Čína vs. USA v AI: Jsou DeepSeek R1 (R1 Zero) a OpenAI o1 (o1 mini) opravdu tak odlišné?

Čína vs. USA v oblasti umělé inteligence: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Strategická imitace, nebo technologická inovace?

Ve stále více globalizovaném světě umělé inteligence (AI) je konkurence mezi Čínou a USA obzvláště výrazná. Čínský startup DeepSeek nedávno představil dva průlomové modely: DeepSeek R1 Zero a DeepSeek R1. Tyto modely vyvolávají v komunitě umělé inteligence velký rozruch, protože dosahují benchmarkových výsledků srovnatelných s modely o1 mini a o1 od OpenAI. Jak moc si ale tyto systémy skutečně podobné nebo odlišné jsou a co to znamená pro budoucnost AI?

DeepSeek R1 Zero: Revoluce prostřednictvím posilovacího učení

Model DeepSeek R1 Zero je obzvláště inovativní, protože byl trénován výhradně pomocí posilovacího učení (RL). Zcela se vzdává lidské zpětné vazby nebo tradičního kontrolovaného jemného ladění. Díky tomu je průkopníkem v aplikaci posilovacího učení v umělé inteligenci. Demonstruje působivý pokrok v rozvoji schopností uvažování, včetně:

• Samokontrola: Model analyzuje své odpovědi samostatně a detekuje chyby.
• Reflexe: Vyvíjí strategie pro zlepšení řešení problémů.
• Generování dlouhých myšlenkových řetězců: Složité vztahy jsou prezentovány v logických a souvislých krocích.

Pozoruhodným aspektem je schopnost modelu věnovat více času určitým problémům. Přehodnocením a vylepšením svého přístupu se ukazuje potenciál posilovacího učení pro vytváření autonomně se učících systémů.

DeepSeek R1: Kombinace RL a jemného ladění

Naproti tomu DeepSeek R1 kombinuje posilovací učení s klasickým kontrolovaným jemným dolaďováním, aby lépe sladil reakce modelu s lidskými očekáváními. Tato hybridní metoda trénování umožňuje DeepSeek R1 dosahovat vynikajících výsledků v různých aplikačních oblastech:

• Matematika: V testu AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) dosáhl přesnosti 79,8 % a v testu MATH-500 působivých 97,3 %.
• Programování: S převahou 96,3 % mezi lidskými účastníky na Codeforces nastavuje nový standard.
• Obecné znalosti: S 90,8 % v testu MMLU (Massive Multitask Language Understanding) a 71,5 % v testu GPQA Diamond se projevuje hluboké porozumění faktickým znalostem.

Výzvy a speciální vlastnosti modelů DeepSeek

Navzdory působivému výkonu vykazují modely určité slabiny a zvláštnosti:

• Neúmyslné přepínání jazyků: DeepSeek R1 a R1 Zero mají tendenci přepínat mezi různými jazyky, což může způsobovat problémy ve vícejazyčných aplikacích.
• Omezená funkčnost: Ani jeden z modelů v současné době nepodporuje volání funkcí, rozšířené dialogy ani výstup JSON.
• Volná dostupnost: DeepSeek R1 je open-source a volně dostupný pod licencí MIT. To umožňuje vývojářům používat váhy a výstupy modelu bez omezení.
• Menší modely: Společnost DeepSeek také vydala šest menších modelů trénovaných na datech z DeepSeek R1. Tyto modely nabízejí flexibilnější možnosti nasazení.

Srovnání: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

DeepSeek R1 i OpenAI o1 jsou vysoce pokročilé modely umělé inteligence specializující se na komplexní uvažování. Přímé srovnání odhaluje podobnosti, ale také některé výrazné rozdíly.

1. Výkon v benchmarkových testech

DeepSeek R1 dosahuje v mnoha benchmarkech srovnatelných výsledků s OpenAI o1 a v některých dokonce lepších výsledků:

• Matematika: DeepSeek R1 dosáhl v testu AIME 2024 skóre 79,8 %, zatímco OpenAI o1 dosáhl 79,2 %. V testu MATH 500 DeepSeek R1 jasně překonal OpenAI o1 s 97,3 % oproti 96,4 %.
• Programování: V testu Codeforces dosáhl DeepSeek R1 96,3 %, což je jen nepatrně méně než OpenAI o1 s 96,6 %.
• Obecné znalosti: DeepSeek R1 dosáhl v MMLU 90,8 %, zatímco OpenAI o1 91,8 %.

