Что такое DeepSeek? Основы модели ИИ объяснены.

Введение в содержание

В видео представляется DeepSeek, китайский стартап в области ИИ, который добился заметного успеха на конкурентном рынке ИИ-моделей. Он привлек внимание, превосходя приложение OpenAI по количеству загрузок в App Store со своей открытой моделью DeepSeek R1, которая специализируется на задачах рассуждения. Эта модель утверждает, что может сопоставить или превзойти производительность других ведущих моделей, включая модели OpenAI, при этом работая по значительно более низкой цене— на 96% дешевле. В видео описывается процесс мышления, который использует DeepSeek R1 для решения сложных задач через поэтапное рассуждение. Кроме того, подчеркивается эволюция моделей DeepSeek, от более ранних версий до внедрения обучения с подкреплением и архитектуры смеси экспертов в R1, акцентируя внимание на его эффективности по сравнению с конкурентами, требующими значительно больше ресурсов для обучения. Обсуждение указывает на то, что DeepSeek R1 позиционирует себя как ведущую модель ИИ для рассуждений, революционизируя эффективность затрат в разработке ИИ.

Ключевая информация

DeepSeek - это стартап, расположенный в Китае, который привлек внимание, став самым загружаемым бесплатным приложением в американском App Store, превысив OpenAI.
DeepSeek выпустила открытый источник модели рассуждения под названием DeepSeek R1, которая утверждает, что соответствует или превосходит производительность ведущих моделей, таких как o1 от OpenAI, при этом требуя значительно меньших затрат на эксплуатацию.
Модель DeepSeek R1 использует процесс "цепочки размышлений", выполняя пошаговый анализ для получения ответов, в отличие от других моделей, которые предоставляют ответы без обоснования.
DeepSeek имеет историю моделей, начиная с версии 1, которая содержит 67 миллиардов параметров, и до версий 2 и 3, которые включают такие инновации, как многоголовое взвешенное внимание и обучение с подкреплением.
DeepSeek R1, основанный на предыдущих моделях, использует гибрид обучения с подкреплением и контролируемой тонкой настройки для повышения производительности.
Модель функционирует с низкими затратами благодаря эффективному использованию ресурсов, так как требует значительно меньше графических процессоров Nvidia по сравнению с конкурентами, такими как Meta.
DeepSeek R1 использует архитектуру смешанных экспертов (MoE), активируя только необходимые подсети во время выполнения задач, что снижает вычислительные затраты и улучшает производительность.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

DeepSeek

DeepSeek - это стартап в области искусственного интеллекта, базирующийся в Китае, который привлек внимание, выпустив открытое программное обеспечение, известное как DeepSeek R1, которое утверждает, что соответствует или превышает ведущие модели по производительности при значительно более низких эксплуатационных расходах.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 - это модель искусственного интеллекта для рассуждений, которая выполняет сложное решение задач, разбивая их на шаги. Она использует процесс 'цепочки размышлений', что позволяет ей анализировать и генерировать идеи перед тем, как прийти к ответу, часто с 96%-ным снижением эксплуатационных издержек по сравнению с конкурентами.

Reinforcement Learning

DeepSeek R1 включает в себя методы обучения с подкреплением, что позволяет модели учиться на основе проб и ошибок, вознаграждая правильные результаты, что приводит к оптимизации ее способностей к рассуждениям без явных указаний со стороны человека.

Mixture of Experts Architecture

Модель применяет архитектуру Смеси Экспертов, которая активирует только те части нейронной сети, которые актуальны для конкретных задач, значительно снижая вычислительные затраты и улучшая эффективность как во время обучения, так и в процессе вывода.

Evolution of DeepSeek Models

DeepSeek развивался через несколько версий, от DeepSeek V1 до V3, каждая из которых улучшала параметры и возможности, в конечном итоге приведя к модели рассуждений DeepSeek R1.

Performance Benchmarks

DeepSeek R1 демонстрирует высокую производительность по различным эталонным тестам ИИ, показывая способности в задачах рассуждения, сопоставимые с моделями OpenAI, одновременно оставаясь ресурсосберегающим в своей работе.

Training Efficiency

DeepSeek достигает операционной эффективности, используя лишь небольшую часть ресурсов GPU по сравнению с конкурентами, такими как Meta, демонстрируя процесс обучения, который требует значительно меньшего количества GPU для достижения высокой производительности.