для задач Software Engineering, что открывает перспективы для создания локального open-source copilot, способного существенно повысить эффективность разработки программного обеспечения.

🔥Не пропустите важные обновления и углубленные материалы!🔥

Хотите быть в курсе самых свежих обзоров и исследований в мире ML и AI? Переходите по ссылкам ниже, чтобы получить доступ к эксклюзивному контенту:

📌 Все обзоры также доступны в нашем Telegram канале TheWeeklyBrief📢

📌 Более подробный обзор с математической формализацией и программным кодом ждет вас в нашем репозитории Weekly-arXiv-ML-AI-Research-Review 👩‍💻📂✨

Не упустите шанс глубже погрузиться в мир технологий! 🚀

Ссылки:

Wei, J., Zhou, D., Wei, Q., Zou, C., Bastings, J., Cheng, C. Y., ... & Le, Q. V. (2022).
Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models.
arXiv preprint arXiv:2201.11903.
📄 Статья
Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q. V., & Chi, E. H. (2022).
Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models.
arXiv preprint arXiv:2203.11171.
📄 Статья
Yao, S., Yu, D., Zhao, J., Cui, Y., Rao, I., Zhao, J., ... & Zhang, C. (2023).
Large language model guided tree-of-thought.
arXiv preprint arXiv:2305.08291.
📄 Статья
Long, L. (2023).
Tree of thoughts: Deliberate problem solving with large language models.
arXiv preprint arXiv:2305.10601.
📄 Статья
Schlag, I., Sukhbaatar, S., Celikyilmaz, A., Yih, W.-t., Weston, J., Schmidhuber, J., & Li, X. (2023).
Large Language Model Programs.
arXiv preprint arXiv:2305.05364.
📄 Статья
DeepSeek-AI, Aixin Liu, Bei Feng, Bing Xue, Bingxuan Wang, ..., & Zizheng Pan. (2024).
DeepSeek-V3 Technical Report.
arXiv preprint arXiv:2412.19437.
📄 Статья
DeepSeek-AI, Aixin Liu, Bei Feng, Bin Wang, Bingxuan Wang, Bo Liu, Chenggang Zhao, ..., & Ziwei Xie. (2024).
DeepSeek Team et al., 2024b.
arXiv preprint arXiv:2405.04434.
📄 Статья
Anonymous. (2019).
Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need.
arXiv preprint arXiv:1911.02150.
📄 Статья
Anonymous. (2023).
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints.
arXiv preprint arXiv:2305.13245.
📄 Статья
Dai, D., Deng, C., Zhao, C., Xu, R. X., Gao, H., Chen, D., ... & Liang, W. (2024).
arXiv preprint arXiv:2401.06066.
📄 Статья
Fishman, M., Chmiel, B., Banner, R., & Soudry, D. (2025).
Scaling FP8 training to trillion-token LLMs.
arXiv preprint arXiv:2409.12517.
📄 Статья
Peng, H., Wu, K., Wei, Y., Zhao, G., Yang, Y., Liu, Z., ... & Hu, H. (2023).
FP8-LM: Training FP8 Large Language Models.
arXiv preprint arXiv:2310.18313.
📄 Статья
DeepSeek-AI, Aixin Liu, Bei Feng, Bin Wang, Bingxuan Wang, Bo Liu, Chenggang Zhao, ..., & Ziwei Xie. (2024).
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model.
arXiv preprint arXiv:2405.04434.
📄 Статья
DeepSeek-AI, Zhu, Q., Guo, D., Shao, Z., Yang, D., Wang, P., ..., & Liang, W. (2024).
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence.
arXiv preprint arXiv:2406.11931.
📄 Статья
Bavarian, M., Jun, H., Tezak, N., Schulman, J., McLeavey, C., Tworek, J., & Chen, M. (2022).
Efficient Training of Language Models to Fill in the Middle.
arXiv preprint arXiv:2207.14255.
📄 Статья
Peng, B., Quesnelle, J., Fan, H., & Shippole, E. (2023).
YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models.
arXiv preprint arXiv:2309.00071.
📄 Статья
Shao, Z., Wang, P., Zhu, Q., Xu, R., Song, J., Bi, X., ... & Guo, D. (2024).
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models.
arXiv preprint arXiv:2402.03300.
📄 Статья
Bai, Y., Kadavath, S., Kundu, S., Askell, A., Kernion, J., Jones, A., Chen, A., ..., & Kaplan, J. (2022).
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback.
arXiv preprint arXiv:2212.08073.
📄 Статья

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

22 февр. 2025 г.

07.09.23 16:24 CherryTeam

Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
08.10.23 01:30 davec8080

The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
24.06.24 04:31 tashandiarisha

Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: ‪+1 (909) 739‑0269‬ Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.
04.07.24 04:49 ZionNaomi

For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528
13.07.24 21:13 michaelharrell825

In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592
17.07.24 02:26 thompsonrickey

In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech
18.07.24 20:13 austinagastya

I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
27.08.24 12:50 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
27.08.24 13:06 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
02.09.24 20:24 [email protected]

If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.
06.09.24 01:35 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
06.09.24 01:44 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
16.09.24 00:10 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
16.09.24 00:11 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
23.09.24 18:56 matthewshimself

At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.
01.10.24 14:54 Sinewclaudia

I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164
02.10.24 22:27 Emily Hunter

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
18.10.24 09:34 freidatollerud

The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip
31.10.24 00:13 ytre89

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
02.11.24 14:44 diannamendoza732

In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info
12.11.24 00:50 TERESA

Brigadia Tech Remikeable recovery has exhibited unparalleled strength in the realm of recovery. They stand out as the premier team to collaborate with if you encounter withdrawal difficulties from the platform where you’ve invested. Recently, I engaged with them to recover over a million dollars trapped in an investment platform I’d been involved with for months. I furnished their team with every detail of the investment, including accounts, names, and wallet addresses to which I sent the funds. This decision proved to be the best I’ve made, especially after realizing the company had scammed me. Brigadia Tech Remikeable recovery ensures exemplary service delivery and ensures the perpetrators face justice. They employ advanced techniques to ensure you regain access to your funds. Understandably, many individuals who have fallen victim to investment scams may still regret engaging in online services again due to the trauma of being scammed. However, I implore you to take action. Seek assistance from Brigadia Tech Remikeable Recovery Experts today and witness their remarkable capabilities. I am grateful that I resisted their enticements, and despite the time it took me to discover brigadia tech recovery, they ultimately fulfilled my primary objective. Without Brigadia Tech Recovery's intervention, I would have remained despondent and perplexed indefinitely. Also if you are looking for the best and safest investment company you can contact them, for wallet recovery, difficult withdrawal, etc. I am so happy to keep getting my daily BTC, all I do is keep 0.1 BTC in my mining wallet with the help of Brigadia Tech. They connected me to his mining stream and I earn 0.4 btc per day with this, my daily profit. I can get myself a new house and car. I can’t believe I have thousands of dollars in my bank account. Now you can get in. ([email protected]) Telegram +1 (323)-9 1 0 -1 6 0 5
17.11.24 09:31 Vivianlocke223

Have You Fallen Victim to Cryptocurrency Fraud? If your Bitcoin or other cryptocurrencies were stolen due to scams or fraudulent activities, Free Crypto Recovery Fixed is here to help you recover what’s rightfully yours. As a leading recovery service, we specialize in restoring lost cryptocurrency and assisting victims of fraud — no matter how long ago the incident occurred. Our experienced team leverages cutting-edge tools and expertise to trace and recover stolen assets, ensuring swift and secure results. Don’t let scammers jeopardize your financial security. With Free Crypto Recovery Fixed, you’re putting your trust in a reliable and dedicated team that prioritizes recovering your assets and ensuring their future protection. Take the First Step Toward Recovery Today! 📞 Text/Call: +1 407 212 7493 ✉️ Email: [email protected] 🌐 Website: https://freecryptorecovery.net Let us help you regain control of your financial future — swiftly and securely.
19.11.24 03:06 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
19.11.24 03:07 [email protected]

My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
21.11.24 04:14 ronaldandre617

Being a parent is great until your toddler figures out how to use your devices. One afternoon, I left my phone unattended for just a few minutes rookie mistake of the century. I thought I’d take a quick break, but little did I know that my curious little genius was about to embark on a digital adventure. By the time I came back, I was greeted by two shocking revelations: my toddler had somehow managed to buy a $5 dinosaur toy online and, even more alarmingly, had locked me out of my cryptocurrency wallet holding a hefty $75,000. Yes, you heard that right a dinosaur toy was the least of my worries! At first, I laughed it off. I mean, what toddler doesn’t have a penchant for expensive toys? But then reality set in. I stared at my phone in disbelief, desperately trying to guess whatever random string of gibberish my toddler had typed as a new password. Was it “dinosaur”? Or perhaps “sippy cup”? I felt like I was in a bizarre game of Password Gone Wrong. Every attempt led to failure, and soon the laughter faded, replaced by sheer panic. I was in way over my head, and my heart raced as the countdown of time ticked away. That’s when I decided to take action and turned to Digital Tech Guard Recovery, hoping they could solve the mystery that was my toddler’s handiwork. I explained my predicament, half-expecting them to chuckle at my misfortune, but they were incredibly professional and empathetic. Their confidence put me at ease, and I knew I was in good hands. Contact With WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886 Email digital tech guard . com Telegram: digital tech guard recovery . com website link :: https : // digital tech guard . com Their team took on the challenge like pros, employing their advanced techniques to unlock my wallet with a level of skill I can only describe as magical. As I paced around, anxiously waiting for updates, I imagined my toddler inadvertently locking away my life savings forever. But lo and behold, it didn’t take long for Digital Tech Guard Recovery to work their magic. Not only did they recover the $75,000, but they also gave me invaluable tips on securing my wallet better like not leaving it accessible to tiny fingers! Who knew parenting could lead to such dramatic situations? Crisis averted, and I learned my lesson: always keep my devices out of reach of little explorers. If you ever find yourself in a similar predicament whether it’s tech-savvy toddlers or other digital disasters don’t hesitate to reach out to Digital Tech Guard Recovery. They saved my funds and my sanity, proving that no challenge is too great, even when it involves a toddler’s mischievous fingers!
21.11.24 08:02 Emily Hunter

