Why My Deepseek Is Better Than Yours

Jeffs' Brands (Nasdaq: JFBR) has announced that its wholly-owned subsidiary, Fort Products , has signed an agreement to combine the DeepSeek AI platform into Fort's webpage. How Does Deepseek Compare To Openai And Chatgpt? How does DeepSeek’s AI training value examine to competitors? Academic Research: deepseek ai online chat Educational institutions can use these resources for training and experimentation, fostering innovation and nurturing future AI experts. "DeepSeekMoE has two key concepts: segmenting experts into finer granularity for higher expert specialization and more accurate data acquisition, and isolating some shared specialists for mitigating data redundancy among routed experts. The staff behind it has labored exhausting to improve its models, making them smarter, quicker, and more environment friendly with every new model. While most different Chinese AI firms are satisfied with "copying" existing open supply fashions, such as Meta’s Llama, to develop their functions, Liang went further. Then it says they reached peak carbon dioxide emissions in 2023 and are reducing them in 2024 with renewable vitality.

Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. 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. Это реальная тенденция последнего времени: в последнее время посттренинг стал важным компонентом полного цикла обучения. 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. В сообществе Generative AI поднялась шумиха после того, как лаборатория DeepSeek-AI выпустила свои рассуждающие модели первого поколения, DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. 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. 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. Но на каждое взаимодействие, даже тривиальное, я получаю кучу (бесполезных) слов из цепочки размышлений. Кто-то уже указывает на предвзятость и пропаганду, скрытые за обучающими данными этих моделей: кто-то тестирует их и проверяет практические возможности таких моделей. Сейчас уже накопилось столько хвалебных отзывов, но и столько критики, что можно было бы написать целую книгу. Генерация и предсказание следующего токена дает слишком большое вычислительное ограничение, ограничивающее количество операций для следующего токена количеством уже увиденных токенов. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Как обычно, нет лучшего способа проверить возможности модели, чем попробовать ее самому. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели DeepSeek v3-V3. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought.

Мы эмпирически оцениваем обучение с паузами на моделях декодера с параметрами 1B и 130M с предварительным каузальным обучением на C4, а также на последующих задачах, включающих рассуждения, ответы на вопросы, общее понимание и запоминание фактов. 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. 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! Но я докажу свои слова фактами и доказательствами. 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. 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.

If you are you looking for more information in regards to free Deep seek look at our own internet site.