DeepSeek-R1 -це новаторська модель міркувань, введена в Китаї DeepSeek Лабораторія AI. Ця модель встановлює новий орієнтир у можливостях міркувань для AI з відкритим кодом. Як детально описано у супровідному дослідницька роботаDeepSeek-R1 розвивається з базової моделі V3 Deepseek та використовує навчання підкріплення (RL) для вирішення складних завдань міркувань, таких як вдосконалена математика та логіка, з безпрецедентною точністю. Дослідження підкреслює інноваційний підхід до навчання, досягнуті орієнтири та використовувані технічні методології, що пропонують всебічне розуміння потенціалу DeepSeek-R1 в ландшафті ШІ.
Що таке навчання підкріплення?
Підкріплення навчання – це підмножина машинного навчання, де агенти вчаться приймати рішення, взаємодіючи зі своїм оточенням та отримуючи нагороди чи штрафи на основі їх дій. На відміну від Контрольоване навчанняякий покладається на мічені дані, RL зосереджується на дослідженні та помилок для розробки оптимальної політики для складних проблем.
Ранні програми RL включають помітні прориви DeepMind та OpenAI в ігровому домені. Глибоко Альфаго чудово використовував RL, щоб перемогти чемпіонів людини в грі GO, навчаючись стратегій через самозакоханіподвиг, який раніше вважався десятиліттями. Аналогічно, OpenAI Використання RL в Dota 2 та інші конкурентні ігри, де агенти AI демонстрували здатність планувати та виконувати стратегії у високовимірних умовах у невизначеності. Ці піонерські зусилля не тільки демонстрували здатність RL вводити прийняття рішень у динамічних умовах, але й заклали основу для його застосування в більш широких галузях, включаючи Обробка природної мови і міркування завдань.
Спираючись на ці основоположні концепції, піонери DeepSeek-R1 Підхід до навчання, натхненний Альфаго нуль Для досягнення «виникаючих» міркувань, не покладаючись на велику кількість даних, що міткали людиною, що представляють основну віху в дослідженні ШІ.
Основні особливості DeepSeek-R1
- Навчання, орієнтоване на підкріплення: DeepSeek-R1 використовує унікальний багатоступеневий процес RL для вдосконалення можливостей міркувань. На відміну від свого попередника, DeepSeek-R1-Zero, який стикався з такими проблемами, як змішування мови та погана читабельність, DeepSeek-R1 включає в себе контрольну толісний настрой (SFT) з ретельно кураційним «холодним запуском» для поліпшення узгодженості та вирівнювання користувачів.
- Виконання: DeepSeek-R1 демонструє неабиякі показники на провідних орієнтирах:
- Математика-500: Досягнув 97,3% проходження@1, перевершивши більшість моделей у обробці складних математичних задач.
- Codeforces: Отримав 96,3% відсотків у конкурентному програмуванні, з рейтингом ELO 2029.
- MMLU (масове розуміння мови багатозадачності): Набрав 90,8% пропуску@1, демонструючи свою доблесть у різноманітних областях знань.
- AIME 2024 (Американська експертиза з математики Invitational Mathematics): Перевершив OpenAI-O1 з пропуском@1 79,8%.
- Дистиляція для більш широкої доступності: Можливості DeepSeek-R1 переганяються на менші моделі, що робить розширені міркування доступними для об'єднаних ресурсів середовища. Наприклад, дистильовані моделі дистильованих 14B та 32B перевершили найсучасніші альтернативи з відкритим кодом, такі як QWQ-32B-Preview, досягнувши 94,3% на Math-500.
- Внески: DeepSeek-R1-Zero та шість дистильованих моделей (від параметрів від 1,5 до 70B) відкрито доступні. Ця доступність сприяє інноваціям у дослідницькій спільноті та заохочує спільну прогрес.
Навчальний трубопровід DeepSeek-R1 Розвиток DeepSeek-R1 передбачає:
- Холодний старт: Початкова підготовка використовує тисячі точок даних, що охоплюється людиною (COT), щоб встановити цілісну основу міркування.
- Орієнтована на міркування RL: Тонко налаштовує модель для вирішення завдань з математики, кодування та логіки, забезпечуючи послідовність та узгодженість мови.
- Підкріплення навчання для узагальнення: Включає в себе налаштування користувачів та узгоджується з рекомендаціями щодо безпеки для отримання надійних результатів у різних областях.
- Дистиляція: Менші моделі тонко налаштовані за допомогою дистильованих моделей міркувань DeepSeek-R1, що значно підвищує їх ефективність та продуктивність.
Галузеві розуміння Видатні лідери галузі поділилися своїми думками щодо впливу DeepSeek-R1:
Тед Міракко, Схвалювати Генеральний директор: «Здатність DeepSeek отримувати результати, порівнянні із західними гігантами AI, використовуючи непремію, викликала величезний міжнародний інтерес-з інтересом, можливо, ще більше збільшився за останніми новинами про китайські програми, такі як заборона Tiktok та переробка міграції. Його доступність та пристосованість є чіткими конкурентними перевагами, тоді як сьогодні OpenAI підтримує лідерство в галузі інновацій та глобального впливу. Ця перевага вартості відкриває двері для незмінного та всебічного доступу до ШІ, що, безумовно, буде і захоплюючим і дуже руйнівним ».