If I hadn't found a review online and filed a complaint via email to support@deftrecoup. com , the people behind this unregulated scheme would have gotten away with leaving me in financial ruins. It was truly the most difficult period of my life.
22.11.24 04:41 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
22.11.24 15:26 cliftonhandyman

Your Lost Bitcoins Are Not Gone Forever? Enquire From iBolt Cyber Hacker iBolt Cyber Hacker is a cybersecurity service that specializes in Bitcoin and cryptocurrency recovery. Even if your Bitcoin is locked away in a scammer inaccessible wallet, they have the tools and expertise to retrieve it. Many people, including seasoned cryptocurrency investors, face the daunting possibility of never seeing their lost funds again. iBolt cyber hacker service is a potential lifeline in these situations. I understand the concerns many people might have about trusting a third-party service to recover their Bitcoin. iBolt Cyber Hacker takes security seriously, implementing encryption and stringent privacy protocols. I was assured that no sensitive data would be compromised during the recovery process. Furthermore, their reputation in the cryptocurrency community, based on positive feedback from previous clients, gave me confidence that I was in good hands. Whtp +39, 351..105, 3619 Em.ail: ibolt @ cyber- wizard. co m
22.11.24 23:43 teresaborja

all thanks to Tech Cyber Force Recovery expert assistance. As a novice in cryptocurrency, I had been carefully accumulating a modest amount of Bitcoin, meticulously safeguarding my digital wallet and private keys. However, as the adage goes, the best-laid plans can often go awry, and that's precisely what happened to me. Due to a series of technical mishaps and human errors, I found myself locked out of my Bitcoin wallet, unable to access the fruits of my digital labors. Panic set in as I frantically searched for a solution, scouring the internet for any glimmer of hope. That's when I stumbled upon the Tech Cyber Force Recovery team, a group of seasoned cryptocurrency specialists who had built a reputation for their ability to recover lost or inaccessible digital assets. Skeptical at first, I reached out, desperate for a miracle. To my utter amazement, the Tech Cyber Force Recovery experts quickly assessed my situation and devised a meticulous plan of attack. Through their deep technical knowledge, unwavering determination, and a keen eye for detail, they were able to navigate the complex labyrinth of blockchain technology, ultimately recovering my entire Bitcoin portfolio. What had once seemed like a hopeless endeavor was now a reality, and I found myself once again in possession of my digital wealth, all thanks to the incredible efforts of the Tech Cyber Force Recovery team. This experience has not only restored my faith in the cryptocurrency ecosystem. Still, it has also instilled in me a profound appreciation for the critical role that expert recovery services can play in safeguarding one's digital assets. ENAIL < Tech cybers force recovery @ cyber services. com > WEBSITE < ht tps : // tech cyber force recovery. info > TEXT < +1. 561. 726. 3697 >
24.11.24 02:21 [email protected]

I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
25.11.24 02:19 briankennedy

COMMENT ON I NEED A HACKER TO RECOVER MONEY FROM BINARY TRADING. HIRE FASTFUND RECOVERY
25.11.24 02:20 briankennedy

After countless hours of research and desperate attempts to find a solution, I stumbled upon FASTFUND RECOVERY. It was like finding an oasis in the middle of a desert. Their website promised to help victims of scams reclaim what was rightfully theirs, and I instantly knew I had to give them a shot. Before diving headfirst into the recovery process, I wanted to make sure that FASTFUND RECOVERY was the real deal. So, I did my due diligence and looked into their expertise and reputation. To my relief, I found that they had an impeccable track record, successfully assisting countless individuals in recovering their lost funds. Their team consisted of experts in cybersecurity and financial fraud, armed with the knowledge and tools needed to tackle even the most intricate scams. With their reputation preceding them, I felt a renewed sense of hope. FASTFUND RECOVERY successfully came to my aid and got back the amount I lost to these scammers and for this, I am sending this article for clarification. The info of FASTFUND RECOVERY is email: Fastfundrecovery8 (@)Gmail (.) com. Web fastfundrecovery(.)com. (W/A 1 807/500/7554)
26.11.24 21:59 [email protected]

In a world brimming with enticing investment opportunities, it is crucial to tread carefully. The rise of digital currencies has attracted many eager investors, but along with this excitement lurk deceitful characters ready to exploit the unsuspecting. I learned this lesson the hard way, and I want to share my story in the hopes that it can save someone from making the same mistakes I did. It all began innocently enough when I came across an engaging individual on Facebook. Lured in by promises of high returns in the cryptocurrency market, I felt the electric thrill of potential wealth coursing through me. Initial investments returned some profits, and that exhilarating taste of success fueled my ambition. Encouraged by a meager withdrawal, I decided to commit even more funds. This was the moment I let my guard down, blinded by greed. As time went on, the red flags started to multiply. The moment I tried to withdraw my earnings, a cascade of unreasonable fees appeared like a thick mist, obscuring the truth. “Just a little more,” they said, “Just until the next phase.” I watched my hard-earned money slip through my fingers as I scraped together every last cent to pay those relentless fees. My trust had become my downfall. In the end, I lost not just a significant amount of cash, but my peace of mind about $1.1 million vanished into the abyss of false promises and hollow guarantees. But despair birthed hope. After a cascade of letdowns, I enlisted the help of KAY-NINE CYBER SERVICES, a team that specializes in reclaiming lost funds from scams. Amazingly, they worked tirelessly to piece together what had been ripped away, providing me with honest guidance when I felt utterly defeated. Their expertise in navigating the treacherous waters of crypto recovery was a lifeline I desperately needed. To anyone reading this, please let my story serve as a warning. High returns often come wrapped in the guise of deception. Protect your investments, scrutinize every opportunity, and trust your instincts. Remember, the allure of quick riches can lead you straight to heartbreak, but with cautious determination and support, it is possible to begin healing from such devastating loss. Stay informed, stay vigilant, and may you choose your investment paths wisely. Email: kaynine @ cyberservices . com
26.11.24 23:12 rickrobinson8

FAST SOLUTION FOR CYPTOCURRENCY RECOVERY SPARTAN TECH GROUP RETRIEVAL
26.11.24 23:12 rickrobinson8

Although recovering from the terrible effects of investment fraud can seem like an impossible task, it is possible to regain financial stability and go on with the correct assistance and tools. In my own experience with Wizard Web Recovery, a specialized company that assisted me in navigating the difficulties of recouping my losses following my fall prey to a sophisticated online fraud, that was undoubtedly the case. My life money had disappeared in an instant, leaving me in a state of shock when I first contacted Spartan Tech Group Retrieval through this Email: spartantechretrieval (@) g r o u p m a i l .c o m The compassionate and knowledgeable team there quickly put my mind at ease, outlining a clear and comprehensive plan of action. They painstakingly examined every aspect of my case, using their broad business contacts and knowledge to track the movement of my pilfered money. They empowered me to make knowledgeable decisions regarding the rehabilitation process by keeping me updated and involved at every stage. But what I valued most was their unrelenting commitment and perseverance; they persisted in trying every option until a sizable amount of my lost money had been successfully restored. It was a long and arduous journey, filled with ups and downs, but having Spartan Tech Group Retrieval in my corner made all the difference. Thanks to their tireless efforts, I was eventually able to rebuild my financial foundation and reclaim a sense of security and control over my life. While the emotional scars of investment fraud may never fully heal, working with this remarkable organization played a crucial role in my ability to move forward and recover. For proper talks, contact on WhatsApp:+1 (971) 4 8 7 - 3 5 3 8 and Telegram:+1 (581) 2 8 6 - 8 0 9 2 Thank you for your time reading as it will be of help.
27.11.24 00:39 [email protected]

