Deepseek R1: OpenAI O1 Bigh Conkur ist hier!

Deepseek Ai's bahnbrechender Deepseek R1 -Argumentationsmodelle definieren generative KI neu. Deepseek R1 nutzt Verstärkungslernen (RL) und ein Open-Source-Ansatz und bietet Forschern und Entwicklern fortgeschrittene Argumentationsfunktionen, die weltweit zugänglich sind. Benchmark -Tests zeigen, dass es Konkurrenten und in einigen Fällen das O1 -Modell von Openai übertreffen und OpenAs LLM -Dominanz herausfordern. Lassen Sie uns weiter erkunden!

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- Deepseek (@deepseek_ai) 20. Januar 2025

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Deepseek R1?
• Deepseek-R1 Training
• Deepseek R1 -Modelle
• Deepseek R1 Key -Funktionen
• Zugriff auf r1
• Anwendungen
• Schlussfolgerung

Was ist Deepseek R1?

Deepseek R1 ist ein großes Sprachmodell (LLM), das das Denken innerhalb generativer KI -Systeme priorisiert. RL -Techniken (Advanced Constructement Learning) führen seine Fähigkeiten aus.

• Es verbessert das LLM-Argumentation signifikant und minimiert das Vertrauen in die beaufsichtigte Feinabstimmung (SFT).
• Deepseek R1 nimmt eine KI -Herausforderung an: Verbesserung der Argumentation ohne umfangreiche SFT.

Innovative Trainingsmethoden ermöglichen es dem Modell, komplexe Aufgaben in Mathematik, Codierung und Logik zu übernehmen.

Deepseek-r1-Training

1. Verstärkungslernen

• Deepseek-R1-Zero verwendet nur Verstärkungslernen (RL), die auf SFT verzichten. Dieser Ansatz ermutigt das Modell, fortgeschrittene Fähigkeiten zu entwickeln, einschließlich Selbstverifizierung, Reflexion und Überlegungskette (COT).

Belohnungssystem

• Belohnungen basieren auf aufgabenspezifischer Benchmark-Genauigkeit.
• sekundäre Belohnungen Incentivieren strukturierte, klare und kohärente Argumentationsausgänge.

Abstoßungsabtastung

• Während der RL werden mehrere Argumentationspfade erzeugt, wobei die am besten leistungsstarken weiteren Schulungen leiten.

2. Kaltstart-Initialisierung mit menschenanannten Daten

• humanannotierte Beispiele für umfangreiche COT-Argumentation initialisieren das Deepseek-R1-Training. Dies stellt die Lesbarkeit und Ausrichtung auf die Erwartungen der Benutzer sicher.
• Dieser Schritt überbrückt die Lücke zwischen reinem RL (die fragmentierte oder mehrdeutige Ausgänge erzeugen kann) und hochwertiger Argumentation.

3. Mehrstufige Trainingspipeline

• Stufe 1: Kaltstart-Daten voraberziehend: Ein kuratierter Datensatz menschlicher Annotationen vorbereitet das Modell mit grundlegenden Argumentationsstrukturen.
• Stufe 2: Verstärkungslernen: Das Modell hat RL -Aufgaben angekündigt, Belohnungen für Genauigkeit, Kohärenz und Ausrichtung erhalten.
• Stufe 3: Feinabstimmung mit Abstoßungsabtastung: Das System feine Tunes RL-Ausgänge und verstärkt optimale Argumentationsmuster.

4. Destillation

• Größere Modelle werden in kleinere Versionen destilliert, wodurch die Überlegungsleistung erhalten bleibt und gleichzeitig die Rechenkosten erheblich senkt.
• destillierte Modelle erben die Fähigkeiten größerer Gegenstücke wie Deepseek-R1 ohne erheblichen Leistungsverlust.

Deepseek R1 -Modelle

Deepseek R1 enthält zwei Kern- und sechs destillierte Modelle.

