Syarikat kecerdasan buatan (AI) China, DeepSeek, baru-baru ini melancarkan iterasi terkini model penaakulan utama mereka, R1, meningkatkan landskap persaingan dengan gergasi industri seperti OpenAI dan Google. Model yang dikemas kini, dinamakan R1-0528, menandakan lonjakan ketara ke hadapan dalam menangani tugas inferens yang kompleks, dengan itu mengecilkan perbezaan prestasi dengan siri o3 OpenAI dan Gemini 2.5 Pro Google, menurut kenyataan awam di platform pembangun Hugging Face.
Walaupun dicirikan sebagai peningkatan versi “kecil”, R1-0528 menggabungkan peningkatan besar dalam beberapa domain kritikal, termasuk penaakulan matematik, kemahiran pengaturcaraan, dan keupayaan deduksi logik. Tambahan pula, DeepSeek telah melaporkan pengurangan ketara sebanyak 50% dalam halusinasi—contoh output palsu atau mengelirukan yang dihasilkan oleh AI—dalam tugas seperti menulis semula dan meringkaskan, meningkatkan kebolehpercayaan dan kepercayaan model.
Peningkatan Utama dalam DeepSeek R1-0528
Model R1-0528 DeepSeek membawa satu set peningkatan yang merangkumi pelbagai bidang yang penting untuk prestasi AI yang canggih. Peningkatan ini bukan sahaja meningkatkan keupayaan model tetapi juga menangani beberapa cabaran kritikal dalam pembangunan AI.
- Penaakulan Matematik: Model yang dinaik taraf mempamerkan kemahiran yang dipertingkatkan dalam menyelesaikan masalah matematik yang kompleks. Ini penting untuk aplikasi yang memerlukan ketepatan yang tinggi, seperti pemodelan kewangan, penyelidikan saintifik, dan reka bentuk kejuruteraan.
- Kemahiran Pengaturcaraan: R1-0528 mempamerkan kebolehan pengekodan yang dipertingkatkan, menjadikannya lebih mahir dalam menjana dan memahami kod. Keupayaan ini penting untuk pembangunan perisian, automasi, dan aplikasi intensif teknologi yang lain.
- Deduksi Logik: Kemahiran deduksi logik model yang dipertingkatkan membolehkannya membuat pertimbangan yang lebih tepat dan berasaskan alasan. Ini amat berguna dalam sistem membuat keputusan, analisis risiko, dan pelbagai tugas analitik.
- Pengurangan Halusinasi: Pengurangan 50% dalam halusinasi bermakna model itu kini lebih boleh dipercayai, menghasilkan output yang kurang palsu atau mengelirukan. Peningkatan ini penting untuk membina kepercayaan dalam sistem AI dan memastikan ketepatannya dalam aplikasi kritikal.
Dalam catatan WeChat, syarikat yang berpangkalan di Hangzhou itu menyoroti kehebatan baharu model dalam menjana kod bahagian depan, melibatkan diri dalam senario main peranan, dan menghasilkan kandungan bertulis kreatif, termasuk esei dan novel. Kenyataan itu menekankan bahawa “Model ini telah menunjukkan prestasi cemerlang dalam pelbagai penilaian penanda aras,” menggariskan keupayaannya yang pelbagai.
Impak R1 ke atas Landskap AI
Model R1 asal, yang dilancarkan pada bulan Januari, dengan cepat mendapat perhatian kerana mencabar tanggapan yang berlaku bahawa pembangunan AI yang canggih memerlukan infrastruktur pengkomputeran yang meluas. Kejayaannya mendorong reaksi daripada konglomerat teknologi terkemuka China seperti Alibaba dan Tencent, yang kedua-duanya kemudian mengeluarkan model bersaing yang mendakwa ciri prestasi yang unggul.
DeepSeek juga mendedahkan bahawa ia menggunakan teknik penyulingan—memindahkan metodologi penaakulan dari R1-0528—untuk menyokong prestasi model Pangkalan Qwen 3 8B Alibaba, menghasilkan peningkatan prestasi lebih daripada 10%. “Kami percaya rantaian pemikiran daripada DeepSeek-R1-0528 akan memegang kepentingan yang ketara untuk kedua-dua penyelidikan akademik dan pembangunan perindustrian yang memfokuskan pada model berskala kecil,” kata syarikat itu.
Model R2 Akan Datang
DeepSeek dilaporkan bersiap sedia untuk melancarkan model R2 generasi akan datang, dengan pengeluarannya dijangka dalam masa terdekat. Pengenalan model R2 menjanjikan untuk membawa kemajuan dan inovasi selanjutnya dalam bidang AI, mengukuhkan kedudukan DeepSeek sebagai pemain utama dalam industri.