Although recovering lost or inaccessible Bitcoin can be difficult and unpleasant, it is frequently possible to get back access to one's digital assets with the correct help and direction. Regarding the subject at hand, the examination of Trust Geeks Hack Expert Website www://trustgeekshackexpert.com/ assistance after an error emphasizes how important specialized services may be in negotiating the difficulties of Bitcoin recovery. These providers possess the technical expertise and resources necessary to assess the situation, identify the root cause of the issue, and devise a tailored solution to retrieve the lost funds. By delving deeper into the specifics of Trust Geeks Hack Expert approach, we can gain valuable insights into the nuances of this process. Perhaps they leveraged advanced blockchain analysis tools to trace the transaction history and pinpoint the location of the missing Bitcoins. Or they may have collaborated with the relevant parties, such as exchanges or wallet providers, to facilitate the recovery process. Equally important is the level of personalized support and communication that Trust Geeks Hack Expert likely provided, guiding the affected individual through each step of the recovery effort and offering reassurance during what can be an anxious and uncertain time. The success of their efforts, as evidenced by the positive outcome, underscores the importance of seeking out reputable and experienced service providers when faced with a Bitcoin-related mishap, as they possess the specialized knowledge and resources to navigate these challenges and restore access to one's digital assets. Email.. [email protected]
27.11.24 09:10 Michal Novotny

The biggest issue with cryptocurrency is that it is unregulated, wh ich is why different people can come up with different fake stories all the time, and it is unfortunate that platforms like Facebook and others only care about the money they make from them through ads. I saw an ad on Facebook for Cointiger and fell into the scam, losing over $30,000. I reported it to Facebook, but they did nothing until I discovered deftrecoup . c o m from a crypto community; they retrieved approximately 95% of the total amount I lost.
01.12.24 17:21 KollanderMurdasanu

REACH OUT TO THEM WhatsApp + 156 172 63 697 Telegram (@)Techcyberforc We were in quite a bit of distress. The thrill of our crypto investments, which had once sparked excitement in our lives, was slowly turning into anxiety when my husband pointed out unusual withdrawal issues. At first, we brushed it off as minor glitches, but the situation escalated when we found ourselves facing login re-validation requests that essentially locked us out of our crypto wallet—despite entering the correct credentials. Frustrated and anxious, we sought advice from a few friends, only to hit a wall of uncertainty. Turning to the vast expanse of the internet felt daunting, but in doing so, we stumbled upon TECH CYBER FORCE RECOVERY. I approached them with a mix of skepticism and hope; after all, my understanding of these technical matters was quite limited. Yet, from our very first interaction, it was clear that they were the experts we desperately needed. They walked us through the intricacies of the recovery process, patiently explaining each mechanism—even if some of it went over my head, their reassurance was calming. Our responsibility was simple: to provide the correct information to prove our ownership of the crypto account, and thankfully, we remained on point in our responses. in a timely fashion, TECH CYBER FORCE RECOVERY delivered on their promises, addressing all our withdrawal and access issues exactly when they said they would. The relief we felt was immense, and the integrity they displayed made me confident in fully recommending their services. If you ever find yourself in a similar predicament with your crypto investments, I wholeheartedly suggest reaching out to them. You can connect with TECH CYBER FORCE RECOVERY through their contact details for assistance and valuable guidance. Remember, hope is only a reach away!
02.12.24 23:02 ytre89

Online crypto investment can seem like a promising opportunity, but it's crucial to recognize that there are no guarantees. My experience serves as a stark reminder of this reality. I was drawn in by the allure of high returns and the persuasive marketing tactics employed by various brokers. Their polished presentations and testimonials made it seem easy to profit from cryptocurrency trading. Everything appeared to be legitimate. I received enticing messages about the potential for substantial gains, and the brokers seemed knowledgeable and professional. Driven by excitement and the fear of missing out, I invested a significant amount of my savings. The promise of quick profits overshadowed the red flags I should have noticed. I trusted these brokers without conducting proper research, which was a major mistake. As time went on, I realized that the promised returns were nothing but illusions. My attempts to withdraw funds were met with endless excuses and delays. It became painfully clear that I had fallen victim. The reality hit hard: my hard-earned money was gone, I lost my peace of mind and sanity. In my desperation, I sought help from a company called DEFTRECOUP. That was the turning point for me as I had a good conversation and eventually filed a complaint via DEFTRECOUP COM. They were quite delicate and ensured I got out of the most difficult situation of my life in one piece.
04.12.24 22:24 andreygagloev

When I first heard about Bitcoin back in 2018, I was skeptical. The idea of a decentralized, digital currency seemed too good to be true. But I was intrigued as I learned more about the technology behind it and its potential. I started small, investing just a few hundred dollars, dipping my toes into the cryptocurrency waters. At first, it was exhilarating to watch the value of my investment grow exponentially. I felt like I was part of the future, an early adopter of this revolutionary new asset. But that euphoria was short-lived. One day, I logged into my digital wallet only to find it empty - my Bitcoin had vanished without a trace. It turned out that the online exchange I had trusted had been hacked, and my funds were stolen. I was devastated, both financially and emotionally. All the potential I had seen in Bitcoin was tainted by the harsh reality that with decentralization came a lack of regulation and oversight. My hard-earned money was gone, lost to the ether of the digital world. This experience taught me a painful lesson about the price of trust in the uncharted territory of cryptocurrency. While the technology holds incredible promise, the risks can be catastrophic if you don't approach it with extreme caution. My Bitcoin investment gamble had failed, and I was left to pick up the pieces, wiser but poorer for having placed my faith in the wrong hands. My sincere appreciation goes to MUYERN TRUST HACKER. You are my hero in recovering my lost funds. Send a direct m a i l ( muyerntrusted ( @ ) mail-me ( . )c o m ) or message on whats app : + 1 ( 4-4-0 ) ( 3 -3 -5 ) ( 0-2-0-5 )
12.12.24 00:35 amandagregory

HOW TO HIRE A HACKER TO RECOVER STOLEN BITCOIN WITH FASTFUND RECOVERY
12.12.24 00:35 amandagregory

HOW TO HIRE A HACKER TO RECOVER STOLEN BITCOIN WITH FASTFUND RECOVERY... A few months ago, I made a huge mistake. I invested in what seemed like a legitimate crypto opportunity, only to find out I’d been scammed. I lost a significant amount of money, and the scam platform vanished overnight. I felt completely lost.I had heard of Fastfund Recovery and decided to reach out, even though I was skeptical. From the first conversation, they made me feel heard and understood. They explained the recovery process clearly and kept me updated every step of the way.Within weeks, Fastfund Recovery successfully to recovered my lost funds—something I honestly didn’t think was possible. Their team was professional, transparent, and genuinely caring. I can’t thank them enough for turning a nightmare into a hopeful outcome. If you’re in a similar situation, don’t hesitate to contact them. They truly deliver on their promises. Gmail::: fastfundrecovery8(@)gmail com .....Whatsapp ::: 1::807::::500::::7554
19.12.24 17:07 rebeccabenjamin

USDT RECOVERY EXPERT REVIEWS DUNAMIS CYBER SOLUTION It's great to hear that you've found a way to recover your Bitcoin and achieve financial stability, but I urge you to be cautious with services like DUNAMIS CYBER SOLUTION Recovery." While it can be tempting to turn to these companies when you’re desperate to recover lost funds, many such services are scams, designed to exploit those in vulnerable situations. Always research thoroughly before engaging with any recovery service. In the world of cryptocurrency, security is crucial. To protect your assets, use strong passwords, enable two-factor authentication, and consider using cold wallets (offline storage) for long-term storage. If you do seek professional help, make sure the company is reputable and has positive, verifiable reviews from trusted sources. While it’s good that you found a solution, it’s also important to be aware of potential scams targeting cryptocurrency users. Stay informed about security practices, and make sure you take every step to safeguard your investments. If you need help with crypto security tips or to find trustworthy resources, feel free to ask! [email protected] +13433030545 [email protected]
24.12.24 08:33 dddana

Отличная подборка сервисов! Хотелось бы дополнить список рекомендацией: нажмите сюда - https://airbrush.com/background-remover. Этот инструмент отлично справляется с удалением фона, сохраняя при этом высокое качество изображения. Очень удобен для быстрого редактирования фото. Было бы здорово увидеть его в вашей статье!
27.12.24 00:21 swiftdream

I lost about $475,000.00 USD to a fake cryptocurrency trading platform a few weeks back after I got lured into the trading platform with the intent of earning a 15% profit daily trading on the platform. It was a hell of a time for me as I could hardly pay my bills and got me ruined financially. I had to confide in a close friend of mine who then introduced me to this crypto recovery team with the best recovery SWIFTDREAM i contacted them and they were able to completely recover my stolen digital assets with ease. Their service was superb, and my problems were solved in swift action, It only took them 48 hours to investigate and track down those scammers and my funds were returned to me. I strongly recommend this team to anyone going through a similar situation with their investment or fund theft to look up this team for the best appropriate solution to avoid losing huge funds to these scammers. Send complaint to Email: info [email protected]
31.12.24 04:53 Annette_Phillips

There are a lot of untrue recommendations and it's hard to tell who is legit. If you have lost crypto to scam expresshacker99@gmailcom is the best option I can bet on that cause I have seen lot of recommendations about them and I'm a witness on their capabilities. They will surely help out. Took me long to find them. The wonderful part is no upfront fee till crypto is recover successfully that's how genuine they are.
04.01.25 04:56 florencestella