Kernmodelle

Deepseek-R1-Null: trainiert ausschließlich über RL auf einem Basismodell ohne SFT. Es zeigt fortgeschrittene Argumentationsverhalten wie Selbstverifizierung und Reflexion und erzielte starke Ergebnisse bei Benchmarks wie Aime 2024 und Codeforces. Zu den Herausforderungen zählen Lesbarkeit und Sprachmischung aufgrund des Mangels an Kaltstartdaten und strukturierten Feinabstimmungen.

Deepseek-R1: baut auf Deepseek-R1-Zero auf, indem Kaltstartsdaten (humane ankündigte lange COT-Beispiele) zur verbesserten Initialisierung einbezogen werden. Es wird mehrstufiges Training verwendet, einschließlich argumentationsorientierter RL und Ableitungsstichproben für eine bessere menschliche Ausrichtung.

Es konkurriert direkt mit Openai's O1-1217 und erreicht:

• Aime 2024 : Pass@1 Punktzahl von 79,8%, etwas überschreiten O1-1217.
• math-500 : Pass@1 Punktzahl von 97,3%, vergleichbar mit O1-1217.

Es zeichnet sich in wissensintensiven und STEM-Aufgaben und Codierungsherausforderungen aus.

destillierte Modelle: Deepseek-ai veröffentlichte auch destillierte Versionen des R1-Modells, um sicherzustellen, dass kleinere, rechnerische Modelle die Argumentationsfunktionen ihrer größeren Gegenstücke behalten. Dazu gehören Modelle der Qwen- und Lama -Serien. Diese kleineren Modelle übertreffen Open-Source-Wettbewerber wie QWQ-32B-Preview und konkurrieren effektiv mit proprietären Modellen wie O1-Mini von OpenAI.

Deepseek R1 Schlüsselfunktionen

Deepseek-R1-Modelle rivalen mit führenden LLMs. Benchmarks wie Aime 2024, Math-500 und Codeforces zeigen eine wettbewerbsfähige oder überlegene Leistung im Vergleich zu OpenAs O1-1217 und Claude Sonnet von Anthropic.

Zugriff auf R1

Webzugriff: Im Gegensatz zu OpenAs O1 kann Deepseeks R1 über die Chat -Schnittstelle kostenlos verwendet werden.

gehen Sie zu:
• https://www.php.cn/link/9f3ad7a14cd3d1cf5d73e8ec7205e7f1
Melden Sie sich an und wählen Sie DeeptHink.
DeeptHink R1 wird automatisch ausgewählt.

API -Zugriff: Zugriff auf die API unter https://www.php.cn/link/23264092bdaf8349c3cec606151be6bd . Bei niedrigen Inputkosten ist Deepseek-R1 deutlich erschwinglicher als viele proprietäre Modelle.

Anwendungen

• STEM Education: Seine starke Leistung in Mathematik -Benchmarks macht es ideal für die Unterstützung von Pädagogen und Studenten.
• Codierung und Softwareentwicklung: Hochleistungs auf Plattformen wie Codeforces und LiveCodeBench macht es für Entwickler vorteilhaft.
• Allgemeine Wissensaufgaben: Sein Erfolg auf Benchmarks wie GPQA Diamond positioniert es als leistungsstarkes Werkzeug für faktenbasierte Argumentation.

Schlussfolgerung

Deepseek-AIs Open-Sourcing von Deepseek-R1, einschließlich destillierter Versionen, demokratisiert der Zugang zu qualitativ hochwertigen Argumentationsfähigkeiten. Dies fördert die Zusammenarbeit und Innovation. Deepseek-R1 stellt einen erheblichen Fortschritt dar und kombiniert die Flexibilität der Open-Source mit der hochmodernen Leistung. Sein Potenzial, die Argumentation in Branchen zu verändern, positioniert Deepseek-AI als Hauptakteur in der AI-Revolution.

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