2. Metody výcviku

Hlavní rozdíl spočívá v metodách tréninku:

• DeepSeek R1: Využívá čisté posilovací učení bez kontrolovaného jemného doladění.
• OpenAI o1: Kombinuje posilovací učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF), což umožňuje silnější adaptaci na lidská očekávání.

3. Náklady a dostupnost

DeepSeek R1 je výrazně levnější a dostupnější než OpenAI o1:

• Náklady na API: Za jeden milion tokenů si DeepSeek R1 účtuje pouze 0,55 dolaru za vstupy a 2,19 dolaru za výstupy, zatímco OpenAI o1 stojí 15, respektive 60 dolarů.
• Licence: DeepSeek R1 je open-source a nabízí plnou flexibilitu v používání a přizpůsobení.

4. Speciální dovednosti

Oba modely se vyznačují pokročilými schopnostmi uvažování:

• DeepSeek R1: Vyvinuto prostřednictvím posilovacích učební dovedností, jako je sebehodnocení, reflexe a generování dlouhých myšlenkových řetězců.
• OpenAI o1: Byla explicitně vyškolena pro řetězec myšlenek, což jí umožnilo řešit složité problémy krok za krokem.

Vhodné pro:

• Vývoj AI: o1 od ChatGPT – nový model AI: novinky, pozadí, možná použití a omezení
• Nový obsah AI o1 od OpenAI: Významný pokrok v technologii AI – model AI „myslící“.

Transparentnost a kontrola: DeepSeek R1 má výhodu

Významnou výhodou DeepSeek R1 je transparentnost jeho procesu uvažování. Nabízí uživatelům hlubší vhled do jeho „vnitřního monologu“. To umožňuje sledovat linii uvažování a pochopit, kde model dělá chyby. OpenAI o1 sice vykazuje podobné schopnosti, ale nenabízí stejnou úroveň hloubky.

Praktické využití: DeepSeek R1 jako cenově dostupná alternativa

Díky dostupné ceně a open-source povaze DeepSeek R1 je slibnou alternativou pro vývojáře, firmy a vzdělávací instituce. Mezi možné případy použití patří:

• Vědecký výzkum: řešení složitých matematických a vědeckých problémů.
• Programování: Optimalizace a vylepšování kódu.
• Kreativní brainstorming: generování inovativních nápadů a konceptů.
• Vzdělávací aplikace: Podpora učení a porozumění složitým tématům.

Demokratizace technologie umělé inteligence

DeepSeek R1 a R1 Zero působivě demonstrují, jak může posilovací učení vést k rozvoji umělé inteligence. Jejich výkon dokazuje, že čínské společnosti stále více fungují na rovných podmínkách se svými americkými konkurenty. Kombinací inovací, dostupnosti a nízkých nákladů má DeepSeek potenciál mít trvalý dopad na prostředí umělé inteligence.

Zároveň se teprve uvidí, jak si oba systémy povedou v reálných aplikačních scénářích. Soutěž mezi Čínou a USA ve vývoji umělé inteligence bude nepochybně i nadále přinášet vzrušující inovace. Jedna věc je však jasná: demokratizace pokročilých technologií umělé inteligence začala.

V době, kdy digitální přítomnost společnosti určuje její úspěch, je výzvou, jak tuto přítomnost učinit autentickou, individuální a dalekosáhlou. Xpert.Digital nabízí inovativní řešení, které se staví jako průsečík mezi průmyslovým centrem, blogem a ambasadorem značky. Spojuje výhody komunikačních a prodejních kanálů v jediné platformě a umožňuje publikaci v 18 různých jazycích. Spolupráce s partnerskými portály a možnost publikování článků na Google News a tiskový distribuční seznam s cca 8 000 novináři a čtenáři maximalizují dosah a viditelnost obsahu. To představuje základní faktor v externím prodeji a marketingu (SMarketing).

Více o tom zde:

• Autentický. Jednotlivě. Globální: Strategie Xpert.Digital pro vaši společnost

Srovnání gigantů umělé inteligence: DeepSeek vs. OpenAI – Závod o vrchol umělé inteligence

Svět umělé inteligence (AI) je dynamický a neustále se vyvíjející obor, který se vyznačuje neustálým závodem o inovace a excelenci. V srdci této soutěže stojí dva giganti: na jedné straně americká společnost OpenAI, známá svými průlomovými modely, jako je GPT a řada „o1“, a na druhé straně nově vznikající čínský startup DeepSeek s působivými modely, jako jsou DeepSeek R1 a R1 Zero. Otázka, zda nedávný vývoj DeepSeeku představuje náhodnou konvergenci, nebo strategickou napodobeninu, je předmětem živé debaty a vrhá světlo na složitou dynamiku globální konkurence v oblasti AI.