THE BEST CERTIFIED CRYPTOCURRENCY RECOVERY EXPERT DUNAMIS CYBER SOLUTION
04.01.25 04:57 florencestella

THE BEST CERTIFIED CRYPTOCURRENCY RECOVERY EXPERT DUNAMIS CYBER SOLUTION It sounds like you went through a very frustrating experience with Cointrack, where your access to your own funds was unjustly restricted for months without clear communication or a solution. The extended periods of account freezes, lack of transparency, and vague customer support responses would make anyone anxious. It’s understandable that you suspected the issue could be related to your login activity, but it’s surprising that something as minor as using the same Wi-Fi network could trigger such severe restrictions. I’m glad to hear that DUNAMIS CYBER SOLUTION Recovery was able to help you get your account unlocked and resolve the issue. It’s unfortunate that you had to seek third-party assistance, but it’s a relief that the situation was eventually addressed. If you plan on using any platforms like this again, you might want to be extra cautious, especially when dealing with sensitive financial matters. And if you ever need to share your experience to help others avoid similar issues, feel free to reach out. It might be helpful for others to know about both the pitfalls and the eventual resolution through services like DUNAMIS CYBER SOLUTION Recovery. [email protected] +13433030545 [email protected]
06.01.25 19:09 michaeljordan15

We now live in a world where most business transactions are conducted through Bitcoin and cryptocurrency. With the rapid growth of digital currencies, everyone seems eager to get involved in Bitcoin and cryptocurrency investments. This surge in interest has unfortunately led to the rise of many fraudulent platforms designed to exploit unsuspecting individuals. People are often promised massive profits, only to lose huge sums of money when they realize the platform they invested in was a scam. contact with WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886 Email @ digitaltechguard.com Telegram: digitaltechguardrecovery.com website link:: https://digitaltechguard.com This was exactly what happened to me five months ago. I was excited about the opportunity to invest in Bitcoin, hoping to earn a steady return of 20%. I found a platform that seemed legitimate and made my investment, eagerly anticipating the day when I would be able to withdraw my earnings. When the withdrawal day arrived, however, I encountered an issue. My bank account was not credited, despite seeing my balance and the supposed profits in my account on the platform. At first, I assumed it was just a technical glitch. I thought, "Maybe it’s a delay in the system, and everything will be sorted out soon." However, when I tried to contact customer support, the line was either disconnected or completely unresponsive. My doubts started to grow, but I wanted to give them the benefit of the doubt and waited throughout the day to see if the situation would resolve itself. But by the end of the day, I realized something was terribly wrong. I had been swindled, and my hard-earned money was gone. The realization hit me hard. I had fallen victim to one of the many fraudulent Bitcoin platforms that promise high returns and disappear once they have your money. I knew I had to act quickly to try and recover what I had lost. I started searching online for any possible solutions, reading reviews and recommendations from others who had faced similar situations. That’s when I came across many positive reviews about Digital Tech Guard Recovery. After reading about their success stories, I decided to reach out and use their services. I can honestly say that Digital Tech Guard Recovery exceeded all my expectations. Their team was professional, efficient, and transparent throughout the process. Within a short time, they helped me recover a significant portion of my lost funds, which I thought was impossible. I am incredibly grateful to Digital Tech Guard Recovery for their dedication and expertise in helping me get my money back. If you’ve been scammed like I was, don’t lose hope. There are solutions, and Digital Tech Guard Recovery is truly one of the best. Thank you, Digital Tech Guard Recovery! You guys are the best. Good luck to everyone trying to navigate this challenging space. Stay safe.
18.01.25 12:41 michaeldavenport218

I was recently scammed out of $53,000 by a fraudulent Bitcoin investment scheme, which added significant stress to my already difficult health issues, as I was also facing cancer surgery expenses. Desperate to recover my funds, I spent hours researching and consulting other victims, which led me to discover the excellent reputation of Capital Crypto Recover, I came across a Google post It was only after spending many hours researching and asking other victims for advice that I discovered Capital Crypto Recovery’s stellar reputation. I decided to contact them because of their successful recovery record and encouraging client testimonials. I had no idea that this would be the pivotal moment in my fight against cryptocurrency theft. Thanks to their expert team, I was able to recover my lost cryptocurrency back. The process was intricate, but Capital Crypto Recovery's commitment to utilizing the latest technology ensured a successful outcome. I highly recommend their services to anyone who has fallen victim to cryptocurrency fraud. For assistance, contact [email protected] Capital Crypto Recover on Telegram OR Call Number +1 (336)390-6684 via email: [email protected]
18.01.25 12:41 michaeldavenport218

I was recently scammed out of $53,000 by a fraudulent Bitcoin investment scheme, which added significant stress to my already difficult health issues, as I was also facing cancer surgery expenses. Desperate to recover my funds, I spent hours researching and consulting other victims, which led me to discover the excellent reputation of Capital Crypto Recover, I came across a Google post It was only after spending many hours researching and asking other victims for advice that I discovered Capital Crypto Recovery’s stellar reputation. I decided to contact them because of their successful recovery record and encouraging client testimonials. I had no idea that this would be the pivotal moment in my fight against cryptocurrency theft. Thanks to their expert team, I was able to recover my lost cryptocurrency back. The process was intricate, but Capital Crypto Recovery's commitment to utilizing the latest technology ensured a successful outcome. I highly recommend their services to anyone who has fallen victim to cryptocurrency fraud. For assistance, contact [email protected] Capital Crypto Recover on Telegram OR Call Number +1 (336)390-6684 via email: [email protected]
20.01.25 15:39 patricialovick86

How To Recover Your Bitcoin Without Falling Victim To Scams: A Testimony Experience With Capital Crypto Recover Services, Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Dear Everyone, I would like to take a moment to share my positive experience with Capital Crypto Recover Services. Initially, I was unsure if it would be possible to recover my stolen bitcoins. However, with their expertise and professionalism, I was able to fully recover my funds. Unfortunately, many individuals fall victim to scams in the cryptocurrency space, especially those involving fraudulent investment platforms. However, I advise caution, as not all recovery services are legitimate. I personally lost $273,000 worth of Bitcoin from my Binance account due to a deceptive platform. If you have suffered a similar loss, you may be considering crypto recovery, The Capital Crypto Recover is the most knowledgeable and effective Capital Crypto Recovery Services assisted me in recovering my stolen funds within 24 hours, after getting access to my wallet. Their service was not only prompt but also highly professional and effective, and many recovery services may not be trustworthy. Therefore, I highly recommend Capital Crypto Recover to you. i do always research and see reviews about their service, For assistance finding your misplaced cryptocurrency, get in touch with them, They do their jobs quickly and excellently, Stay safe and vigilant in the crypto world. You can reach them via email at [email protected] OR Call/Text Number +1 (336)390-6684 his contact: [email protected]
22.01.25 21:43 DoraJaimes23

Recovery expert. I lost my bitcoin to fake blockchain impostors on Facebook, they contacted me as blockchain official support and i fell stupidly for their mischievous act, this made them gain access into my blockchain wallet whereby 7.0938 btc was stolen from my wallet in total .I was almost in a comma and dumbfounded because this was all my savings i relied on . Then I made a research online and found a recovery expert , with the contact address- { RECOVERYHACKER101 (@) GMAIL . COM }... I wrote directly to the specialist explaining my loss. Hence, he helped me recover a significant part of my investment just after 2 days he helped me launch the recovery program , and the culprits were identified as well , all thanks to his expertise . I hope I have been able to help someone as well . Reach out to the recovery specialist to recover you lost funds from any form of online scam Thanks
23.01.25 02:36 [email protected]

After falling victim to a fraudulent Bitcoin mining scam, I found myself in a desperate situation. I had invested $50,000 into a cloud mining website called Miningpool, which turned out to be a complete scam. For months, I tried reaching out to the company, but I was unable to access my funds, and I quickly realized I had been taken for a ride. In my search for help, I came across TrustGeeks Hack Expert, a service that claimed to help people recover lost funds from crypto scams. Though skeptical at first, I decided to give them a try. Here’s my experience with their service.When I initially contacted TrustGeeks Hack Expert Email.. Trustgeekshackexpert{At}fastservice{Dot}com , I was understandably hesitant. Like many others, I had been tricked into believing my Bitcoin investments were legitimate, only to discover they were locked in a non-spendable wallet with no way of accessing them. However, after sharing my story and details about the scam, the team assured me they had handled similar cases and had the expertise to help. They requested basic information about my investment and began their investigation immediately. The recovery process was nothing short of professional. Unlike many other services that promise quick fixes but fail to deliver, TrustGeeks Hack Expert kept me informed at every stage. They regularly updated me on their progress and were completely transparent about the challenges they faced. There were moments when I wondered if the process would work, but the team’s professionalism and reassurance gave me hope. They were honest about the time it would take and did not make any unrealistic promises, which I truly appreciated. After several weeks of work, TrustGeeks Hack Expert successfully recovered not just my $50,000 investment, but also the so-called profits that had been locked away in the scam's non-spendable wallet. This was a huge relief, as I had resigned myself to the idea that I had lost everything. The entire recovery process was discreet and handled with the utmost care, ensuring that the scam company remained unaware of the recovery efforts, which helped prevent further complications. TeleGram iD. Trustgeekshackexpert & What's A p p +1 7 1 9 4 9 2 2 6 9 3
23.01.25 02:37 [email protected]

