Последние успехи DeepSeek: сильный вызов ChatGPT и Google

Последние успехи DeepSeek: Сильный вызов ChatGPT и Google

В сфере искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается ожесточенная конкуренция, и китайский стартап DeepSeek стремительно набирает обороты. Недавний выпуск обновления DeepSeek-R1-0528 еще раз доказывает его огромный потенциал и быстро создает серьезные проблемы для конкурентов, таких как GPT-4o от OpenAI и Gemini от Google.

Значительное повышение производительности

DeepSeek-R1-0528 продемонстрировал значительное повышение производительности в сложных областях рассуждений, кодирования и логики, которые часто являются препятствиями, которые трудно преодолеть даже самым передовым моделям. Выпуск этой версии, несомненно, придал новый импульс сфере ИИ.

DeepSeek выделяется не только технологическими достижениями, но и своей моделью с открытым исходным кодом и акцентом на легкое обучение. Эти факторы в совокупности делают DeepSeek более совершенным как по скорости, так и по эффективности.

Скачок в эталонном тестировании

В недавних эталонных тестах DeepSeek-R1-0528 достиг точности 87,5% в тесте AIME 2025 по сравнению с 70% у предыдущей модели. Кроме того, его производительность в эталонном тесте кодирования LiveCodeBench также увеличилась с 63,5% до 73,3%. Еще более впечатляющим является то, что в печально известном «экзамене человечества», который отличается высокой сложностью, производительность DeepSeek увеличилась более чем вдвое, с 8,5% до 17,7%.

Эти результаты эталонных тестов убедительно показывают, что модель DeepSeek в определенных областях может конкурировать с западными конкурентами или даже превосходить их.

Модель с открытым исходным кодом и простая конструкция.

В отличие от OpenAI и Google, DeepSeek выбрал открытый путь. R1-0528 выпущен под лицензией MIT, что дает разработчикам право свободно использовать, изменять и развертывать модель. Такая открытая позиция, несомненно, завоевала более широкую поддержку DeepSeek.

Обновление также добавляет поддержку вывода JSON и вызова функций, что упрощает создание приложений и инструментов, которые могут напрямую взаимодействовать с моделью.

Такая открытая модель привлекает не только исследователей и разработчиков, но и делает DeepSeek идеальным выбором для стартапов и предприятий, ищущих альтернативы закрытым платформам.

Более умные, а не более усердные методы обучения.

Одним из самых впечатляющих аспектов подъема DeepSeek является эффективность, с которой он создает свои модели. По данным компании, ранняя версия была обучена всего за 55 дней примерно на 2000 графических процессорах, а стоимость составила 5,58 миллиона долларов, что составляет лишь небольшую часть затрат на обучение сопоставимой по размеру американской модели.

Этот акцент на экономичную с точки зрения ресурсов подготовку является ключевым фактором дифференциации, особенно на фоне продолжающейся обеспокоенности по поводу затрат и углеродного следа больших языковых моделей.

Что это значит для будущего искусственного интеллекта

Последний выпуск DeepSeek является признаком динамичных изменений в мире ИИ. Благодаря своим мощным возможностям рассуждения, прозрачному лицензированию и более быстрым циклам разработки DeepSeek позиционирует себя в качестве серьезного конкурента отраслевым гигантам.

Поскольку глобальный ландшафт ИИ становится более многополярным, такие модели, как R1-0528, могут сыграть важную роль в формировании функциональности, создателей, контролеров и бенефициаров ИИ.

Глубокое погружение в DeepSeek R1-0528: технические детали и инновации.

Успех DeepSeek R1-0528 не случаен, в его основе лежат постоянные технологические инновации и исключительное внимание к деталям команды DeepSeek. Чтобы лучше понять угрозу, которую он представляет для ChatGPT и Google, нам необходимо углубиться в его технические детали и инновации.

Оптимизация и улучшение архитектуры.

В архитектуру DeepSeek R1-0528 было внесено множество оптимизаций и улучшений, что значительно повысило его производительность и эффективность. В модели используется вариант архитектуры Transformer, и внесены специальные настройки для конкретных задач.

Инновации в механизме внимания: DeepSeek R1-0528 использует более эффективный механизм внимания, который снижает вычислительную сложность и повышает скорость логического вывода модели. В то же время этот механизм также может лучше фиксировать зависимости на большом расстоянии, тем самым улучшая возможности модели при обработке сложного текста.

