How is DeepSeek so Way more Efficient Than Previous Models? For more data on how to use this, check out the repository. This progressive approach not only broadens the range of coaching materials but in addition tackles privacy considerations by minimizing the reliance on real-world data, which might typically include sensitive info. Once logged in, you may be taken on to the chat interface the place you'll be able to begin interacting with the AI. You possibly can ask it to look the web for related information, reducing the time you would have spent seeking it your self. From the US we've OpenAI’s GPT-4o, Anthropic’s Claude Sonnet 3.5, Google’s Gemini 1.5, the open Llama 3.2 from Meta, Elon Musk’s Grok 2, and Amazon’s new Nova. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. 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 ai china-R1: в частности, самому маленькому представителю этой группы. В сообществе Generative AI поднялась шумиха после того, как лаборатория free deepseek-AI выпустила свои рассуждающие модели первого поколения, DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1.

Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. 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. На самом деле эту модель можно с успехом и хорошими результатами использовать в задачах по извлечению дополненной информации (Retrieval Augmented Generation). Было показано, что оно повышает точность решения задач рассуждения, согласуется с социальными ценностями и адаптируется к предпочтениям пользователя, при этом требуя относительно минимальных вычислительных ресурсов по сравнению с предварительным обучением. Друзья, буду рад, если вы подпишетесь на мой телеграм-канал про нейросети и на канал с гайдами и советами по работе с нейросетями - я стараюсь делиться только полезной информацией. В этой работе мы делаем первый шаг к улучшению способности языковых моделей к рассуждениям с помощью чистого обучения с подкреплением (RL). Кто-то уже указывает на предвзятость и пропаганду, скрытые за обучающими данными этих моделей: кто-то тестирует их и проверяет практические возможности таких моделей. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought. 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. Это довольно недавняя тенденция как в научных работах, так и в техниках промпт-инжиниринга: мы фактически заставляем LLM думать. Из-за всего процесса рассуждений модели Deepseek-R1 действуют как поисковые машины во время вывода, а информация, извлеченная из контекста, отражается в процессе . Но на каждое взаимодействие, даже тривиальное, я получаю кучу (бесполезных) слов из цепочки размышлений. Но я докажу свои слова фактами и доказательствами. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Обучается с помощью Reflection-Tuning - техники, разработанной для того, чтобы дать возможность LLM исправить свои собственные ошибки. Я немного эмоционально выражаюсь, но только для того, чтобы прояснить ситуацию. Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. По словам автора, техника, лежащая в основе Reflection 70B, простая, но очень мощная. Сейчас уже накопилось столько хвалебных отзывов, но и столько критики, что можно было бы написать целую книгу. Я протестировал сам, и вот что я могу вам сказать. Скажи мне, что готов, и все. Для меня это все еще претензия. По всей видимости, все похвалы должны быть отданы специальной технике промптов. А если быть последовательным, то и вы не должны доверять моим словам.

Но пробовали ли вы их? Но я должен сказать: это действительно раздражает! Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость? deepseek ai china-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. Лично я получил еще одно подтверждение своему прогнозу: Китай выиграет ИИ-гонку! As well as, by opening a number of situations, Noxplayer supports to working a number of video games or apps at the same time, or chatting along with your buddy whereas playing game. The implementation was designed to assist a number of numeric varieties like i32 and u64. Utilizing superior techniques like giant-scale reinforcement learning (RL) and multi-stage training, the model and its variants, together with DeepSeek-R1-Zero, achieve exceptional efficiency.

Should you loved this informative article along with you desire to be given more information regarding ديب سيك مجانا generously check out our site.