DeepSeek R1 Zero: Změna paradigmatu prostřednictvím čistého posilovacího učení

DeepSeek R1 Zero je pozoruhodný model, který boří tradiční přístup k vývoji umělé inteligence. Na rozdíl od většiny modelů velkých jazyků, které se spoléhají na kombinaci učení s dohledem a učení s posilovačem z lidské zpětné vazby (RLHF), byl R1 Zero trénován výhradně s učením s posilovačem (RL). To znamená, že model rozvíjel své schopnosti bez přímého lidského vstupu nebo adaptace na lidské preference. To je zásadní rozdíl, který dělá z R1 Zero fascinující případovou studii pro zkoumání možností čistého učení s posilovačem.

Výsledkem je model schopný rozvíjet pozoruhodné kognitivní schopnosti, kterých bylo dříve možné dosáhnout pouze kombinací lidské zpětné vazby a řízeného učení. R1 Zero demonstruje:

sebehodnocení

Model je schopen kriticky zkoumat vlastní závěry a výpočty a kontrolovat je na chyby, což vede k větší přesnosti a spolehlivosti. Už není jen „generátorem odpovědí“, ale aktivním řešitelem problémů, který si je vědom svých vlastních kognitivních procesů.

odraz

R1 Zero dokáže reflektovat své vlastní myšlenkové procesy a učit se z nich. To znamená, že se model dokáže přizpůsobit nejen novým datům, ale také vlastnímu způsobu řešení problémů. Je to krok k „metakognitivní“ umělé inteligenci.

Generování dlouhých myšlenkových řetězců

Model dokáže rozdělit složité problémy do série logických kroků a tyto kroky prezentovat srozumitelným a transparentním způsobem. Tato schopnost generovat dlouhé „řetězce myšlenek“ je klíčová pro řešení náročných úkolů, které vyžadují složité uvažování.

Adaptivní doba myšlení

V závislosti na složitosti úkolu se R1 Zero dokáže rozhodnout, kdy je potřeba investovat více „času na přemýšlení“ k vyřešení problému. Toto dynamické přizpůsobení výpočetního úsilí naznačuje, že model nejen slepě provádí algoritmy, ale také si vytváří smysl pro obtížnost úkolu.

Tyto schopnosti působivě demonstrují potenciál posilovacího učení jako základu pro vývoj vysoce inteligentních systémů. R1 Zero dokazuje, že je možné rozvíjet komplexní kognitivní schopnosti bez spoléhání se na omezení lidské zpětné vazby. Důsledky tohoto přístupu pro budoucnost výzkumu umělé inteligence jsou obrovské.

DeepSeek R1: Kombinace posilovacího učení a jemného doladění

Zatímco DeepSeek R1 Zero zkoumá limity čistého posilovacího učení, DeepSeek R1 volí jiný přístup, syntetizuje posilovací učení a řízené jemné ladění. Tento model využívá silné stránky obou metod k vytvoření systému, který vykazuje jak pokročilé schopnosti uvažování, tak lépe odpovídá lidským očekáváním.

Působivý výkon DeepSeek R1 v různých oblastech je důkazem účinnosti tohoto přístupu:

matematika

V testu AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) dosáhl DeepSeek R1 přesnosti 79,8 % a v testu MATH-500 dokonce 97,3 %. Tato čísla naznačují, že model dokáže nejen řešit jednoduché matematické problémy, ale je také schopen porozumět a aplikovat složité matematické koncepty. Ve standardizovaných testech překonává většinu lidských matematiků.

programování

V prestižní programátorské soutěži Codeforces překonal DeepSeek R1 96,3 % lidských účastníků. Model je schopen řešit náročné programátorské úlohy, porozumět složitému kódu a psát efektivní algoritmy.

Všeobecné znalosti

V náročných testech MMLU (Massive Multitask Language Understanding) a GPQA Diamond dosáhl DeepSeek R1 působivého skóre 90,8 %, respektive 71,5 %. Tyto výsledky podtrhují schopnost modelu porozumět a aplikovat širokou škálu znalostí a naznačují, že může fungovat na úrovni lidské inteligence.

Díky těmto vlastnostem je DeepSeek R1 všestranný nástroj, který lze použít v široké škále aplikací, od vědeckého výzkumu až po vývoj softwaru.

Speciální vlastnosti a výzvy na cestě k dokonalé umělé inteligenci

Navzdory působivému pokroku, kterého DeepSeek dosáhl s R1 a R1 Zero, stále existují určité výzvy a omezení, které je třeba překonat:

Změna jazyka

Jak R1, tak R1 Zero občas vykazují tendenci k neúmyslnému přepínání mezi různými jazyky. Tato nekonzistence může negativně ovlivnit uživatelský zážitek a vyžaduje další vylepšení zpracování řeči.

Funkční omezení

Modely v současné době nepodporují volání funkcí, rozšířené dialogy ani výstup ve formátu JSON. Tato omezení ztěžují použití modelů ve složitých aplikacích, které tyto funkce vyžadují.

Volná dostupnost

I když je bezplatná dostupnost DeepSeek R1 pod licencí MIT velkou výhodou, která umožňuje volné používání vah a výstupů modelu, znamená to také, že model může být potenciálně zneužit ke škodlivým účelům. Je zásadní, aby komunita a vývojáři převzali odpovědnost a technologii používali eticky.

Menší modely s otevřeným zdrojovým kódem

Vydání šesti menších open-source modelů trénovaných na datech z DeepSeek-R1 je významným krokem k demokratizaci technologie umělé inteligence. To umožňuje výzkumníkům a vývojářům po celém světě přístup k pokročilé technologii umělé inteligence a její další rozvoj.

Vývoj systémů DeepSeek R1 a R1 Zero demonstruje nejen možnosti posilovacího učení, ale také výzvy, které je třeba překonat při vytváření skutečně inteligentních systémů.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: Přímé srovnání gigantů

Porovnání DeepSeek R1 s modelem o1 od OpenAI je nevyhnutelné, protože oba systémy se zaměřují na řešení složitých problémů a demonstrují pokročilé schopnosti uvažování. I když oba modely fungují v mnoha oblastech podobně, existují některé klíčové rozdíly, které stojí za bližší zkoumání:

Výkon v přímém srovnání

V mnoha benchmarkových testech vykazují DeepSeek R1 a o1 velmi podobný výkon. V matematice dosáhl DeepSeek R1 v testu AIME 2024 skóre 79,8 %, zatímco o1 79,2 %. V programování dosáhl DeepSeek R1 v testu Codeforces skóre 96,3 %, zatímco o1 96,6 %. V testu všeobecných znalostí MMLU dosáhl DeepSeek R1 90,8 %, zatímco o1 91,8 %. Tyto výsledky ukazují, že si oba modely v mnoha oblastech konkurují na velmi vysoké úrovni.

Existují však i oblasti, kde DeepSeek R1 překonává o1. V testu MATH-500 dosáhl DeepSeek R1 působivé přesnosti 97,3 %, zatímco o1 dosáhl 96,4 %. Tyto výsledky naznačují, že DeepSeek R1 může být v některých specifických oblastech lepší.

Metody tréninku

Zaměření na posilovací učení: Oba modely používají posilovací učení jako základní tréninkovou metodu. Zatímco DeepSeek R1 se spoléhá na čisté posilovací učení bez předchozího doladění s dohledem, o1 kombinuje RL s lidskou zpětnou vazbou (RLHF). Tento rozdíl v tréninkových metodách by mohl přispět k pozorovaným rozdílům ve výkonu mezi modely a naznačuje odlišné filozofie ve vývoji umělé inteligence. Zatímco DeepSeek se zaměřuje na čistě algoritmický přístup k inteligenci, OpenAI se zaměřuje na zdokonalování modelů prostřednictvím lidské expertízy.

Náklady a dostupnost

Klíčový rozdíl mezi těmito dvěma modely spočívá v ceně a dostupnosti. DeepSeek R1 je výrazně levnější než o1, s náklady na API 0,55 USD za vstupy a 2,19 USD za výstupy na milion tokenů, ve srovnání s 15 USD, respektive 60 USD u o1. DeepSeek R1 je navíc open source technologie dostupná pod licencí MIT, zatímco o1 je proprietární technologie. Díky těmto rozdílům v ceně a dostupnosti je DeepSeek R1 atraktivní volbou pro vývojáře a výzkumníky, kteří chtějí využívat pokročilé technologie umělé inteligence bez významných finančních investic.

Speciální dovednosti

Silné stránky podrobně: DeepSeek R1 si rozvinul schopnosti, jako je sebekontrola, reflexe a generování dlouhých myšlenkových řetězců prostřednictvím čistě reálného uvažování. o1 byl naopak speciálně vyškolen pro uvažování založené na myšlenkových řetězcích a dokáže krok za krokem řešit složité problémy. Ačkoli se oba modely specializují na pokročilé uvažování, liší se metodologickým zaměřením, což má za následek různé silné stránky v různých oblastech použití.

Oblasti použití

Podobnosti a rozdíly: Oba modely jsou vhodné pro řadu náročných úkolů, jako je vědecký výzkum, složité matematické výpočty, pokročilé programování a kreativní brainstorming. Mohou stejně tak sloužit jako základ pro pokročilé aplikace umělé inteligence v různých oblastech, ale jejich odlišné silné stránky je mohou činit vhodnějšími pro určité aplikace než pro jiné.

Celkově vzato představuje DeepSeek R1 seriózní alternativu k OpenAI o1, která nabízí výrazně nižší náklady a větší dostupnost při srovnatelném výkonu. Jedná se o významný krok k demokratizaci technologie umělé inteligence s potenciálem zásadně změnit způsob, jakým je umělá inteligence vyvíjena a nasazována. Dlouhodobá životaschopnost obou modelů v reálných aplikačních scénářích však teprve uvidíme.

Vhodné pro:

• Používají se jazykové modely AI v průmyslu, např. v robotice, automatizačních procesech, chytrých továrnách nebo systémech řízení dopravy?
• Další úroveň umělé inteligence: Autonomní agenti AI dobývají digitální svět – agenti AI versus modely AI

Podrobný popis specifických silných stránek DeepSeek R1

I když je celkový výkon DeepSeek R1 a OpenAI o1 v mnoha oblastech velmi podobný, existují určité oblasti, kde DeepSeek R1 vykazuje vynikající výkon:

Matematická kompetence na nejvyšší úrovni

DeepSeek R1 překonává o1 v matematických testech, jako je AIME (79,8 % oproti 79,2 %) a MATH-500 (97,3 % oproti 96,4 %). Tyto výsledky nejsou pouze číselnými hodnotami; demonstrují schopnost modelu rozumět a aplikovat složité matematické koncepty a problémy. To svědčí o hlubokých matematických schopnostech DeepSeek R1.

Hlubší všeobecné znalosti

V testu GPQA Diamond, testu všeobecných znalostí, dosahuje DeepSeek R1 významných 71,5 %. Model prokazuje hluboké porozumění faktům, konceptům a vztahům, což z něj činí všestranný nástroj pro aplikace vyžadující širokou škálu znalostí.

Transparentnost v myšlenkovém procesu

Vnitřní monolog: DeepSeek R1 nabízí ve srovnání s o1 detailnější vhled do svého vnitřního myšlenkového procesu. Zobrazuje transparentnější „vnitřní monolog“, což uživateli umožňuje lépe pochopit zdůvodnění odpovědí. Tato transparentnost je neocenitelná pro pochopení toho, jak model dospívá ke svým závěrům, a pro identifikaci potenciálních zdrojů chyb. To usnadňuje vedení modelu v budoucích dotazech.

Spouštění kódu v reálném čase

DeepSeek R1 nabízí jedinečnou možnost testovat a vykreslovat kód přímo v rozhraní chatu. Je to podobné jako Claude Artifacts a umožňuje rychlé iterace a vylepšení programování. Schopnost spouštět kód v reálném čase je obrovskou výhodou pro vývojáře a programátory.

Navzdory těmto silným stránkám je důležité zdůraznit, že k plnému ověření rozdílů ve výkonnosti mezi těmito dvěma modely jsou zapotřebí nezávislá hodnocení a dlouhodobé analýzy.

Budoucnost umělé inteligence: Globální soutěž s nejistým výsledkem

Vývoj DeepSeek a OpenAI ukazuje, že svět umělé inteligence se neustále mění. Konkurence mezi těmito dvěma giganty bude v nadcházejících letech významně formovat vývoj umělé inteligence a povede k dalším inovacím.

Otázka, zda jsou podobnosti mezi DeepSeek R1 a OpenAI o1 způsobeny náhodou, nebo strategickou napodobeninou, zůstává prozatím nezodpovězena. Je však zřejmé, že globální konkurence o dominanci v oblasti umělé inteligence pohání technologický rozvoj a posouvá hranice možného. Zda v tomto závodě nakonec zvítězí DeepSeek nebo OpenAI, je stále nejisté. Jisté však je, že budoucnost umělé inteligence bude záviset na schopnosti činit inovativní i zodpovědná rozhodnutí. Demokratizace technologie umělé inteligence prostřednictvím open-source modelů, jako je DeepSeek R1, bude v tomto procesu nepochybně hrát klíčovou roli. Je to vzrušující a komplexní oblast, která jistě přinese mnoho dalších překvapení.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus