DeepSeek, nazwa, która coraz częściej rezonuje w krajobrazie AI, wyróżnia się swoim zaangażowaniem w otwarte oprogramowanie, opłacalne duże modele językowe (LLM). Pochodząca z Chin firma opiera się na innowacyjnym systemie "agentowym" i strategicznym zastosowaniu uczenia ze wzmocnieniem.
Niniejsza analiza zagłębi się w najważniejsze modele DeepSeek, znaczące osiągnięcia oraz analizę porównawczą z innymi wiodącymi rozwiązaniami AI.
Rozpakowywanie DeepSeek
Z siedzibą w Hangzhou w Chinach, DeepSeek szybko zyskał uznanie w kręgach AI, koncentrując się przede wszystkim na dużych modelach językowych (LLM). Założona w grudniu 2023 roku przez Lianga Wenfenga, który pełni funkcję zarówno dyrektora generalnego, jak i założyciela, DeepSeek działa przy wsparciu finansowym High-Flyer, funduszu hedgingowego zapewniającego znaczne zasoby na jego rozwój. Organizacja jest zaangażowana w tworzenie modeli open-source, które są nie tylko przystępne cenowo, ale również wysoce skuteczne.
Model DeepSeek R1 jest przykładem tej strategii. Dostępny bezpłatnie jako oprogramowanie open-source, wykorzystuje "agentowy" projekt systemu, który aktywuje tylko niezbędne parametry dla określonych zadań. Ten projekt znacząco zwiększa wydajność, jednocześnie obniżając koszty obliczeniowe. Takie podejście sprawia, że zaawansowane możliwości AI są bardziej dostępne po niższych kosztach. DeepSeek R1, szkolony poprzez bezpośrednie uczenie ze wzmocnieniem (a nie metody nadzorowane), doskonale radzi sobie w różnych złożonych zadaniach rozumowania z imponującą dokładnością.
DeepSeek R1 osiągnął szczególne uznanie za wyjątkową wydajność w benchmarku MATH-500, uzyskując niezwykły wynik 97,3%. Wynik ten podkreślił zaawansowane możliwości obliczeniowe modelu, wzmacniając rosnącą pozycję DeepSeek jako lidera AI. Możliwości i ulepszenia modelu DeepSeek-V3, który charakteryzuje się dużą liczbą parametrów i innowacyjnymi metodami uczenia, dodatkowo wzmocniły konkurencyjną pozycję DeepSeek.
Rozszerzając te osiągnięcia, DeepSeek uruchomił DeepSeek-R1-Lite-Preview 20 stycznia 2025 roku, zaprojektowany jako bardziej przyjazna dla użytkownika opcja. Pomimo mniejszej wagi w porównaniu do swojego poprzednika, nowa wersja ma na celu utrzymanie wysokiego poziomu wydajności, jednocześnie zwiększając dostępność dla różnych grup użytkowników.
DeepSeek zmienił przystępność usług AI poprzez konsekwentne aktualizacje ulepszonych modeli z doskonałą mocą przetwarzania i szczegółowym zrozumieniem, a wszystko to przy utrzymaniu niskich kosztów szkolenia. To skupienie się na opłacalnych rozwiązaniach rozszerzyło dostęp i wzbudziło również znaczne zainteresowanie wśród profesjonalistów zajmujących się badaniami AI.
DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: Szczegółowe porównanie
Główne modele AI DeepSeek, DeepSeek R1 i DeepSeek V3, odgrywają odrębne role w rozwoju AI. Oba modele są biegłe w obsłudze licznych zadań, a różnice uwydatniają ich unikalne ramy i strategie. DeepSeek R1 jest szczególnie znany ze swoich ustrukturyzowanych możliwości rozumowania, konkurując z wydajnością znanego modelu o1 OpenAI.
