Обновления DeepSeek R1: Новые возможности ИИ

Последние обновления DeepSeek R1 произвели настоящий фурор, и пришло время поближе познакомиться с новинками. Обновления привносят ряд интересных изменений - от улучшенных логических способностей до более доступных вариантов развертывания. В этой статье мы расскажем вам о ключевых преимуществах новейшей версии DeepSeek, а также о том, что отличает ее от других приложений и как это может повлиять на дальнейшую разработку искусственного интеллекта. Продолжайте читать, чтобы узнать, как эти обновления могут повлиять на вашу работу или проекты!

Обновления ядра DeepSeek R1: Более подробный обзор достижений

С выходом DeepSeek R1 несколько новых функций и обновлений подняли планку для моделей искусственного интеллекта, особенно с точки зрения логичности, эффективности и доступности. Основные усовершенствования, включая логику, основанную на обучении с подкреплением, логику с длинными цепочками, построение моделей и интеграцию с открытым исходным кодом, делают эту модель искусственного интеллекта мощным инструментом для различных отраслей промышленности. Давайте рассмотрим эти ключевые обновления и то, как их можно применить в реальных сценариях.

1. Логику, основанную на обучении с подкреплением

В DeepSeek R1 используется технология обучения с подкреплением (RL), которая позволяет модели оптимизировать процесс принятия решений, обучаясь методом проб и ошибок, подобно тому, как это делают люди. В отличие от традиционного обучения под наблюдением, RL позволяет модели динамически корректировать свои стратегии в таких задачах, как решение математических задач, генерация кода и т.д.

Каковы ключевые достижения?

• Для обучения требуется минимум помеченных данных, например, всего 100 примеров математических задач, что значительно сокращает затраты на обучение.
• Модель показывает улучшение более чем на 20% в таких задачах, как математические рассуждения (MATH-500) и отладка кода.

Как это применимо к нашему реальному миру?

• Образование: Учащиеся могут воспользоваться системами обучения ИИ, которые не только предоставляют ответы, но и пошаговые инструкции. Например, при решении сложных математических задач R1 имитирует мышление учителя, показывая логические шаги и возможные подводные камни.
• Разработка программного обеспечения: Разработчики могут использовать R1 для отладки кода. Например, когда в скрипте на Python возникает ошибка, R1 может точно определить проблему, предложить улучшения и даже сгенерировать исправленные фрагменты кода.

2. Технология логической цепочки (Chain-of-Thought, CoT).

Способность R1 к логическому построению длинной цепочки позволяет модели разбивать сложные проблемы на управляемые логические этапы. Для задач, требующих многоэтапного анализа, таких как решение сложных математических задач, R1 следует пошаговому логическому процессу: сначала анализируется тип задачи, извлекаются ключевые переменные, формулируются уравнения и, наконец, проверяется правильность решения. Это имитирует подход людей к решению проблем в реальных ситуациях.

Каковы ключевые достижения?

• В многоступенчатых задачах, таких как тесты AIME 2024 и MATH-500, R1 превосходит ведущие модели, такие как GPT-4, предлагая более точные и релевантные ответы.
• 
• Модель поддерживает расширенное контекстное окно (более 100 000 токенов), что позволяет обрабатывать длинные тексты, такие как целые книги или обширные технические документы.

Как это применимо к нашему реальному миру?

• Финансовый анализ: Инвестиционные аналитики могут вводить сложные запросы, такие как "Прогнозирование выручки компании на ближайшие три года", и R1 автоматически разбивает задачу на этапы: сбор исторических финансовых данных, анализ рыночных тенденций, построение модели прогнозирования и создание визуальных отчетов — и все это без участия человека.
• Юридические консультации: При обработке юридических контрактов R1 может интерпретировать каждый пункт, выявлять потенциальные риски (например, "Соответствует ли пункт о штрафных санкциях в разделе 5.2 закону?") и делать перекрестные ссылки на соответствующие законы, предлагая информацию, которая помогает принимать обоснованные решения.

3. Модельная дистилляция и миниатюризация

Благодаря технологии "перегонки знаний" DeepSeek R1 может сжать логические возможности массивной модели (с триллионами параметров) в более компактные версии, такие как модель с параметрами 1,5B, сохранив при этом 90% ее производительности. Это значительно снижает требования к оборудованию, обеспечивая более быструю обработку и экономичное использование.

Каковы основные достижения?

