• 목록
• 답변
• 게시판 리스트 옵션
  • 수정
  • 삭제

Claude and DeepSeek seemed significantly keen on doing that. On this blog, we focus on DeepSeek 2.5 and all its options, the company behind it, and evaluate it with GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. The full evaluation setup and reasoning behind the tasks are just like the earlier dive. Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость? Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Современные LLM склонны к галлюцинациям и не могут распознать, когда они это делают. Это довольно недавняя тенденция как в научных работах, так и в техниках промпт-инжиниринга: мы фактически заставляем LLM думать.

Это реальная тенденция последнего времени: в последнее время посттренинг стал важным компонентом полного цикла обучения. Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. 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. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought. Из-за всего процесса рассуждений модели Deepseek-R1 действуют как поисковые машины во время вывода, а информация, извлеченная из контекста, отражается в процессе . 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, eight % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. 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).

Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. 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. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. Я протестировал сам, и вот что я могу вам сказать. 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. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Decentralized Energy Systems: AI might facilitate the event of decentralized vitality methods, the place data centers and different giant vitality shoppers generate and retailer their own renewable power, reducing reliance on centralized power grids. DeepSeek, a Chinese AI lab funded largely by the quantitative buying and selling agency High-Flyer Capital Management, broke into the mainstream consciousness this week after its chatbot app rose to the top of the Apple App Store charts.

Deep Seek AI App obtain now on App Store and Google Play. The app competes directly with ChatGPT and other conversational AI platforms however offers a special approach to processing info. Additionally, DeepSeek shops delicate information like usernames, passwords, and encryption keys insecurely, which attackers might entry and steal with bodily access to gadgets. IoT gadgets equipped with DeepSeek’s AI capabilities can monitor visitors patterns, manage vitality consumption, and even predict upkeep needs for public infrastructure. DeepSeek’s Impact: If DeepSeek’s know-how delivers on its promise of considerably higher efficiency, it could scale back the vitality footprint of AI systems. Whatever the case may be, builders have taken to DeepSeek’s fashions, which aren’t open supply as the phrase is commonly understood however can be found below permissive licenses that allow for industrial use. AI chatbots use far fewer resources. ’s a loopy time to be alive although, the tech influencers du jour are correct on that no less than! i’m reminded of this each time robots drive me to and from work while i lounge comfortably, casually chatting with AIs extra knowledgeable than me on each stem topic in existence, earlier than I get out and my hand-held drone launches to observe me for a few extra blocks.

If you loved this information and you would certainly such as to obtain additional information concerning ديب سيك kindly check out the web-site.