Pengeluaran model R2 yang akan datang telah menjana jangkaan yang besar dalam komuniti AI. Pakar industri membuat spekulasi bahawa model R2 akan membina kejayaan pendahulunya, menggabungkan keupayaan penaakulan yang lebih canggih dan menangani batasan sedia ada. Jangkaannya ialah model R2 akan terus meningkatkan kedudukan DeepSeek dalam landskap AI yang kompetitif.
Selami Peningkatan Model AI
Model kecerdasan buatan sentiasa berkembang, dengan peningkatan yang kerap bertujuan untuk meningkatkan prestasi, ketepatan, dan kecekapan. Proses menaik taraf model AI melibatkan satu siri langkah strategik, daripada mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan kepada melaksanakan teknik canggih yang mengoptimumkan keupayaan model.
Mengenal Pasti Bidang untuk Penambahbaikan
Langkah pertama dalam menaik taraf model AI adalah untuk mengenal pasti bidang di mana penambahbaikan diperlukan. Ini melibatkan menganalisis metrik prestasi model, seperti ketepatan, kepersisan, ingatan, dan skor F1, merentasi pelbagai tugas dan set data. Dengan mengenal pasti kelemahan khusus model, pembangun boleh menumpukan usaha mereka untuk menangani isu tersebut dalam proses menaik taraf.
Pengumpulan dan Penyediaan Data
Data memainkan peranan penting dalam melatih dan memperhalusi model AI. Untuk meningkatkan prestasi model, selalunya perlu mengumpul lebih banyak data atau meningkatkan kualiti data sedia ada. Ini mungkin melibatkan pengumpulan set data baharu, membersih dan memproses data sedia ada, dan menambah data dengan contoh sintetik. Data berkualiti tinggi penting untuk melatih model AI yang teguh dan tepat.
Pengoptimuman Seni Bina Model
Seni bina model AI merujuk kepada struktur dan reka bentuk keseluruhannya. Mengoptimumkan seni bina model boleh membawa kepada peningkatan ketara dalam prestasi. Ini mungkin melibatkan menambah atau mengalih keluar lapisan, menukar sambungan antara lapisan, atau menggabungkan teknik regularisasi untuk mengelakkan pemasangan terlalu. Matlamatnya adalah untuk mencipta seni bina yang sesuai dengan tugas yang dihadapi dan boleh menangkap corak asas dalam data dengan berkesan.
Latihan dan Penalaan Halus
Sebaik sahaja seni bina model telah dioptimumkan, langkah seterusnya adalah untuk melatih model pada data yang disediakan. Ini melibatkan melaraskan parameter model, seperti pemberat dan pincang, untuk meminimumkan perbezaan antara ramalan model dan nilai sebenar dalam data. Proses latihan mungkin melibatkan penggunaan algoritma pengoptimuman seperti penurunan kecerunan, serta teknik seperti backpropagation dan dropout. Selepas latihan awal, model boleh ditala halus pada set data yang lebih kecil untuk meningkatkan lagi prestasinya.
Penilaian dan Pengesahan
Selepas model telah dilatih dan ditala halus, adalah penting untuk menilai prestasinya pada set data pengesahan yang berasingan. Ini membantu untuk memastikan bahawa model itu menggeneralisasi dengan baik kepada data yang tidak dilihat dan tidak terlalu sesuai dengan data latihan. Proses pengesahan mungkin melibatkan pengiraan metrik prestasi seperti ketepatan, kepersisan, ingatan, dan skor F1, serta menggambarkan ramalan model pada sampel data pengesahan.
Penggunaan dan Pemantauan
Sebaik sahaja model telah disahkan, ia boleh digunakan untuk pengeluaran dan digunakan untuk membuat ramalan dalam aplikasi dunia sebenar. Adalah penting untuk memantau prestasi model dari semasa ke semasa untuk memastikan ia terus berfungsi dengan baik. Ini mungkin melibatkan penjejakan metrik seperti ketepatan, daya pemprosesan, dan kependaman, serta pemantauan model untuk tanda-tanda hanyut atau reput. Jika prestasi model merosot dari semasa ke semasa, mungkin perlu untuk melatih semula model pada data baharu atau membuat pelarasan selanjutnya pada seni binanya.
Teknik yang Digunakan dalam Peningkatan Model
Beberapa teknik biasanya digunakan untuk menaik taraf model AI dan meningkatkan prestasinya. Teknik ini terdiri daripada penambahan data ke pemindahan pembelajaran, masing-masing dengan kelebihan dan kes penggunaan.
- Penambahan Data: Teknik ini melibatkan penciptaan contoh latihan baharu daripada yang sedia ada dengan menggunakan transformasi seperti putaran, terjemahan, dan flip. Penambahan data boleh membantu untuk meningkatkan saiz set data latihan dan meningkatkan keupayaan model untuk menggeneralisasi kepada data yang tidak dilihat.