After falling victim to a fraudulent Bitcoin mining scam, I found myself in a desperate situation. I had invested $50,000 into a cloud mining website called Miningpool, which turned out to be a complete scam. For months, I tried reaching out to the company, but I was unable to access my funds, and I quickly realized I had been taken for a ride. In my search for help, I came across TrustGeeks Hack Expert, a service that claimed to help people recover lost funds from crypto scams. Though skeptical at first, I decided to give them a try. Here’s my experience with their service.When I initially contacted TrustGeeks Hack Expert Email.. Trustgeekshackexpert{At}fastservice{Dot}com , I was understandably hesitant. Like many others, I had been tricked into believing my Bitcoin investments were legitimate, only to discover they were locked in a non-spendable wallet with no way of accessing them. However, after sharing my story and details about the scam, the team assured me they had handled similar cases and had the expertise to help. They requested basic information about my investment and began their investigation immediately. The recovery process was nothing short of professional. Unlike many other services that promise quick fixes but fail to deliver, TrustGeeks Hack Expert kept me informed at every stage. They regularly updated me on their progress and were completely transparent about the challenges they faced. There were moments when I wondered if the process would work, but the team’s professionalism and reassurance gave me hope. They were honest about the time it would take and did not make any unrealistic promises, which I truly appreciated. After several weeks of work, TrustGeeks Hack Expert successfully recovered not just my $50,000 investment, but also the so-called profits that had been locked away in the scam's non-spendable wallet. This was a huge relief, as I had resigned myself to the idea that I had lost everything. The entire recovery process was discreet and handled with the utmost care, ensuring that the scam company remained unaware of the recovery efforts, which helped prevent further complications. TeleGram iD. Trustgeekshackexpert & What's A p p +1 7 1 9 4 9 2 2 6 9 3
23.01.25 14:20 nellymargaret

DUNAM CYBER SOLUTION BTC-ETH RECOVERY EXPERT
23.01.25 14:20 nellymargaret

DUNAM CYBER SOLUTION BTC-ETH RECOVERY EXPERT I had tried to secure my Bitcoin wallet, maybe a bit too aggressively, enabling every security feature imaginable: two-factor authentication, biometric verification, intricate passwords-the whole shebang. I wanted to make it impossible for anybody to get to my money. I tried to make this impregnable fortress of security and ended up locking myself out of my wallet with $700,000 in Bitcoin. It wasn't until I tried to access my wallet that I realized the trap I had set for myself. I was greeted with an endless series of security checks-passwords, codes, facial recognition, and more. I could remember parts of my multi-layered security setup but not enough to actually get in. In fact, my money was behind this digital fortress, and the more I tried to fix it, the worse it seemed to get. I kept tripping over my own layers of protection, unable to find a way back in. Panic quickly set in when I realized I had made it almost impossible for myself to access my own money. That is when I called DUNAMIS CYBER SOLUTION From that very first call, they reassured me that I wasn't the first person to make this kind of mistake and certainly wouldn't be the last. They listened attentively to my explanation and got to work straight away. Their team methodically began to untangle my overly complicated setup. Patience and expertise managed to crack each layer of security step by step until they had restored access to my wallet. [email protected] +13433030545 [email protected]
26.01.25 03:54 [email protected]

Losing access to my crypto wallet account was one of the most stressful experiences ever. After spending countless hours building up my portfolio, I suddenly found myself locked out of my account without access. To make matters worse, the email address I had linked to my wallet was no longer active. When I tried reaching out, I received an error message stating that the domain was no longer in use, leaving me in complete confusion and panic. It was as though everything I had worked so hard for was gone, and I had no idea how to get it back. The hardest part wasn’t just the loss of access it was the feeling of helplessness. Crypto transactions are often irreversible, and since my wallet held significant investments, the thought that my hard-earned money could be lost forever was incredibly disheartening. I spent hours scouring forums and searching for ways to recover my funds, but most of the advice seemed either too vague or too complicated to be of any real help. With no support from the wallet provider and my email account out of reach, I was left feeling like I had no way to fix the situation.That’s when I found out about Trust Geeks Hack Expert . I was hesitant at first, but after reading about their expertise in recovering lost crypto wallets, I decided to give them a try. I reached out to their team, and from the very beginning, they were professional, understanding, and empathetic to my situation. They quickly assured me that there was a way to recover my wallet, and they got to work immediately.Thanks to Trust Geeks Hack Expert , my wallet and funds were recovered, and I couldn’t be more grateful. The process wasn’t easy, but their team guided me through each step with precision and care. The sense of relief I felt when I regained access to my crypto wallet and saw my funds safely back in place was indescribable. If you find yourself in a similar situation, I highly recommend reaching out to Trust Geeks Hack Expert. contact Them through EMAIL: [email protected] + WEBSITE. HTTPS://TRUSTGEEKSHACKEXPERT.COM + TELE GRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
28.01.25 21:48 [email protected]

It’s unfortunate that many people have become victims of scams, and some are facing challenges accessing their Bitcoin wallets. However, there's excellent news! With Chris Wang, you can count on top-notch service that guarantees results in hacking. We have successfully helped both individuals and organizations recover lost files, passwords, funds, and more. If you need assistance, don’t hesitate—check out recoverypro247 on Google Mail! What specific methods does Chris Wang use to recover lost funds and passwords? Are there any guarantees regarding the success rate of the recovery services offered? What are the initial steps to begin the recovery process with recoverypro247? this things i tend to ask
02.02.25 20:53 Michael9090

I lost over $155,000 in an investment trading company last year; I was down because the company refused to let me make withdrawals and kept asking for more money…. My friend in the military introduced me to a recovery agent Crypto Assets Recovery with the email address [email protected] and he’s been really helpful, he made a successful recovery of 95% of my investment in less than 24 hours, I’m so grateful to him. If you are a victim of a binary scam and need to get your money back, please don’t hesitate to contact Crypto Assets Recovery in any of the information below. EMAIL: [email protected] WHATSAPP NUMBER : +18125892766
05.02.25 00:04 Jannetjeersten

TECH CYBER FORCE RECOVERY quickly took action, filing my case and working tirelessly on my behalf. Within just four days, I received the surprising news that my 40,000 CAD had been successfully refunded and deposited back into my bank account. I was overjoyed and relieved to see the money returned, especially after the stressful experience. Thanks to TECH CYBER FORCE RECOVERY’s professionalism and dedication, I was able to recover my funds. This experience taught me an important lesson about being cautious with online investments and the importance of seeking expert help when dealing with scams. I am truly grateful to EMAIL: support(@)techcyberforcerecovery(.)com OR WhatsApp: +.1.5.6.1.7.2.6.3.6.9.7 for their assistance, which allowed me to reclaim my money and end the holiday season on a much brighter note.
06.02.25 19:42 Marta Golomb

My name is Marta, and I’m sharing my experience in the hope that it might help others avoid a similar scam. A few weeks ago, I received an email that appeared to be from the "Department of Health and Human Services (DHS)." It claimed I was eligible for a $72,000 grant debit card, which seemed like an incredible opportunity. At first, I was skeptical, but the email looked so professional and convincing that I thought it might be real. The email instructed me to click on a link to claim the grant, and unfortunately, I followed through. I filled out some personal details, and then, unexpectedly, I was told I needed to pay a "processing fee" to finalize the grant. I was hesitant, but the urgency of the message pushed me to make the payment, believing it was a necessary step to receive the funds. Once the payment was made, things quickly went downhill. The website became unreachable, and I couldn’t get in touch with anyone from the supposed DHS. It soon became clear that I had been scammed. The email, which seemed so legitimate, had been a clever trick to steal my money.Devastated and unsure of what to do, I began searching for ways to recover my lost funds. That’s when I found Tech Cyber Force Recovery, a team of experts who specialize in tracing stolen money and assisting victims of online fraud. They were incredibly reassuring and quickly got to work on my case. After several days of investigation, they managed to track down the scammers and recover my funds. I can’t express how grateful I am for their help. Without Tech Cyber Force Recovery, I don’t know what I would have done. This experience has taught me a valuable lesson: online scams are more common than I realized, and the scammers behind them are incredibly skilled. They prey on people’s trust, making it easy to fall for their tricks. HOW CAN I RECOVER MY LOST BTC,USDT =Telegram= +1 561-726-36-97 =WhatsApp= +1 561-726-36-97
08.02.25 05:45 [email protected]

I'm incredibly grateful that I did enough research to recover my stolen cryptocurrency. When I first fell victim to a scam, I felt hopeless and lost, unsure if I'd ever see my funds again. A few months ago, I was approached by someone on Telegram who claimed to have a lucrative investment opportunity in cryptocurrencies. They promised huge returns and played on my emotions, making it seem like a can't-miss chance. I was so eager to make my money grow that I didn't fully vet the situation, and unfortunately, I ended up falling for the scam. They guided me to invest a significant amount of money, and soon after, I realized I had been duped. The scammers blocked me, and my funds were gone. I felt devastated. All of my savings had been wiped out in what seemed like an instant, and the feeling of being taken advantage of was crushing. I spent days researching how to recover my stolen cryptocurrency but found the process to be overwhelming and complicated. I was starting to lose hope when I came across Trust Geeks Hack Expert. At first, I was skeptical about reaching out to a cryptocurrency recovery company, but after reading testimonials and researching their reputation, I decided to give them a try. I contacted Trust Geeks Hack Expert Website: www://trustgeekshackexpert.com/, and I was immediately reassured by their professionalism and expertise. They took the time to listen to my situation, and they were honest about what could and could not be done. What stood out to me was their deep understanding of cryptocurrency fraud and the recovery process. They were able to track down the scammers and initiate the recovery of my stolen funds, step by step. Thanks to Trust Geeks Hack Expert, I was able to get back a significant portion of the cryptocurrency I had lost. Their team was responsive, transparent, and diligent in their efforts. I was kept informed throughout the entire process, and they made sure I felt supported every step of the way. I truly can't thank them enough for their dedication and for restoring my faith in the possibility of recovery after such a devastating loss. I will definitely recommend Trust Geeks Hack Expert to anyone who has fallen victim to a cryptocurrency scam. TeleGram: Trustgeekshackexpert & what's A p p +1 7 1 9 4 9 2 2 6 9 3
08.02.25 05:46 [email protected]

