- AinsiderPL Newsletter
- Posts
- DeepSeek R1 to najlepszy LLM. LLM wywołał rewolucję.
DeepSeek R1 to najlepszy LLM. LLM wywołał rewolucję.
Wszystko co musisz wiedzieć na temat modelu DeepSeek R1
DeepSeek "znikąd" staje się najlepszym LLM do rozumowania, z lepszymi wynikami niż o1 i, jak głoszą plotki, także od niewydanych modeli - OpenAIo3 i MetaAI Llama4. A to wszystko przy koszcie zaledwie około 6 milionów dolarów.
Opracowany przez chiński startup AI DeepSeek, model ten wykorzystuje unikalną architekturę i metodologię szkolenia, która odróżnia go od wszystkich konkurentów.
Ale jak to w ogóle możliwe?
✅ Koszt szkolenia modelu został drastycznie obniżony do 6 milionów dolarów, co jest ułamkiem z ponad 100 milionów dolarów, które zazwyczaj wydają konkurenci, co pokazuje znaczną efektywność kosztową.
✅ Dzięki łącznie 671 miliardom parametrów i podejściu Mixture-of-Experts (MoE), DeepSeek R1 aktywuje tylko ułamek swoich parametrów — 37 miliardów na token — co pozwala mu osiągnąć wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu kosztów obliczeniowych.
Architektura MoE umożliwia modelowi skuteczne przetwarzanie informacji poprzez aktywowanie tylko niezbędnych parametrów dla każdego zadania. Ten projekt nie tylko poprawia wydajność, ale także zmniejsza zużycie energii, dzięki czemu DeepSeek R1 jest opłacalnym rozwiązaniem dla programistów.
✅ Wydajność DeepSeek R1 przypisuje się jego innowacyjnemu podejściu do redukcji obciążenia obliczeniowego poprzez użycie tylko 8 miejsc po przecinku dla precyzji, co zmniejsza zużycie pamięci o 75%.
✅ DeepSeek R1 wykorzystuje system wielu tokenów, który pozwala mu przetwarzać całe frazy naraz, podwajając szybkość przetwarzania przy zachowaniu 90% dokładności.
✅ Zastosowano architekturę "systemu eksperckiego", w której w razie potrzeby aktywowane są tylko wyspecjalizowane części modelu, redukując aktywne parametry z 1,8 biliona do zaledwie 37 miliardów w danym momencie.
✅ DeepSeek R1 wykorzystuje podejście uczenia się przez wzmacnianie (RL) podczas fazy po szkoleniu, co pozwala mu doskonalić swoje zdolności rozumowania bez nadmiernego polegania na oznaczonych danych. Ta metoda zachęca model do samodzielnej nauki, rozwijając umiejętności takie jak samoweryfikacja i rozumowanie typu "łańcuch myśli".
A to już ma ogromny wpływ:
✅ Rozwój DeepSeek R1 zbiegł się w czasie z zauważalną zmianą na rynku, gdzie akcje Nvidii zanotowały znaczny spadek z powodu potencjalnego zagrożenia, jakie DeepSeek stanowi dla dominacji Nvidii na rynku sprzętu AI.
✅ Otwarty charakter modelu umożliwia publiczną kontrolę i wkład, zwiększając przejrzystość i ulepszenia napędzane przez społeczność.
✅ Efektywność DeepSeek R1 zmieniła cały proces rozwoju modeli, redukując zapotrzebowanie na zaawansowane centra danych, czyniąc AI bardziej dostępną przy użyciu standardowych kart graficznych do gier.
✅ Wyniki AI w testach porównawczych, takich jak AIME 2024, pokazują, że nieznacznie przewyższa OpenAI o1 w złożonym rozumowaniu matematycznym, z wynikiem 79,8% w porównaniu do 79,2%.
Wpływ DeepSeek R1 wykracza poza jego specyfikacje techniczne; reprezentuje on znaczącą zmianę w sposobie, w jaki AI jest rozwijana i wdrażana. Dla programistów oznacza to dostęp do potężnych narzędzi, które wcześniej były zarezerwowane dla dużych przedsiębiorstw z dużymi zasobami. W miarę jak AI staje się bardziej dostępne, sprzyja środowisku sprzyjającemu innowacjom, umożliwiając programistom tworzenie rozwiązań skutecznie odpowiadających na rzeczywiste wyzwania.