• R1 предлагает широкий ассортимент моделей дистилляторов с параметрами от 1,5 до 70 Б для удовлетворения различных потребностей приложений.
• Модели меньшего размера могут работать на графических процессорах потребительского класса (например, RTX 3090) и обеспечивать трехкратное увеличение скорости вывода.

Как это применимо к нашему реальному миру?

• Мобильные приложения: Благодаря интеграции модели 1.5B, мобильные приложения могут переводить документы в автономном режиме в режиме реального времени. Например, путешественники могут сфотографировать меню на иностранном языке, а приложение мгновенно переведет его и порекомендует популярные блюда.
• Контроль качества производства: Заводы могут использовать модель 7B на современных устройствах, таких как промышленные планшеты, для анализа видеоматериалов с производственных линий в режиме реального времени, автоматического обнаружения дефектов в деталях и запуска оповещений, не полагаясь на облачные вычисления.

4. Экосистема с открытым исходным кодом и лицензия MIT

DeepSeek R1 работает под лицензией MIT с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам свободно модифицировать, распространять и коммерциализировать модель без взимания лицензионных сборов. Он также предлагает версии с открытым исходным кодом, такие как R1-Zero и несколько моделей distilled, что способствует инновациям и доступности.

Каковы основные достижения?

• Сообщество разработчиков с открытым исходным кодом быстро внедрило R1, создав вертикальные инструменты, такие как медицинские боты для вопросов и ответов и помощники по написанию кода.
• Совместимость R1 с API OpenAI позволяет разработчикам легко интегрировать свои существующие проекты.

Как это применимо к нашему реальному миру?

• Стартапы с ограниченным бюджетом: Небольшая EdTech-компания использовала модель R1-Zero с открытым исходным кодом для разработки инструмента оценки эссе на базе искусственного интеллекта всего за неделю, что было в несколько раз дешевле запатентованных решений.
• Академическое сотрудничество: Исследовательские группы университетов разработали системы прогнозирования изменения климата на основе моделей R1, обмениваясь улучшениями по каналам с открытым исходным кодом и ускоряя прогресс в глобальном масштабе.

Разработка искусственного интеллекта в DeepSeek: График обновления версий

С момента своего создания DeepSeek AI претерпел несколько крупных технологических изменений и постепенно превратился в ведущего разработчика моделей искусственного интеллекта. Вот краткий обзор процесса разработки и ключевых особенностей его основных продуктов.

5 января 2024 года: DeepSeek LLM

Первая фундаментальная модель большого языка DeepSeek может похвастаться огромной шкалой из 67 миллиардов параметров, обработанных на основе набора данных из 2 триллионов токенов. К числу достижений относятся:

• Превосходное понимание китайского языка: Он превосходит Llama2 70B и GPT-3.5 в понимании китайского языка.
• Сложные диалоги и генерация текста: Программа отлично справляется со сложными диалогами и генерирует высококачественный текст.

25 января 2024 года: DeepSeek-Coder

Важная веха в создании кода:

• Поддержка основных языков программирования: Она охватывает Python, Java и другие.
• Завершение кода на уровне проекта: Программа может завершать код на уровне проекта.
• Высокая производительность в HumanEval: в тесте HumanEval benchmark он прошел 89% тестов.

7 мая 2024: DeepSeek-V2

Серьезные изменения в технической архитектуре:

• Министерство внутренних дел (группа экспертов) Архитектура: Этот инновационный подход повышает эффективность.
• Снижение затрат на логический вывод: по сравнению с традиционными моделями стоимость снижена на треть.
• Увеличение производительности в три раза: это значительно повышает скорость генерации текста.

26 декабря 2024 года: DeepSeek-V3

Ключевые улучшения включают:

• Улучшен поиск информации на 38%: система извлекает информацию быстрее и точнее.
• Скорость генерации данных увеличилась на 40%: система быстрее выдает результаты.
• Обучение под контролем пользователя: Это повышает эффективность обучения без активного вмешательства человека.

20 января 2025 года: DeepSeek-R1

Последняя инновационная версия включает в себя:

• Обучение с подкреплением: оно оптимизирует логические способности путем самостоятельных проб и ошибок, без обратной связи с людьми.
• Сверхнизкая стоимость: всего 0,14 доллара за миллион токенов, что составляет всего 2% от стоимости аналогичных продуктов OpenAI.
• 

Специализированный опыт: Он достигает 79,8% успеха на математических олимпиадах (AIME) и имеет рейтинг Elo по программированию, который превосходит рейтинг 96,3% программистов-людей.

Стратегия с открытым исходным кодом: выпуск версий R1-Zero и R1-V3 обеспечивает производительность, которая в некоторых областях даже превосходит GPT-4o.

