Why Everyone seems to be Dead Wrong About Deepseek And Why You could R…

In this text, we will go deeper with DeepSeek. As AI expertise continues to evolve rapidly, it will likely be fascinating to see how DeepSeek develops and potentially reshapes the trade. Its capability to compete with trade leaders at a fraction of the price makes it a sport-changer within the AI landscape. Is the Chinese company DeepSeek an existential risk to America's AI industry? Within the race to scrape up all the info on this planet, a Chinese firm and a U.S. U.S. tech stocks additionally skilled a significant downturn on Monday because of investor issues over competitive advancements in AI by DeepSeek. The U.S. is taking the strike critically. Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Это реальная тенденция последнего времени: в последнее время посттренинг стал важным компонентом полного цикла обучения. Это довольно недавняя тенденция как в научных работах, так и в техниках промпт-инжиниринга: мы фактически заставляем LLM думать.

Для модели 1B мы наблюдаем прирост в 8 из 9 задач, наиболее заметным из которых является прирост в 18 % баллов EM в задаче QA в SQuAD, 8 % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k. В этой работе мы делаем первый шаг к улучшению способности языковых моделей к рассуждениям с помощью чистого обучения с подкреплением (RL). Обучается с помощью Reflection-Tuning - техники, разработанной для того, чтобы дать возможность LLM исправить свои собственные ошибки. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели DeepSeek Ai Chat-V3. Наш основной вывод заключается в том, что задержки во времени вывода показывают прирост, когда модель как предварительно обучена, так и тонко настроена с помощью задержек. Современные LLM склонны к галлюцинациям и не могут распознать, когда они это делают.

Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. ИИ-лаборатории - они создали шесть других моделей, просто обучив более слабые базовые модели (Qwen-2.5, Llama-3.1 и Llama-3.3) на R1-дистиллированных данных. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. В сообществе Generative AI поднялась шумиха после того, как лаборатория DeepSeek-AI выпустила свои рассуждающие модели первого поколения, DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. В моем бенчмарк тесте есть один промпт, часто используемый в чат-ботах, где я прошу модель прочитать текст и сказать «Я готов» после его прочтения. Я протестировал сам, и вот что я могу вам сказать. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. А если быть последовательным, то и вы не должны доверять моим словам. По всей видимости, все похвалы должны быть отданы специальной технике промптов. Для меня это все еще претензия.

Может быть, это действительно хорошая идея - показать лимиты и шаги, которые делает большая языковая модель, прежде чем прийти к ответу (как процесс DEBUG в тестировании программного обеспечения). Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought. Кто-то уже указывает на предвзятость и пропаганду, скрытые за обучающими данными этих моделей: кто-то тестирует их и проверяет практические возможности таких моделей. Наша цель - исследовать потенциал языковых моделей в развитии способности к рассуждениям без каких-либо контролируемых данных, сосредоточившись на их саморазвитии в процессе чистого RL. Эта статья посвящена новому семейству рассуждающих моделей DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1: в частности, самому маленькому представителю этой группы. I've obtained a lot of small OCaml scripts which might be all work-in-progress, and so not quite appropriate to be printed to the central opam-repository but I nonetheless need be capable of run them conveniently alone self-hosted infrastructure.