DeepSeek zaprezentował swoje najnowsze modele: DeepSeek-R1 oraz DeepSeek-R1-Zero, które mają zrewolucjonizować podejście do złożonych zadań związanych z rozumowaniem.
DeepSeek-R1-Zero to model, który został przeszkolony wyłącznie za pomocą dużych zbiorów danych i technik uczenia przez wzmacnianie (RL). Co ciekawe, firma zrezygnowała z tradycyjnego kroku wstępnego, jakim jest dopasowywanie modelu za pomocą nadzorowanego uczenia (SFT). Rezultat? Algorytm potrafi nie tylko myśleć, ale i oceniać własne wnioski.
„DeepSeek-R1-Zero to pierwszy model open-source, który udowadnia, że zdolności rozumowania dużych modeli językowych mogą być rozwijane jedynie poprzez RL, bez potrzeby wcześniejszego SFT” – wyjaśniają badacze DeepSeek. Innowacja? Jak najbardziej. Ale co z jej ograniczeniami? Niestety, są i takie.
Główne bolączki tego modelu to:
- Powtarzalność – model wpada czasem w pułapkę bezmyślnego powtarzania treści.
- Słaba czytelność – generowane teksty bywają trudne do zrozumienia.
- Mieszanie języków – co może być problematyczne przy zastosowaniach globalnych.
Ograniczenia poprzednika zainspirowały firmę do stworzenia modelu DeepSeek-R1. W tej wersji dodano etap wstępnego szkolenia (cold-start) przed właściwym treningiem RL. Dzięki temu DeepSeek-R1:
- Rozwiązuje wiele problemów znanych z R1-Zero,
- Osiąga wyniki na poziomie porównywalnym z systemem OpenAI o1 w matematyce, kodowaniu i ogólnym rozumowaniu.
Czy to wystarcza, by stać się liderem na rynku? Patrząc na wyniki – jest blisko. Na dodatek DeepSeek zdecydował się na otwarte udostępnienie obu modeli (R1-Zero i R1) oraz sześciu ich mniejszych wersji.
Destylacja – klucz do efektywności
Jednym z przełomowych osiągnięć DeepSeek jest proces destylacji. Dzięki niemu zdolności rozumowania z większych modeli można przenieść na mniejsze, bardziej ekonomiczne wersje. Mniejsze modele, jak DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, potrafią konkurować nawet z OpenAI o1-mini. Firma udostępnia je w różnych konfiguracjach, od 1,5 do 70 miliardów parametrów, co pozwala na szerokie zastosowanie – od programowania po przetwarzanie języka naturalnego.
DeepSeek postawił na pełną otwartość. Modele są dostępne na licencji MIT, co oznacza, że można je dowolnie modyfikować i wykorzystywać nawet w komercyjnych projektach. Należy jednak pamiętać o zgodności z licencjami bazowych modeli, takich jak Apache 2.0 czy Llama3.
Podsumowując, DeepSeek-R1 i R1-Zero to nie tylko przełom technologiczny, ale także przykład na to, jak otwartość i innowacyjność mogą iść w parze. Jedno jest pewne – nadchodzące lata będą kluczowe dla rozwoju sztucznej inteligencji, a DeepSeek już dziś wyznacza trendy. Czy to oni zostaną królem AI? Na razie są na dobrej drodze.