DeepSeek-R1 — новый уровень интеллектуального анализа базы данных

DeepSeek-R1 — это не просто модель, а новый уровень обработки и анализа базы данных…

Команда DeepSeek, подобно современным алхимикам, создает искусственный интеллект ближе к человеческому разуму через доступный код и открытую науку без коммерческих тайн.

Логика против разнообразного беспорядка

Авторы проекта представили две ключевые модели: DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. Первая была обучена методом обучения с подкреплением (RL) без дополнительной настройки (SFT), что позволило ей справляться с множеством логических задач. Модель успешно решает сложные головоломки, но иногда теряется в инструкциях и языках.

Для преодоления этих недостатков команда разработала DeepSeek-R1, который запускает холодный старт перед применением RL. Эта модель уже демонстрирует показатели, сопоставимые с OpenAI-o1, особенно в математике, программировании и логическом мышлении.

Но разработчики на этом не остановились и предоставили доступ к обеим версиям моделей — DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1, а также к 6-и плотным моделям, основанным на DeepSeek-R1 и использующим архитектуру Llama и Qwen. В основном лидирует DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, превосходящий OpenAI-o1-mini по ряду показателей, что свидетельствует о значительных успехах в области плотных моделей.

Масштабное обучение с подкреплением на базовую модель

Применяя RL непосредственно к базовой модели без предварительной контролируемой тонкой настройки (SFT), разработчики создали уникальную среду для исследования цепочки рассуждений (Chain of Thought, CoT). Эта разработка позволила DeepSeek-R1-Zero демонстрировать такие важные способности, как самопроверка, рефлексия и построение сложных логических задач.

Важно знать, что это первое открытое исследование, показывающее, что когнитивные способности LLM могут развиваться исключительно благодаря методике RL, минуя этап SFT. Этот прорыв открывает дорогу новым перспективам в развитии (ИИ) искусственного интеллекта.

Процесс разработки DeepSeek-R1 включает два этапа RL, направленных на улучшение рассуждений и адаптацию к человеческим ожиданиям и стремлениям, а также два этапа SFT, формирующие основу для рассуждения и нерефлексивных возможностей модели. Разработчики надеются, что такой конвейерный подход в будущем позволит создавать более качественные и эффективные модели.

Мощь компактных моделей

Исследователи доказывают, что принципы работы больших моделей можно адаптировать и для более компактных решений тем самым повышать производительность. Это делает DeepSeek-R1, как инструмент для развития маломощных моделей, используемых в научных исследованиях и целях.

Доступные модели на основе Qwen2.5 и Llama3 (с объёмом от 1,5 до 70 миллиардов параметров) показывают отличные результаты в тестах. Чтобы оптимизировать работу с этими моделями, разработчики рекомендуют устанавливать температуру от 0,5 до 0,7 (оптимально 0,6) и избегать системных подсказок, записывая инструкции прямо в пользовательский запрос.

Заключение

DeepSeek-R1 — это только новая модель, а открытые исходные коды RL и SFT закладывают фундамент для будущего развития ИИ, совмещая науку с высокими стандартами технического исполнения.

Алгоритмы в их основе, не только анализируют, а также проникают с большой скоростью в самую суть информации, извлекая из хауса чисел и символов «скрытые» закономерности. Например, в бизнесе, науке, медицине, финансах и других областях DeepSeek-R1 уже стал не только близким помощником, а архитектором новых возможностей.

В отличие от своих предшественников он точный, быстрый и адаптивный. Еще удивляет его способность предсказывать и не просто прогнозировать, а предвидеть будущее как, например, опытный шахматист, просчитывающий в голове ходы фигурок на десятки шагов вперед.

Объединение с нейросетями нового поколения, междисциплинарные эксперименты, это только первые шаги на пути к революции технологий, которую едва можно сегодня представить. DeepSeek-R1, это инструмент и ключ к нашему с вами будущему, которое уже находится здесь рядом.

Общаться с DeepSeek-R1 можно на chat.deepseek.com, где нажав кнопку «DeepThink» вы погрузитесь в мир, где логика и хаос сплетаются.