Z kolei DeepSeek V3 wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts (MoE), aby poprawić wydajność obliczeniową poprzez selektywne włączanie określonych parametrów dla każdego tokena. Dodatkowo, DeepSeek V3 implementuje Multi-head Latent Attention (MLA), co stanowi znaczący postęp w stosunku do tradycyjnych mechanizmów uwagi. MLA zwiększa wydajność poprzez implementację skompresowanych wektorów latentnych i zmniejszenie zużycia pamięci podczas wnioskowania. Porównując te modele bezpośrednio, DeepSeek R1 wyróżnia się w zadaniach ustrukturyzowanego rozumowania, podczas gdy DeepSeek V3 zapewnia wszechstronność i siłę w szerszym zakresie wyzwań i scenariuszy.
Testowanie wydajności
Ocena wydajności modelu AI jest niezbędna, a DeepSeek R1 i V3 demonstrują unikalne mocne strony. DeepSeek R1 działa wyjątkowo dobrze w zadaniach ustrukturyzowanego rozumowania, zapewniając szybsze i bardziej precyzyjne odpowiedzi niż DeepSeek V3. Wykazał przewagę nad modelem o1 OpenAI w różnych standardowych testach. Jednak R1 wypada słabo w szybkim rozwiązywaniu problemów AIME, a jego skuteczność maleje przy użyciu podpowiedzi few-shot. W konsekwencji, podpowiedzi zero-shot lub precyzyjnie zdefiniowane zwykle dają lepsze wyniki.
Z kolei DeepSeek V3 doskonale radzi sobie w ocenach benchmarkowych, przewyższając konkurentów, takich jak Llama 3.1 i Qwen 2.5. Konkuruje z modelami zastrzeżonymi, takimi jak GPT-4o i Claude 3.5 Sonnet. Ta wersja wykazuje wyjątkową biegłość, szczególnie w matematycznych i programistycznych zadaniach, i utrzymuje stałą wydajność niezależnie od długości okien kontekstowych, radząc sobie dobrze z oknami do 128K tokenów.
Koszty szkolenia i względy dotyczące efektywności
Opłacalność i efektywność są kluczowe w szkoleniu modeli AI. Powszechnie informowano, że DeepSeek R1 znacznie obniża koszty szkolenia, a doniesienia sugerują redukcję z 100 milionów dolarów do 5 milionów dolarów. Jednak analitycy branżowi, w tym raport Bernstein, zakwestionowali wykonalność tych danych, sugerując, że infrastruktura, personel i bieżące koszty rozwoju mogą nie być w pełni uwzględnione w tych twierdzeniach. DeepSeek faktycznie wdrożył innowacyjne metody, takie jak Group Relative Policy Optimization (GRPO), która usprawnia uczenie się i zmniejsza intensywność obliczeniową. Chociaż rzeczywiste koszty szkolenia są nadal przedmiotem dyskusji, konstrukcja modelu pozwala mu działać na zaledwie 2000 GPU, w porównaniu z początkowymi wymaganiami ponad 100 000, co czyni go bardziej dostępnym i kompatybilnym ze sprzętem klasy konsumenckiej.
Uczenie ze wzmocnieniem w DeepSeek R1: Dogłębne spojrzenie
Uczenie ze wzmocnieniem odgrywa istotną rolę we wzmacnianiu DeepSeek R1, znacznie zwiększając jego zdolności rozumowania. DeepSeek R1 polega bezpośrednio na uczeniu ze wzmocnieniem, aby szkolić swoje umiejętności rozumowania, w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które wykorzystują przede wszystkim nadzorowane dostrajanie. Ta metoda umożliwia modelowi identyfikowanie wzorców i poprawę wydajności przy mniejszym poleganiu na obszernych, wstępnie oznaczonych danych. Wykorzystanie strategii uczenia ze wzmocnieniem zmieniło sposób, w jaki DeepSeek R1 radzi sobie ze złożonymi zadaniami rozumowania, co skutkuje wyjątkową precyzją.
Jednak korzystanie z uczenia ze wzmocnieniem wiąże się z unikalnymi wyzwaniami. Jednym z problemów, przed którymi stoi DeepSeek R1, jest generalizacja, w której ma trudności z przystosowaniem się do nieznanych scenariuszy wykraczających poza te zawarte w fazach szkoleniowych. Dodatkowo, zdarzają się przypadki, w których model może wykorzystywać systemy nagród, generując wyniki, które powierzchownie spełniają cele, ale nadal zawierają szkodliwe elementy.