В этот период DeepSeek также выпустила несколько специализированных версий:

1. Это объединило модели верстальщика и чата, обеспечив 50% выигрышей в AlpacaEval 2.0.
2. Это улучшило выполнение математических заданий до 82,8%, а возможность кодирования в реальном времени - на 18%.
3. Эта версия поддерживает обработку длинного текста без увеличения затрат.

Эволюция технологии DeepSeek показывает четкий путь инноваций благодаря архитектурным достижениям (таким как MoE), революционным методам обучения (reinforcement learning) и инженерной оптимизации. Новейшая модель R1 демонстрирует возможности, близкие к экспертному уровню, во многих областях, а ее стратегия с открытым исходным кодом является движущей силой развития отраслевой экосистемы.

С какими задачами DeepSeek R1 справляется наилучшим образом?

Модель DeepSeek R1 отлично справляется с различными задачами, особенно в таких областях, как математика, программирование и обработка сложных данных. Давайте посмотрим, с чем она справляется лучше всего.

Математика и решение задач

• Соревнования по математике: Программа справилась с 79,8% заданий математического конкурса AIME 2024 и набрала впечатляющие 97,3% в тесте MATH-500. Она действительно хороша в решении сложных математических задач.
• Сложные задачи: Программа использует интеллектуальную систему обучения для решения сложных вопросов, набрав 71,5% баллов в действительно сложном тесте под названием GPQA Diamond-level. Это намного лучше, чем ее предыдущая версия.

Программирование и инжиниринг

• Соревнования по программированию: Он набрал 2029 очков на Codeforces, обойдя 96,3% программистов-людей. Это огромное достижение!
• Программирование в реальном времени: Он отлично справился с тестом под названием LiveCode, выполнив 73,3% заданий. Он работает быстрее и точнее, чем многие другие модели.
• Инженерные задачи: Он отлично помогает в проектах по написанию кода и дает разумные предложения по улучшению кода.

Длинный текст и мультимодальная обработка

• Длинные документы: Программа может обрабатывать действительно длинные документы и точно их обобщать. Это делает ее очень полезной для таких задач, как составление длинных отчетов.
• Комбинирование типов данных: программа может понимать как текстовые, так и структурированные данные, что помогает ей более эффективно анализировать такие вещи, как медицинские записи.

Реальные приложения

• Финансы: Программа действительно хороша в прогнозировании рисков и быстром выявлении мошенничества. Она может выявить проблемы всего за 0,3 секунды.
• Медицинская диагностика: Программа точно распознает медицинские изображения и предлагает планы лечения. Она намного лучше старых моделей.
• Создание контента: с ее помощью можно создавать высококачественные технические документы и даже создавать креативный контент. Она действительно универсальна.

Технические особенности

• Самообучающийся: он обучается самостоятельно, не нуждаясь в том, чтобы люди указывали ему, что делать. Это делает его действительно эффективным.
• Быстрая обработка: Он использует интеллектуальную систему для быстрой обработки информации, что в три раза ускоряет ее по сравнению с традиционными моделями.
• Адаптируемость: он может успешно справляться с широким спектром задач, от написания статей до пересмотра юридических документов.

Модель DeepSeek R1 не только мощная, но и экономичная, что делает ее отличным выбором для решения самых разных задач. Кроме того, его версии с открытым исходным кодом помогают большему числу людей получить доступ к этим расширенным возможностям.

Итог

Новые функции DeepSeek R1 делают его бесценным инструментом в различных отраслях. Это не только помогает студентам решать математические задачи, помогает юристам интерпретировать сложные контракты, но и позволяет производителям улучшить контроль качества.

Открытый исходный код и высокая производительность DeepSeek R1 делают его отличным выбором для всех, кто стремится внедрять инновации с помощью искусственного интеллекта, от стартапов до крупных предприятий. С R1 искусственный интеллект больше не является отдаленной возможностью — это практичный инструмент, готовый к использованию в реальных приложениях.

Boardmix - это онлайн-доска на базе искусственного интеллекта, предназначенная для повышения эффективности совместной работы в команде. Благодаря совместной работе в режиме реального времени Boardmix помогает вашей команде проводить мозговые штурмы, собирать идеи и легко управлять проектами. Давайте используем искусственный интеллект для быстрого создания блок-схем, ментальных карт и многого другого на одной платформе. Зарегистрируйтесь сейчас и начните пользоваться им бесплатно!

*Ссылки:

https://deepseek.com/

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

https://api-docs.deepseek.com/updates