Лоуренс Пінгрі, В.П., Розсіюючий: «Найбільша перевага моделей R1 полягає в тому, що вона покращує тонко налаштування, ланцюг розумових міркувань і значно знижує розмір моделі-це означає, що вона може принести користь більшій кількості випадків використання, а з меншим обчисленням для виступу-таким чином більш високою якістю та зниженням обчислювальні витрати ».
Малі Горантла, головний вчений і APPSOC (Експерт з управління AI та безпеки додатків): «Технологічні прориви рідко трапляються гладким або нерівномірним способом. Подібно до того, як OpenAI порушив галузь із чатом два роки тому, DeepSeek, схоже, досягла прориву в ефективності ресурсів – область, яка швидко стала п’ятою Ахілеса галузі.
Компанії, що покладаються на грубу силу, вливаючи необмежену обробку в свої рішення, залишаються вразливими до стартапів та закордонних розробників, які впроваджують інновації з необхідності. Знижуючи вартість в'їзду, ці прориви значно розширить доступ до масово потужного ШІ, приносячи з собою поєднання позитивних досягнень, викликів та критичних наслідків безпеки ».
Орієнтовні досягнення DeepSeek-R1 довів свою перевагу в широкому спектрі завдань:
- Освітні орієнтири: Демонструє видатні показники на MMLU та GPQA Diamond з акцентом на питання, пов'язані з STEM.
- Кодування та математичні завдання: Перевищує провідні моделі із закритим кодом на LiveCodeBench та AIME 2024.
- Загальна відповідь: Переваги у завдань з відкритим доменом, такими як Alpacaeval2.0 та Arenahard, досягнувши контрольованої довжиною, коефіцієнт виграшу 87,6%.
Вплив та наслідки
- Ефективність у масштабі: Розробка DeepSeek-R1 підкреслює потенціал ефективних методів RL над масовими обчислювальними ресурсами. Цей підхід ставить під сумнів необхідність масштабування центрів обробки даних для навчання ШІ, як це є прикладом $ 500 мільярдів ініціативи Stargate Під керівництвом OpenAI, Oracle та Softbank.
- Зрив з відкритим кодом: Перевищуючи деякі моделі із закритим кодом та сприяючи відкритій екосистемі, DeepSeek-R1 кидає виклик залежності від галузі AI на власні рішення.
- Екологічні міркування: Ефективні методи навчання DeepSeek зменшують вуглецевий слід, пов'язаний з розвитком моделі AI, забезпечуючи шлях до більш стійких досліджень AI.
Обмеження та майбутні вказівки Незважаючи на свої досягнення, DeepSeek-R1 має сфери для вдосконалення:
- Мовна підтримка: В даний час оптимізований для англійської та китайської, DeepSeek-R1 періодично змішує мови у своїх результатах. Майбутні оновлення мають на меті посилити багатомовну послідовність.
- Оперативна чутливість: Мало підказки підказки погіршують продуктивність, підкреслюючи необхідність подальших оперативних інженерних уточнень.
- Інженерія програмного забезпечення: Виконавшись у STEM та логіці, DeepSeek-R1 має місце для зростання завдань з інженерії програмного забезпечення.
DeepSeek AI Lab планує вирішити ці обмеження в наступних ітераціях, зосереджуючись на більш широкій мовній підтримці, оперативній інженерії та розширених наборах даних для спеціалізованих завдань.
Висновок
DeepSeek-R1-зміна ігор для моделей міркувань AI. Його успіх підкреслює, наскільки ретельна оптимізація, інноваційні стратегії навчання підкріплення та чітка увага на ефективність може забезпечити можливості AI світового класу без необхідності масових фінансових ресурсів або передових апаратних засобів. Продемонструвавши, що модель може конкурувати з лідерами галузі, такими як серія GPT OpenAI, працюючи на частку бюджету, DeepSeek-R1 відкриває двері до нової ери розвитку AI з ресурсами.
Розробка моделі кидає виклик галузевій нормі грубої сили масштабування, де завжди передбачається, що більше обчислень дорівнює кращим моделям. Ця демократизація можливостей AI обіцяє майбутнє, коли моделі передових міркувань доступні не лише для великих технологічних компаній, але й для менших організацій, дослідницьких спільнот та глобальних інноваторів.
Як посилюється гонка AI, DeepSeek виступає як маяк інновацій, що підтверджує, що винахідливість та стратегічний розподіл ресурсів можуть подолати бар'єри, традиційно пов'язані з розширеним розвитком ШІ. Він є прикладом того, як стійкі, ефективні підходи можуть призвести до новаторських результатів, встановивши прецедент для майбутнього штучного інтелекту.