- Pemindahan Pembelajaran: Teknik ini melibatkan penggunaan model pra-latihan sebagai titik permulaan untuk melatih model baharu pada tugas yang berbeza. Pemindahan pembelajaran boleh mengurangkan dengan ketara jumlah data latihan yang diperlukan dan mempercepatkan proses latihan.
- Kaedah Ensembel: Kaedah ini melibatkan penggabungan ramalan berbilang model untuk meningkatkan prestasi keseluruhan. Kaedah ensembel biasa termasuk bagging, boosting, dan stacking.
- Penyulingan Pengetahuan: Seperti yang DeepSeek gunakan pada model Qwen Alibaba, ini ialah teknik di mana pengetahuan model yang besar dan kompleks dipindahkan ke model yang lebih kecil dan cekap. Ini membolehkan model yang lebih kecil mencapai prestasi yang setanding dengan model yang lebih besar sambil memerlukan kurang sumber pengkomputeran.
- Teknik Regularisasi: Teknik ini melibatkan penambahan kekangan pada parameter model semasa latihan untuk mengelakkan pemasangan terlalu. Teknik regularisasi biasa termasuk regularisasi L1, regularisasi L2, dan dropout.
Impak Kemajuan AI ke atas Industri
Kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan sedang mengubah industri merentasi papan, daripada penjagaan kesihatan hingga kewangan hingga pembuatan. AI membolehkan perniagaan mengautomasikan tugas, meningkatkan membuat keputusan dan mencipta produk dan perkhidmatan baharu.
Penjagaan Kesihatan
AI merevolusikan penjagaan kesihatan dengan membolehkan diagnosis yang lebih cepat dan tepat, pelan rawatan yang diperibadikan, dan meningkatkan hasil pesakit. Alat berkuasa AI boleh menganalisis imej perubatan, seperti X-ray dan MRI, untuk mengesan penyakit lebih awal dan lebih tepat. AI juga boleh digunakan untuk meramalkan pesakit mana yang berisiko menghidap keadaan tertentu dan untuk membangunkan pelan rawatan yang diperibadikan berdasarkan ciri individu pesakit.
Kewangan
Dalam industri kewangan, AI sedang digunakan untuk mengesan penipuan, mengurus risiko, dan memberikan nasihat pelaburan yang diperibadikan. Algoritma AI boleh menganalisis sejumlah besar data kewangan untuk mengenal pasti corak dan anomali yang mungkin menunjukkan aktiviti penipuan. AI juga boleh digunakan untuk menilai risiko yang berkaitan dengan pelbagai pelaburan dan untuk membangunkan portfolio pelaburan yang diperibadikan berdasarkan matlamat pelabur individu dan toleransi risiko.
Pembuatan
AI mengubah pembuatan dengan membolehkan automasi, penyelenggaraan ramalan, dan kawalan kualiti yang dipertingkatkan. Robot berkuasa AI boleh melaksanakan tugas berulang dengan lebih cekap dan tepat daripada manusia. AI juga boleh digunakan untuk meramalkan bila peralatan mungkin gagal, membenarkan penyelenggaraan dilakukan secara proaktif dan mencegah masa henti yang mahal. Sistem penglihatan berkuasa AI boleh memeriksa produk untuk kecacatan dan memastikan bahawa ia memenuhi piawaian kualiti.
Runcit
AI meningkatkan pengalaman runcit dengan membolehkan cadangan yang diperibadikan, pengiklanan yang disasarkan, dan perkhidmatan pelanggan yang dipertingkatkan. Algoritma AI boleh menganalisis data pelanggan untuk mengenal pasti pilihan dan mengesyorkan produk yang mungkin diminati oleh pelanggan. AI juga boleh digunakan untuk menyasarkan kempen pengiklanan kepada segmen pelanggan tertentu dan untuk menyediakan perkhidmatan pelanggan yang diperibadikan melalui chatbot dan pembantu maya.
Pengangkutan
AI merevolusikan industri pengangkutan dengan membolehkan kenderaan autonomi, pengurusan trafik yang dioptimumkan, dan logistik yang dipertingkatkan. Kereta pandu sendiri berkuasa AI boleh menavigasi jalan raya dan lebuh raya tanpa campur tangan manusia. AI juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan aliran trafik dan mengurangkan kesesakan. Sistem logistik berkuasa AI boleh mengoptimumkan laluan penghantaran dan meningkatkan kecekapan rantaian bekalan.
Kemajuan dinamik ini menggariskan usaha tanpa henti untuk meningkatkan keupayaan AI dan meluaskan skop aplikasi AI merentasi pelbagai sektor, mengukuhkan peranan AI sebagai kuasa transformasi dalam landskap teknologi kontemporari.