I'm incredibly grateful that I did enough research to recover my stolen cryptocurrency. When I first fell victim to a scam, I felt hopeless and lost, unsure if I'd ever see my funds again. A few months ago, I was approached by someone on Telegram who claimed to have a lucrative investment opportunity in cryptocurrencies. They promised huge returns and played on my emotions, making it seem like a can't-miss chance. I was so eager to make my money grow that I didn't fully vet the situation, and unfortunately, I ended up falling for the scam. They guided me to invest a significant amount of money, and soon after, I realized I had been duped. The scammers blocked me, and my funds were gone. I felt devastated. All of my savings had been wiped out in what seemed like an instant, and the feeling of being taken advantage of was crushing. I spent days researching how to recover my stolen cryptocurrency but found the process to be overwhelming and complicated. I was starting to lose hope when I came across Trust Geeks Hack Expert. At first, I was skeptical about reaching out to a cryptocurrency recovery company, but after reading testimonials and researching their reputation, I decided to give them a try. I contacted Trust Geeks Hack Expert Website: www://trustgeekshackexpert.com/, and I was immediately reassured by their professionalism and expertise. They took the time to listen to my situation, and they were honest about what could and could not be done. What stood out to me was their deep understanding of cryptocurrency fraud and the recovery process. They were able to track down the scammers and initiate the recovery of my stolen funds, step by step. Thanks to Trust Geeks Hack Expert, I was able to get back a significant portion of the cryptocurrency I had lost. Their team was responsive, transparent, and diligent in their efforts. I was kept informed throughout the entire process, and they made sure I felt supported every step of the way. I truly can't thank them enough for their dedication and for restoring my faith in the possibility of recovery after such a devastating loss. I will definitely recommend Trust Geeks Hack Expert to anyone who has fallen victim to a cryptocurrency scam. TeleGram: Trustgeekshackexpert & what's A p p +1 7 1 9 4 9 2 2 6 9 3
10.02.25 21:22 sulabhakuchchal

W.W.W.techcyberforcerecovery.com MAIL. [email protected] My name is sulabha kuchchal, and I’m from Mumbai. A few months ago, I faced a nightmare scenario that many in the crypto world fear: I lost access to my $60,000 wallet after a malware attack. The hacker gained control of my private keys, and I was unable to access my funds. Panic set in immediately as I realized the magnitude of the situation. Like anyone in my shoes, I felt completely helpless. But luckily, a friend recommended TECH CYBER FORCE RECOVERY, and it turned out to be the best advice I could have gotten. From the moment I reached out to TECH CYBER FORCE RECOVERY, I felt a sense of relief.
11.02.25 04:24 heyemiliohutchinson

I invested substantially in Bitcoin, believing it would secure my future. For a while, things seemed to be going well. The market fluctuated, but I was confident my investment would pay off. But catastrophe struck without warning. I lost access to my Bitcoin holdings as a result of several technical issues and inadequate security measures. Every coin in my wallet suddenly disappeared, leaving me with an overpowering sense of grief. The emotional impact of this loss was far greater than I had imagined. I spiraled into despair, feeling as though my dreams of financial independence were crushed. I was on the verge of giving up when I came across Assets_Recovery_Crusader. Being willing to give them a chance, I had nothing left to lose. They listened to my narrative and took the time to comprehend the particulars of my circumstance, rather than treating me like a case number. They worked diligently, using their advanced recovery techniques and deep understanding of blockchain technology to track down my lost Bitcoin. Assets_Recovery_Crusader rebuilt my trust in the bitcoin space. The financial impact had a significant emotional toll, but I was able to get past it thanks to Assets_Recovery_Crusader’s proficiency and persistence. For proper talks, reach out to them via TELEGRAM : Assets_Recovery_Crusader EMAIL: [email protected]
11.02.25 22:46 jimmybrown

HIRE A HACKE DUNAMIS CYBER SOLUTION
11.02.25 22:46 jimmybrown

HIRE A HACKE DUNAMIS CYBER SOLUTIONI was just hours away from sealing the biggest real estate deal of my life- the kind of deal that would make one feel like a financial genius. It was the dream property, and all I had to do was transfer my $450,000 Bitcoin deposit. Simple, right? Wrong. I pulled up my crypto wallet, ready to finalize the transfer, and access was denied. No big deal. Maybe I mistyped the password. I tried again. Access denied. Panic started seeping in. I switched devices. Rebooted my system. I entered every password I had ever used since the dawn of time, including my childhood nickname and my favorite pizza topping. Still. Nothing. This wasn't a glitch. This was a full-scale disaster. The seller was waiting; my real estate agent was waiting. And my money? Trapped in a digital vault I suddenly had no key to. Every worst-case scenario flooded my head: Had I been hacked? Did I lock myself out? Was this some kind of cosmic payback for every time I blew off software updates? Just about the time I was getting comfortable in my new identity as the guy who almost bought a house, I remembered that a friend, a crypto lawyer-once said something to me about a recovery service. I called him with the urgency of a man dangling off a cliff. The moment I said what happened, he cut me off: "Email DUNAMIS CYBER SOLUTION Recovery. Now." I didn't ask questions. I dialed quicker than I'd ever dialed in my life. From the second they answered, I knew I was with the pros. There was no hemming, no hawing; this team must have handled its fair share of this particular type of nightmare. They talked me through the process, asked the right questions, and went to work like surgeons in a digital operating room. Minutes felt like hours. I was at DEFCON 1, stress-wise. I paced and stared at my phone, wondering if it was time to move into a cave because, at this rate, homeownership was not looking good. Then—the call came: "We got it." I just about collapsed with relief. My funds were safe. My wallet was unlocked. The Bitcoin was transferred just in time, and I signed the contract with literal seconds to spare. And that night, almost lost to the tech catastrophe of the century in that house, I made a couple of vows: never underestimate proper wallet management and always keep DUNAMIS CYBER SOLUTION Recovery on speed dial. [email protected] +13433030545
13.02.25 14:45 aoifewalsh130

TELEGRAM: u/BestwebwizardRecovery EMAIL: [email protected] WEBSITE: https://bestwebwizrecovery.com/ The money I invested was meant for something incredibly important—my wedding. After months of saving, I had finally accumulated enough to make the day truly special. Wanting to grow this fund, I came across a crypto site called Abcfxb.pro, which promised daily returns through “AI crypto arbitrage trading.” They claimed they could deliver 1% returns on my investment every day, and I saw this as an opportunity to multiply my savings quickly. I thought it was the perfect way to ensure I’d have enough to cover all the wedding expenses. For the first few days, everything seemed perfect. I saw the promised returns and was able to withdraw money without any issues. It felt like a legitimate opportunity, and I was excited as my wedding fund grew. However, things took a turn when I tried to withdraw again. The site claimed that my account balance had fallen below their liquidity requirement and asked me to deposit more funds to proceed. Reluctantly, I deposited more money, believing it was just a minor issue. But the situation only worsened. I was then told that my withdrawal would take 50 days due to “blockchain congestion.” I wasn’t too concerned at first, thinking it was just a delay. But after 50 days, I still hadn’t received my funds, and they gave me the same excuse. Desperate, I contacted the site again, only to be informed that I would need to pay a 15% fee for “technical support” from the “Federal Reserve’s blockchain regulator” before I could withdraw my money. By now, I realized I had fallen victim to a scam. As I researched further, I found that others had been scammed in the same way, and the scammers had moved to another site with nearly the same layout. It was then that I came across a review from another victim, who explained how Best Web Wizard Recovery had helped him recover his lost funds. Desperate for a solution, I reached out to Best Web Wizard Recovery. To my relief, they responded quickly and professionally. Within six hours, they had successfully recovered my full investment. I was beyond grateful, especially since the money had been intended for my wedding. Thanks to their help, I was able to not only get my money back but also go ahead with my wedding as planned. It was a day I will always cherish, and I owe it to Best Web Wizard Recovery for helping me make it a reality. I highly recommend their services to anyone who has fallen victim to a crypto scam.
13.02.25 16:50 andytom798