Оптимизация размера модели: Хотя DeepSeek R1-0528 превосходит многие крупные модели по производительности, размер его модели относительно невелик. Это связано с усилиями команды DeepSeek в области сжатия моделей и дистилляции знаний, что позволяет ей снизить затраты на хранение и вычисления модели, не жертвуя при этом производительностью.

Построение и обработка набора данных.

Качественные данные являются краеугольным камнем для обучения превосходных моделей ИИ. DeepSeek вложил много энергии в построение и обработку наборов данных,чтобы убедиться, что модель может извлекать полезные знания из богатых и разнообразных данных.

Многоязычный набор данных: Чтобы улучшить универсальность модели и ее возможности между языками, DeepSeek R1-0528 использует для обучения многоязычный набор данных. Этот набор данных содержит тексты на разных языках и из разных областей, что позволяет модели лучше понимать и генерировать тексты на различных языках.

Очистка и расширение данных: Команда DeepSeek провела строгую очистку и фильтрацию необработанных данных, удалив шум и ошибочную информацию. В то же время они также использовали методы увеличения данных, чтобы расширить масштаб набора данных и повысить возможности обобщения модели.

Оптимизация и корректировка стратегии обучения

Стратегия обучения имеет решающее значение для производительности моделей ИИ. DeepSeek провел множество экспериментов и оптимизаций в стратегии обучения и, наконец, нашел схему обучения, подходящую для DeepSeek R1-0528.

Распределенное обучение: Чтобы ускорить скорость обучения, DeepSeek R1-0528 использует метод распределенного обучения. За счет распределения задач обучения на несколько графических процессоров, выполняемых параллельно, время обучения значительно сокращается.

Регулировка скорости обучения: Скорость обучения — один из ключевых параметров, влияющих на эффект обучения модели. Команда DeepSeek динамически корректирует скорость обучения в зависимости от ситуации обучения модели для достижения лучших результатов обучения.

Стратегия Open Source DeepSeek: Двигатель ускорения развития искусственного интеллекта.

Решение DeepSeek открыть исходный код своей модели — это не просто привлечение внимания разработчиков и исследователей, а скорее стратегическое решение. Стратегия Open Source может ускорить развитие ИИ и принести DeepSeek множество преимуществ.

Содействие технологическим инновациям

Open Source может привлечь разработчиков и исследователей со всего мира к участию в улучшении и оптимизации модели. Этот коллективный разум и сила могут ускорить технологические инновации и продвинуть вперед ИИ.

Создание экосистемы

Благодаря Open Source DeepSeek может создать обширную экосистему, привлекая больше разработчиков и предприятий к разработке различных приложений и сервисов на основе своей модели. Это не только может расширить влияние DeepSeek, но и принести ей коммерческие возможности.

Снижение затрат на разработку

Open Source может снизить затраты на разработку и уменьшить дублирование работы. Разработчики могут напрямую использовать модель DeepSeek без необходимости строить ее с нуля, что экономит много времени и ресурсов.

Задачи и возможности DeepSeek

Несмотря на значительные достижения DeepSeek, путь его развития в области ИИ не будет гладким. DeepSeek сталкивается со многими проблемами, но у него также есть огромные возможности.

Задачи

Финансовое давление: Исследования, разработки и обучение моделей ИИ требуют значительных финансовых вложений. DeepSeek, как стартап, сталкивается с огромным финансовым давлением.

Конкуренция за таланты: Конкуренция за таланты в области ИИ очень высока. DeepSeek необходимо привлекать и удерживать выдающиеся таланты, чтобы сохранить свое технологическое лидерство.

Технологические риски: Технологии ИИ быстро развиваются, и DeepSeek необходимо постоянно внедрятьинновации, чтобы реагировать на новые технологические риски.

Возможности

Рыночный спрос. С ростом популярности технологий ИИ рыночный спрос на модели ИИ растет. У DeepSeek есть огромные рыночные возможности.

Политическая поддержка. Правительства всех стран уделяют большое внимание развитию ИИ и ввели ряд мер политической поддержки. DeepSeek может от этого выиграть.

Технологические преимущества. DeepSeek имеет определенные технологические преимущества, особенно в области открытого исходного кода и эффективного обучения. Это закладывает прочную основу для его будущего развития.

Сравнение DeepSeek R1-0528 с другими крупными языковыми моделями

В приведенной ниже таблице более подробно показаны характеристики DeepSeek R1-0528 по сравнению с GPT-4o от OpenAI и Gemini от Google в различных эталонных тестах, а также сравнение некоторых ключевых технических характеристик.