Pomimo tych wyzwań, DeepSeek jest zaangażowany we wzmacnianie możliwości swoich modeli, dążąc do sztucznej inteligencji ogólnej poprzez pionierski rozwój nowych modeli i metody szkoleniowe.
Moc czystych technik uczenia ze wzmocnieniem
Podejście DeepSeek R1 do uczenia ze wzmocnieniem jest pionierskie, wykorzystując wyłącznie te techniki w celu wzmocnienia jego zdolności logicznego rozumowania. Model otrzymuje nagrody na podstawie dokładności i organizacji generowanych odpowiedzi, co znacznie poprawia jego biegłość w rozwiązywaniu złożonych wyzwań rozumowania. DeepSeek R1 obejmuje procesy samoregulacji, które umożliwiają mu udoskonalanie procesów poznawczych podczas rozwiązywania problemów, co poprawia ogólną wydajność.
Wykorzystanie przez DeepSeek paradygmatu uczenia się opartego wyłącznie na wzmocnieniu stanowi ewolucyjny skok w tworzeniu dużych modeli językowych. To postępowe podejście umożliwia modelowi wzmacnianie umiejętności dedukcyjnych poprzez samą interakcję z użytkownikiem, eliminując potrzebę rozległego nadzorowanego udoskonalania, które jest zazwyczaj wymagane w przypadku takich postępów.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): Lepsze spojrzenie
Metoda Group Relative Policy Optimization (GRPO) jest specjalnie zaprojektowana dla DeepSeek R1-Zero, co pozwala mu na poprawę wydajności bez nadzorowanego dostrajania. Oceniając dane wyjściowe porównawczo, zamiast korzystać z oddzielnego modelu krytyki, GRPO wzmacnia uczenie się modelu z interaktywnych doświadczeń i zmniejsza wymagania obliczeniowe podczas szkolenia. Skutkuje to bardziej ekonomicznym podejściem do tworzenia najnowocześniejszych modeli AI.
Wdrożenie GRPO w DeepSeek R1-Zero wykazało znaczny sukces, co potwierdzają godne uwagi wskaźniki wydajności i zmniejszone poleganie na rozległych zasobach. Dzięki tej zaawansowanej technice DeepSeek ustanowił nowe standardy wydajności i skuteczności w rozwoju modeli AI.
Ograniczenia DeepSeek R1: Odnoszenie się do wyzwań
Chociaż DeepSeek R1 oferuje liczne zalety, stoi również przed pewnymi ograniczeniami. Jego ogólna funkcjonalność nie dorównuje bardziej zaawansowanym możliwościom DeepSeek V3 w obszarach takich jak wywoływanie funkcji, zarządzanie rozszerzonymi dialogami, poruszanie się po złożonych scenariuszach odgrywania ról i generowanie wyników w formacie JSON. Użytkownicy powinni postrzegać DeepSeek R1 jako model początkowy lub narzędzie wstępne podczas budowania systemów z myślą o modułowości, aby ułatwić łatwe aktualizacje lub zamiany modeli językowych.
Pomimo intencji rozwiązania problemów z przejrzystością i mieszaniem języków, DeepSeek R1 czasami ma trudności z tworzeniem skutecznych wielojęzycznych odpowiedzi. Te ograniczenia podkreślają potrzebę ciągłego udoskonalania i rozwoju w celu zwiększenia kompleksowej skuteczności i adaptacyjności modelu dla użytkowników końcowych.
Pokonywanie wyzwań związanych z mieszaniem języków
Obsługa podpowiedzi zawierających wiele języków stanowi znaczącą przeszkodę dla DeepSeek R1. Często skutkuje to odpowiedziami, które mieszają języki, potencjalnie utrudniając przejrzystość i spójność. Chociaż ten model jest głównie przeznaczony do użytku w języku chińskim i angielskim, użytkownicy mogą napotk