Нас интересует всё, что связано с развитием ИИ. Поэтому мы ну никак не могли пройти мимо нашумевшего соперника ChatGPT DeepSeek.
Что это
Китайская лаборатория создала мощную рассуждающую модель DeepSeek-V3 с 671 млрд параметров. По возможностям она сравнима с GPT-4 или Claude 3.5. Недавно компания выпустила новую, ещё более умную версию ИИ — DeepSeek-R1.
В чём фишка
Функции у модели те же, что и у конкурентов, но на создание ушло намного меньше денег и времени — примерно 5,58 млн долларов, и обучали DeepSeek 55 дней. Для сравнения: на тренировку Claude 3.5 Sonnet ушло несколько десятков миллионов долларов.
А что нового
Отличие R1 в том, что создатели использовали обучение с подкреплением, применяя новаторские методы для ускорения этого процесса: тренировали рассуждать ИИ, перед тем как выдать ответ, действовать по методу проб и ошибок. И у них удалось сделать дешёвую, но эффективную рассуждающую модель.
Что такое рассуждающие модели
Это большие языковые модели (LLM — Large Language Model), обученные на датасетах, которые содержат не только пары «вопрос — ответ», но и пошаговую логику размышлений. Они естественным образом разбивают проблемы на мелкие части и используют подход «цепочки рассуждений», исправление ошибок и пробуют несколько стратегий перед ответом.
Прогнозы на будущее
Если можно повышать качество модели, просто выделяя ей больше вычислительной мощности, то требования к вычислительным ресурсам (GPU) будут расти. Рассуждающие языковые модели смогут превзойти уровень экспертов в области математики, программирования, физики и химии и стать помощниками для инженеров и учёных.
Что это
Китайская лаборатория создала мощную рассуждающую модель DeepSeek-V3 с 671 млрд параметров. По возможностям она сравнима с GPT-4 или Claude 3.5. Недавно компания выпустила новую, ещё более умную версию ИИ — DeepSeek-R1.
В чём фишка
Функции у модели те же, что и у конкурентов, но на создание ушло намного меньше денег и времени — примерно 5,58 млн долларов, и обучали DeepSeek 55 дней. Для сравнения: на тренировку Claude 3.5 Sonnet ушло несколько десятков миллионов долларов.
А что нового
Отличие R1 в том, что создатели использовали обучение с подкреплением, применяя новаторские методы для ускорения этого процесса: тренировали рассуждать ИИ, перед тем как выдать ответ, действовать по методу проб и ошибок. И у них удалось сделать дешёвую, но эффективную рассуждающую модель.
Что такое рассуждающие модели
Это большие языковые модели (LLM — Large Language Model), обученные на датасетах, которые содержат не только пары «вопрос — ответ», но и пошаговую логику размышлений. Они естественным образом разбивают проблемы на мелкие части и используют подход «цепочки рассуждений», исправление ошибок и пробуют несколько стратегий перед ответом.
Прогнозы на будущее
Если можно повышать качество модели, просто выделяя ей больше вычислительной мощности, то требования к вычислительным ресурсам (GPU) будут расти. Рассуждающие языковые модели смогут превзойти уровень экспертов в области математики, программирования, физики и химии и стать помощниками для инженеров и учёных.
group-telegram.com/sdc_channel/1700
Create:
Last Update:
Last Update:
Нас интересует всё, что связано с развитием ИИ. Поэтому мы ну никак не могли пройти мимо нашумевшего соперника ChatGPT DeepSeek.
Что это
Китайская лаборатория создала мощную рассуждающую модель DeepSeek-V3 с 671 млрд параметров. По возможностям она сравнима с GPT-4 или Claude 3.5. Недавно компания выпустила новую, ещё более умную версию ИИ — DeepSeek-R1.
В чём фишка
Функции у модели те же, что и у конкурентов, но на создание ушло намного меньше денег и времени — примерно 5,58 млн долларов, и обучали DeepSeek 55 дней. Для сравнения: на тренировку Claude 3.5 Sonnet ушло несколько десятков миллионов долларов.
А что нового
Отличие R1 в том, что создатели использовали обучение с подкреплением, применяя новаторские методы для ускорения этого процесса: тренировали рассуждать ИИ, перед тем как выдать ответ, действовать по методу проб и ошибок. И у них удалось сделать дешёвую, но эффективную рассуждающую модель.
Что такое рассуждающие модели
Это большие языковые модели (LLM — Large Language Model), обученные на датасетах, которые содержат не только пары «вопрос — ответ», но и пошаговую логику размышлений. Они естественным образом разбивают проблемы на мелкие части и используют подход «цепочки рассуждений», исправление ошибок и пробуют несколько стратегий перед ответом.
Прогнозы на будущее
Если можно повышать качество модели, просто выделяя ей больше вычислительной мощности, то требования к вычислительным ресурсам (GPU) будут расти. Рассуждающие языковые модели смогут превзойти уровень экспертов в области математики, программирования, физики и химии и стать помощниками для инженеров и учёных.
Что это
Китайская лаборатория создала мощную рассуждающую модель DeepSeek-V3 с 671 млрд параметров. По возможностям она сравнима с GPT-4 или Claude 3.5. Недавно компания выпустила новую, ещё более умную версию ИИ — DeepSeek-R1.
В чём фишка
Функции у модели те же, что и у конкурентов, но на создание ушло намного меньше денег и времени — примерно 5,58 млн долларов, и обучали DeepSeek 55 дней. Для сравнения: на тренировку Claude 3.5 Sonnet ушло несколько десятков миллионов долларов.
А что нового
Отличие R1 в том, что создатели использовали обучение с подкреплением, применяя новаторские методы для ускорения этого процесса: тренировали рассуждать ИИ, перед тем как выдать ответ, действовать по методу проб и ошибок. И у них удалось сделать дешёвую, но эффективную рассуждающую модель.
Что такое рассуждающие модели
Это большие языковые модели (LLM — Large Language Model), обученные на датасетах, которые содержат не только пары «вопрос — ответ», но и пошаговую логику размышлений. Они естественным образом разбивают проблемы на мелкие части и используют подход «цепочки рассуждений», исправление ошибок и пробуют несколько стратегий перед ответом.
Прогнозы на будущее
Если можно повышать качество модели, просто выделяя ей больше вычислительной мощности, то требования к вычислительным ресурсам (GPU) будут расти. Рассуждающие языковые модели смогут превзойти уровень экспертов в области математики, программирования, физики и химии и стать помощниками для инженеров и учёных.
BY СИБУР Цифровой
Share with your friend now:
group-telegram.com/sdc_channel/1700