I lost $210,000 worth of Bitcoin to a group of fake blockchain impostors on Red note, a Chinese app. They contacted me, pretending to be official blockchain support, and I was misled into believing they were legitimate. At the time, I had been saving up in Bitcoin, hoping to take advantage of the rising market. The scammers were convincing, and I made the mistake of trusting them with access to my blockchain wallet. To my shock and disbelief, they stole a total of $10,000 worth of Bitcoin from my wallet. It was devastating, as this amount represented all of my hard-earned savings. I was in utter disbelief, feeling foolish for falling for their deceptive tactics. I felt lost, as though everything I had worked towards was taken from me in an instant. Thankfully, my uncle suggested I reach out to an expert in cryptocurrency recovery. After doing some research online, I came across CYBERPOINT RECOVERY COMPANY. I was hesitant at first, but their positive reviews gave me some hope. I decided to contact them directly and explained my situation, including the amount I had lost and how the scammers had gained access to my account. To my relief, the team at CYBERPOINT RECOVERY responded quickly and assured me they could help. They launched a detailed recovery program, using advanced tools and techniques to trace the stolen Bitcoin. Within a matter of days, they successfully recovered my full $210,000 worth of Bitcoin, and they even identified the individuals behind the scam. Their expertise and professionalism made a huge difference, and I was incredibly grateful for their support. If you find yourself in a similar situation, I highly recommend reaching out to Cyber Constable Intelligence. They helped me recover my funds when I thought all hope was lost. Whether you’ve lost money to scammers or any other form of online fraud, they have the knowledge and resources to help you get your funds back. Don’t give up there are experts who can help you reclaim what you’ve lost. I’m sharing my story to hopefully guide others who are going through something similar. Here's Their Info Below ([email protected]) or W.H.A.T.S.A.P.P:+1.7.6.0.9.2.3.7.4.0.7
13.02.25 16:52 birenderkumar20101

I was able to reclaim my lost Bitcoin assets worth of $480,99 which i had lost to the scam company known as Capitalix fx a scam company pretending to be an investment platform which alot of people including myself have lost their funds to, sadly not all would be fortunate enough to retrieve back their funds like I did but if you’re reading this today then you’re already a step closer towards regaining your lost digital assets, CYBERPOINT RECOVERY COMPANY successfully retrieved back my funds in less than of 48hours after I sought for their help to get back my funds. This experience has taught me the importance of carrying out my due diligence before embracing any financial opportunity presented to me and while risk taking may be a part of the journey, some risks are not worth taking and never again will I involve myself with any online financial investment. It’s only right that we seek for external intervention and support of a higher knowledge system when it comes to digital assets recovery, Get in contact today with the team to get started on Email: ([email protected])
13.02.25 17:37 eunice49954

Agent Jasmine Lopez focuses on recovering stolen cryptocurrency, particularly USDT. She is well-known for helping victims of digital asset theft. Her reputation arises from successful recoveries that have allowed many to regain their lost funds. I witnessed this when $122,000 was taken from me. Thanks to Ms. Lopez's skills, I recovered the entire amount in just 24 hours. Her prompt response and effective methods relieved my financial burden. Ms. Lopez’s commitment to helping others is evident. She is always available to offer solutions to those facing similar problems. For assistance, she can be reached via email at recoveryfundprovider@gmail . com or contacted directly on WhatsApp and text at +44 - 7366 445035. Her Instagram handle is recoveryfundprovider.
14.02.25 02:50 Vladimir876

I was able to reclaim my lost Bitcoin assets worth of $480,99 which i had lost to the scam company known as Capitalix fx a scam company pretending to be an investment platform which alot of people including myself have lost their funds to, sadly not all would be fortunate enough to retrieve back their funds like I did but if you’re reading this today then you’re already a step closer towards regaining your lost digital assets, CYBERPOINT RECOVERY COMPANY successfully retrieved back my funds in less than of 48hours after I sought for their help to get back my funds. This experience has taught me the importance of carrying out my due diligence before embracing any financial opportunity presented to me and while risk taking may be a part of the journey, some risks are not worth taking and never again will I involve myself with any online financial investment. It’s only right that we seek for external intervention and support of a higher knowledge system when it comes to digital assets recovery, Get in contact today with the team to get started on Email: ([email protected]) or W.H.A.T.S.A.P.P:+1.7.6.0.9.2.3.7.4.0.7
14.02.25 02:56 christophadelbert3

Я был в полном смятении, когда потерял все свои сбережения, инвестируя в криптовалюту. Со мной связалась онлайн женщина по электронной почте, выдавая себя за менеджера по работе с клиентами банка, которая сказала мне, что я могу удвоить свои сбережения, инвестируя в криптовалюту. Я никогда не думал, что это будет мошенничество, и я потеряю все. Это продолжалось неделями, пока я не понял, что меня обманули. Вся надежда была потеряна, я был опустошен и разорен, к счастью для меня, я наткнулся на статью в моем местном бюллетене о CYBERPUNK RECOVERY Bitcoin Recovery. Я связался с ними и предоставил всю информацию по моему делу. Я был поражен тем, как быстро они вернули мои криптовалютные средства и смогли отследить этих мошенников. Я действительно благодарен за их услуги и рекомендую CYBERPUNK RECOVERY всем, кому нужно вернуть свои средства. Настоятельно рекомендую вам связаться с CYBERPUNK, если вы потеряли свои биткойны USDT или ETH из-за инвестиций в биткойны Электронная почта: ([email protected]) W.h.a.t.s.A.p.p (+.1.7.6.0.9.2.3.7.4.0.7)
14.02.25 02:56 christophadelbert3

I was in total dismay when I lost my entire savings investing in cryptocurrency, I was contacted online by a lady through email pretending to be an account manager of a bank, who told me I could make double my savings through cryptocurrency investment, I never imagined it would be a scam and I was going to lose everything. It went on for weeks until I realized that I have been scammed. All hope was lost, I was devastated and broke, fortunately for me, I came across an article on my local bulletin about CYBERPUNK RECOVERY Bitcoin Recovery, I contacted them and provided all the information regarding my case, I was amazed at how quickly they recovered my cryptocurrency funds and was able to trace down those scammers. I’m truly grateful for their service and I recommend CYBERPUNK RECOVERY to everyone who needs to recover their funds urge you to contact CYBERPUNK if you have lost your bitcoin USDT or ETH through bitcoin investment Email: ([email protected]) WhatsApp (+17609237407)
14.02.25 15:33 prelogmilivoj

I never imagined I would find myself in a situation where I was scammed out of such a significant amount of money, but it happened. I became a victim of a fake online donation project that cost me over $30,000. It all started innocently enough when I was searching for assistance after a devastating fire incident in California. While looking for support, I came across an advertisement that seemed to offer donations for fire victims. The ad appeared legitimate, and I reached out to the project manager to inquire about how to receive the donations. The manager was very convincing and insisted that in order to qualify for the donations, I needed to pay $30,000 upfront. In return, I was promised $1 million in donations. It sounded a bit too good to be true, but in my desperate situation, I made the mistake of believing it. The thought of receiving a substantial amount of help to rebuild after the fire clouded my judgment, and I went ahead and sent the money. However, after transferring the funds, the promised donations never arrived, and the manager disappeared. That’s when I realized I had been scammed. Feeling lost, helpless, and completely betrayed, I tried everything I could to contact the scammer, but all my efforts were in vain. Desperation led me to search for help online, hoping to find a way to recover my money and potentially track down the scammer. That’s when I stumbled upon several testimonies from others who had fallen victim to similar scams and had been helped by a company called Tech Cyber Force Recovery. I reached out to them immediately, providing all the details of the scam and the information I had gathered. To my immense relief, the experts at Tech Cyber Force Recovery acted swiftly. Within just 27 hours, they were able to locate the scammer and initiate the recovery process. Not only did they help me recover the $30,000 I had lost, but the most satisfying part was that the scammer was apprehended by local authorities in their region. Thanks to Tech Cyber Force Recovery, I was able to get my money back and hold the scammer accountable for their actions. I am incredibly grateful for their professionalism, expertise, and dedication to helping victims like me. If you have fallen victim to a scam or fraudulent activity, I highly recommend contacting Tech Cyber Force Recovery. They provide swift and efficient recovery assistance, and I can confidently say they made all the difference in my situation. ☎☎ 1️⃣5️⃣6️⃣1️⃣7️⃣2️⃣6️⃣3️⃣6️⃣9️⃣7️⃣ ☎☎ 📩 1️⃣5️⃣6️⃣1️⃣7️⃣2️⃣6️⃣3️⃣6️⃣9️⃣7️⃣ 📩
14.02.25 22:12 eunice49954

Agent Jasmine Lopez focuses on recovering stolen cryptocurrency, particularly USDT. She is well-known for helping victims of digital asset theft. Her reputation arises from successful recoveries that have allowed many to regain their lost funds. I witnessed this when $122,000 was taken from me. Thanks to Ms. Lopez's skills, I recovered the entire amount in just 24 hours. Her prompt response and effective methods relieved my financial burden. Ms. Lopez’s commitment to helping others is evident. She is always available to offer solutions to those facing similar problems. For assistance, she can be reached via email at recoveryfundprovider@gmail . com or contacted directly on WhatsApp and text at +44 - 7366 445035. Her Instagram handle is recoveryfundprovider.
15.02.25 02:51 Michelle Lynn

Living in Los Angeles, I never imagined I’d face such a difficult chapter in my life. At the time, my wife was pregnant, and we were both excited about starting a family. I fell victim to a series of scams, losing over $170,000 in total. Just when I thought things couldn’t get worse, I received a call from someone who promised to help me recover my losses. Desperate to fix the situation, I went along with it, hoping for a breakthrough. But it turned out to be another scam. However, most of the options I found either seemed dubious or offered no real guarantees. That’s when I came across Cyber Constable Intelligence. It was a company recommended in a Facebook community The team worked tirelessly on my case, and after some time, they successfully recovered 99% of my investment. Although I didn’t recover everything, the 99% recovery was a huge relief They also educated me on how to better protect my digital Asset Here's Their Website Info www cyberconstableintelligence com
15.02.25 02:51 Michelle Lynn

Living in Los Angeles, I never imagined I’d face such a difficult chapter in my life. At the time, my wife was pregnant, and we were both excited about starting a family. I fell victim to a series of scams, losing over $170,000 in total. Just when I thought things couldn’t get worse, I received a call from someone who promised to help me recover my losses. Desperate to fix the situation, I went along with it, hoping for a breakthrough. But it turned out to be another scam. However, most of the options I found either seemed dubious or offered no real guarantees. That’s when I came across Cyber Constable Intelligence. It was a company recommended in a Facebook community The team worked tirelessly on my case, and after some time, they successfully recovered 99% of my investment. Although I didn’t recover everything, the 99% recovery was a huge relief They also educated me on how to better protect my digital Asset Here's Their Website Info www cyberconstableintelligence com, WhatsApp Info: 1 (252) 378-7611
16.02.25 01:01 Peter

I fell victim to a crypto scam and lost a significant amount of money. What are the most effective strategies to recover my funds? I've heard about legal actions, contacting authorities, and hiring recovery experts, but I'm not sure where to start. Can you provide some guidance on the best ways to recover money lost in a crypto scam? Well if this is you, [email protected] gat you covered get in touch and thank me later
16.02.25 20:06 eunice49954

Agent Lopez specializes in recovering stolen cryptocurrencies, especially Bitcoin/USDT. She has built a strong reputation for helping victims reclaim their lost funds. A personal example highlights her effectiveness: I lost $111,000 and, thanks to her prompt action, I recovered it all within 24 hours. Her dedication and skills eased my financial stress. She is always ready to assist others with similar issues. For help, she can be reached by email at Recoveryfundprovider@gmail. com or contact her through WhatsApp at +44 736 644 5035. Her Insta is recoveryfundprovider.
18.02.25 19:35 donovancristina

Now, I’m that person sharing my success story on LinkedIn, telling others about the amazing team at TECH CYBER FORCE RECOVERY who literally saved my financial life. I’ve also become that guy who proudly shares advice like “Always back up your wallet, and if you don’t have TECH CYBER FORCE RECOVERY on speed dial.” So, a big thank you to TECH CYBER FORCE RECOVERY if I ever get a chance to meet the team, I might just offer to buy them a drink. They’ve earned it. FOR CRYPTO HIRING WEBSITE WWW://techcyberforcerecovery.com WHATSAPP : ⏩ wa.me/15617263697
18.02.25 22:13 keithphillip671

WhatsApp +44,7,4,9,3,5,1,3,3,8,5 Telegram @Franciscohack The day my son uncovered the truth—that the man I entrusted my hopes of wealth and companionship with through a cryptocurrency platform was a cunning scammer was the day my world crumbled. The staggering realization that I had been swindled out of 150,000.00 Euro worth of Bitcoin left me in a state of profound despair. As a 73-year-old grappling with loneliness, I had sought solace in what I believed to be a genuine connection, only to find deceit and betrayal. Countless sleepless nights were spent in tears, mourning not only the financial devastation but also the crushing blow to my trust. Attempts to verify the authenticity of our interactions were met with hostility, further deepening my sense of isolation. Through the loss it was my son who became my beacon of resilience. He took upon himself the arduous task of tracing the scam and seeking justice on my behalf. Through meticulous effort and determination, he unearthed {F R A N C I S C O H A C K}, renowned for their expertise in recovering funds lost to cryptocurrency scams. Entrusting them with screenshots and evidence of the fraudulent transactions, my son initiated the journey to reclaim what had been callously taken from me. {F R A N C I S C O H A C K} approached our plight with empathy and unwavering professionalism, immediately instilling a sense of confidence in their abilities. Despite my initial skepticism, their transparent communication and methodical approach reassured us throughout the recovery process. Regular updates on their progress and insights into their strategies provided much-needed reassurance and kept our hopes alive amid the uncertainty. Their commitment to transparency and client welfare was evident in every interaction, fostering a sense of partnership rather than mere service. Miraculously, in what felt like an eternity but was actually an impressively brief period, {F R A N C I S C O H A C K} delivered the astonishing news—I had recovered the entire 150,000.00 Euro worth of stolen Bitcoin. The flood of relief and disbelief was overwhelming, marking not just the restitution of financial losses but the restoration of my faith in justice. {F R A N C I S C O H A C K} proficiency in navigating the intricate landscape of blockchain technology and online fraud was nothing short of extraordinary. Their dedication to securing justice and restoring client confidence set them apart as more than just experts—they were steadfast allies in a fight against digital deceit. What resonated deeply with me {F R A N C I S C O H A C K} integrity and compassion. Despite the monumental recovery, they maintained transparency regarding their fees and ensured fairness in all dealings. Their proactive guidance on cybersecurity measures further underscored their commitment to safeguarding clients from future threats. It was clear that their mission extended beyond recovery—it encompassed education, prevention, and genuine advocacy for those ensnared by cyber fraud. ([email protected]) fills me with profound gratitude. They not only rescued my financial security but also provided invaluable emotional support during a time of profound vulnerability. To anyone navigating the aftermath of cryptocurrency fraud, I wholeheartedly endorse {F R A N C I S C O H A C K}. They epitomize integrity, expertise, and unwavering dedication to their clients' well-being. My experience with {F R A N C I S C O H A C K} transcended mere recovery—it was a transformative journey of resilience, restoration, and renewed hope in the face of adversity.
21.02.25 07:42 daniel231101

I never thought I would fall victim to a crypto scam until I was convinced of a crypto investment scam that saw me lose all my entire assets worth $487,000 to a crypto investment manager who convinced me I could earn more from my investment. I thought it was all gone for good but I kept looking for ways to get back my stolen crypto assets and finally came across Ethical Hack Recovery, a crypto recovery/spying company that has been very successful in the recovery of crypto for many other victims of crypto scams and people who lost access to their crypto. I’m truly grateful for their help as I was able to recover my stolen crypto assets and get my life back together. I highly recommend their services EMAIL ETHICALHACKERS009 AT @GMAIL DOT COM whatsapp +14106350697
21.02.25 21:38 eunice49954

Jasmine Lopez specializes in recovering stolen cryptocurrencies, especially ETH/USDT. She has built a strong reputation for helping victims reclaim their lost funds. A personal example highlights her effectiveness: I lost $111,000 and, thanks to her prompt action, I recovered it all within 24 hours. Her dedication and skills eased my financial stress. She is always ready to assist others with similar issues. For help, she can be reached by email at Recoveryfundprovider@gmail. com or contact her through WhatsApp at +44 736 644 5035. Her Insta is recoveryfundprovider.
22.02.25 18:01 benluna0991

Mark Zuckerberg. That’s the name I was introduced to when I first encountered the cryptocurrency mining platform, WHATS Invest. A person claiming to be Zuckerberg himself reached out to me, saying that he was personally backing the platform to help investors like me earn passive income. At first, I was skeptical—after all, how often do you get a direct connection to one of the world’s most famous tech entrepreneurs? But this individual seemed convincing and assured me that many people were already seeing substantial returns on their investments. He promised me a great opportunity to secure my financial future, so I decided to take the plunge and invest $10,000 into WHATS Invest. They told me that I could expect to see significant returns in just a few months, with payouts of at least $1,500 or more each month. I was excited, believing this would be my way out of financial struggles. However, as time passed, things didn’t go according to plan. Months went by, and I received very little communication. When I finally did receive a payout, it was nowhere near the $1,500 I was promised. Instead, I received just $200, barely 13% of what I had expected. Frustrated, I contacted the support team, but the responses were vague and unhelpful. No clear answers or solutions were offered, and my trust in the platform quickly started to erode. It became painfully clear that I wasn’t going to get anywhere with WHATS Invest, and I began to worry that my $10,000 might be lost for good. That's when I discovered Certified Recovery Services. Desperate to recover my funds, I decided to reach out to them for help. In just 24 hours, they worked tirelessly to recover the majority of my funds, successfully retrieving $8,500 85% of my initial investment. I couldn’t believe how quickly and efficiently they worked to get my money back. I’m extremely grateful for Certified Recovery Servicer's fast and professional service. Without them, I would have been left with a significant loss, and I would have had no idea how to move forward. If you find yourself in a similar situation with WHATS Invest or any other platform that isn’t delivering as promised, I highly recommend reaching out to Certified Recovery Services They were a lifesaver for me, helping me recover nearly all of my funds. It's reassuring to know that trustworthy services like this exist to help people when things go wrong. They also specialize in recovering money lost to online scams, so if you’ve fallen victim to such a scam, don’t hesitate to contact Certified Recovery Services they can help! Here's Their Info Below: WhatsApp: +1(740)258‑1417 mail: [email protected], [email protected] Website info; https://certifiedrecoveryservices.com

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация