China vs. SUA în IA: Sunt DeepSeek R1 (R1 Zero) și OpenAI o1 (o1 mini) chiar atât de diferite?

China vs. SUA în IA: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Imitație strategică sau inovație tehnologică?

În lumea din ce în ce mai globalizată a inteligenței artificiale (IA), concurența dintre China și SUA este deosebit de pronunțată. Startup-ul chinez DeepSeek a dezvăluit recent două modele inovatoare: DeepSeek R1 Zero și DeepSeek R1. Aceste modele generează vâlvă în comunitatea IA, deoarece obțin rezultate de referință comparabile cu modelele o1 mini și o1 ale OpenAI. Dar cât de similare sau diferite sunt cu adevărat aceste sisteme și ce înseamnă acest lucru pentru viitorul IA?

DeepSeek R1 Zero: O revoluție prin învățare prin consolidare

Modelul DeepSeek R1 Zero este deosebit de inovator deoarece a fost antrenat exclusiv folosind învățarea prin consolidare (RL). Renunță complet la feedback-ul uman sau la reglajul fin supravegheat tradițional. Acest lucru îl face un pionier în aplicarea învățării prin consolidare în inteligența artificială. Demonstrează progrese impresionante în dezvoltarea capacităților de raționament, inclusiv:

• Autoverificare: Modelul își analizează independent răspunsurile și detectează erorile.
• Reflecție: Dezvoltă strategii pentru a-și îmbunătăți rezolvarea problemelor.
• Generarea de lanțuri lungi de gândire: Relațiile complexe sunt prezentate în etape logice și coerente.

Un aspect notabil este capacitatea modelului de a dedica mai mult timp anumitor probleme. Prin regândirea și îmbunătățirea abordării sale, acesta demonstrează potențialul învățării prin consolidare pentru crearea de sisteme de învățare autonomă.

DeepSeek R1: Combinație între RL și reglaj fin

În schimb, DeepSeek R1 combină învățarea prin consolidare cu reglajul fin supravegheat clasic pentru a alinia mai bine răspunsurile modelului cu așteptările umane. Această metodă de antrenament hibridă permite DeepSeek R1 să obțină rezultate excelente în diverse domenii de aplicare:

• Matematică: A obținut o precizie de 79,8% la AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) și un impresionant 97,3% la testul MATH-500.
• Programare: Cu o superioritate de 96,3% în rândul participanților umani la Codeforces, aceasta stabilește un nou standard.
• Cunoștințe generale: Cu un scor de 90,8% la MMLU (Massive Multitask Language Understanding - Înțelegerea limbajului multitasking masiv) și 71,5% la GPQA Diamond, demonstrează o înțelegere profundă a cunoștințelor factuale.

Provocări și caracteristici speciale ale modelelor DeepSeek

În ciuda performanțelor impresionante, modelele prezintă unele slăbiciuni și particularități:

• Comutare neintenționată a limbii: DeepSeek R1 și R1 Zero tind să comute între limbi diferite, ceea ce poate cauza probleme în aplicațiile multilingve.
• Funcționalitate limitată: Niciun model nu acceptă în prezent apeluri de funcții, dialoguri extinse sau ieșire JSON.
• Disponibilitate deschisă: DeepSeek R1 este open-source și disponibil gratuit sub licența MIT. Acest lucru permite dezvoltatorilor să utilizeze ponderile și rezultatele modelului fără restricții.
• Modele mai mici: DeepSeek a lansat, de asemenea, șase modele mai mici, antrenate pe baza datelor din DeepSeek R1. Aceste modele oferă opțiuni de implementare mai flexibile.

Comparație: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

Atât DeepSeek R1, cât și OpenAI o1 sunt modele de inteligență artificială extrem de avansate, specializate în raționament complex. O comparație directă dezvăluie asemănări, dar și unele diferențe izbitoare.

1. Performanța în testele de referință

DeepSeek R1 obține rezultate comparabile cu OpenAI o1 în multe teste de performanță și chiar mai bune în unele dintre ele:

• Matematică: DeepSeek R1 a obținut un scor de 79,8% în cadrul testului AIME 2024, în timp ce OpenAI o1 a obținut 79,2%. În testul MATH 500, DeepSeek R1 a depășit clar OpenAI o1 cu 97,3% față de 96,4%.
• Programare: În testul Codeforces, DeepSeek R1 a obținut 96,3%, puțin în urma OpenAI o1 cu 96,6%.
• Cunoștințe generale: DeepSeek R1 a obținut 90,8% în MMLU, în timp ce OpenAI o1 a obținut 91,8%.

2. Metode de instruire

Principala diferență constă în metodele de antrenament:

• DeepSeek R1: Folosește învățarea prin consolidare pură, fără reglaje fine supravegheate.
• OpenAI o1: Combină învățarea prin consolidare cu feedback-ul uman (RLHF), ceea ce permite o adaptare mai puternică la așteptările umane.

3. Costuri și accesibilitate

DeepSeek R1 este semnificativ mai ieftin și mai accesibil decât OpenAI o1:

• Costuri API: Pentru un milion de token-uri, DeepSeek R1 percepe doar 0,55 USD pentru intrări și 2,19 USD pentru ieșiri, în timp ce OpenAI o1 costă 15 USD, respectiv 60 USD.
• Licențiere: DeepSeek R1 este open-source și oferă flexibilitate deplină în utilizarea și personalizarea sa.

4. Abilități speciale

Ambele modele sunt caracterizate de capacități avansate de raționament:

• DeepSeek R1: Dezvoltat prin abilități de învățare prin consolidare, cum ar fi autoevaluarea, reflecția și generarea de lanțuri lungi de gândire.
• OpenAI o1: A fost antrenat explicit pentru raționament în lanț, permițându-i să rezolve probleme complexe pas cu pas.

Legat de asta:

• Dezvoltare IA: o1 de ChatGPT – noul model IA: noutăți, context, aplicații și limitări
• Noul conținut AI o1 al OpenAI: Un progres semnificativ în tehnologia AI – Modelul AI „gânditor”

Transparență și control: DeepSeek R1 are avantajul

Un avantaj notabil al DeepSeek R1 este transparența procesului său de raționament. Acesta oferă utilizatorilor o perspectivă mai profundă asupra „monologului său interior”. Acest lucru face posibilă urmărirea liniei raționamentului și înțelegerea motivelor pentru care modelul greșește. Deși OpenAI o1 prezintă capabilități similare, acestea nu oferă același nivel de profunzime.

Aplicație practică: DeepSeek R1 ca alternativă accesibilă

Prețul accesibil și natura open-source a DeepSeek R1 îl fac o alternativă promițătoare pentru dezvoltatori, companii și instituții de învățământ. Printre cazurile de utilizare potențiale se numără:

• Cercetare științifică: rezolvarea problemelor matematice și științifice complexe.
• Programare: Optimizarea și îmbunătățirea codului.
• Brainstorming creativ: generarea de idei și concepte inovatoare.
• Aplicații educaționale: Sprijin pentru învățarea și înțelegerea subiectelor complexe.

Democratizarea tehnologiei IA

DeepSeek R1 și R1 Zero demonstrează în mod impresionant cum învățarea prin consolidare poate stimula dezvoltarea inteligenței artificiale. Performanța lor dovedește că firmele chineze operează din ce în ce mai mult în condiții de concurență echitabile cu concurenții lor americani. Prin combinarea inovației, accesibilității și costului redus, DeepSeek are potențialul de a avea un impact de durată asupra peisajului inteligenței artificiale.

În același timp, rămâne de văzut cum se vor comporta ambele sisteme în scenarii de aplicații din lumea reală. Competiția dintre China și SUA în dezvoltarea inteligenței artificiale va continua, fără îndoială, să producă inovații interesante. Un lucru este însă clar: democratizarea tehnologiilor avansate de inteligență artificială a început.

De la local la global: IMM-urile cuceresc piața mondială cu o strategie inteligentă - Imagine: Xpert.Digital

Într-o eră în care prezența digitală a unei companii îi determină succesul, provocarea constă în crearea unei prezențe autentice, personalizate și de anvergură. Xpert.Digital oferă o soluție inovatoare care se poziționează ca intersecția dintre un hub industrial, un blog și un ambasador de brand. Aceasta combină avantajele comunicării și canalelor de vânzări într-o singură platformă și permite publicarea în 18 limbi diferite. Cooperarea cu portalurile partenere și posibilitatea de a publica articole pe Google News și o listă de distribuție a presei cu aproximativ 8.000 de jurnaliști și cititori maximizează acoperirea și vizibilitatea conținutului. Acesta reprezintă un factor crucial în vânzările și marketingul extern (SMarketing).

Mai multe informații aici:

• Autentic. Individual. Global: Strategia Xpert.Digital pentru compania ta

Giganții AI comparați: DeepSeek versus OpenAI – O cursă pentru vârful inteligenței artificiale

Lumea inteligenței artificiale (IA) este un domeniu dinamic și în continuă evoluție, caracterizat de o cursă continuă pentru inovație și excelență. În centrul acestei competiții se află doi giganți: pe de o parte, compania americană OpenAI, cunoscută pentru modelele sale inovatoare precum GPT și seria sa „o1”, și, pe de altă parte, startup-ul chinezesc emergent DeepSeek, cu modelele sale impresionante precum DeepSeek R1 și R1 Zero. Întrebarea dacă dezvoltările recente ale DeepSeek reprezintă o convergență întâmplătoare sau o imitație strategică este subiectul unei dezbateri aprinse și pune în lumină dinamica complexă a competiției globale în domeniul IA.

DeepSeek R1 Zero: O schimbare de paradigmă prin învățare pură prin consolidare

DeepSeek R1 Zero este un model remarcabil care se diferențiază de abordarea tradițională a dezvoltării inteligenței artificiale. Spre deosebire de majoritatea modelelor lingvistice mari, care se bazează pe o combinație de învățare supravegheată și învățare prin consolidare din feedback uman (RLHF), R1 Zero a fost antrenat exclusiv cu învățare prin consolidare (RL). Aceasta înseamnă că modelul și-a dezvoltat abilitățile fără intervenție umană directă sau adaptare la preferințele umane. Aceasta este o diferență crucială care face din R1 Zero un studiu de caz fascinant pentru explorarea posibilităților RL pur.

Rezultatul este un model capabil să dezvolte abilități cognitive remarcabile, atinse anterior doar printr-o combinație de feedback uman și învățare supravegheată. R1 Zero demonstrează:

autoevaluare

Modelul este capabil să examineze critic propriile concluzii și calcule și să le verifice pentru erori, ceea ce duce la o mai mare acuratețe și fiabilitate. Nu mai este doar un „generator de răspunsuri”, ci un rezolvitor activ de probleme, conștient de propriile procese cognitive.

reflecţie

R1 Zero poate reflecta asupra propriilor procese de gândire și poate învăța din ele. Aceasta înseamnă că modelul nu se poate adapta doar la date noi, ci și la propriul mod de rezolvare a problemelor. Este un pas către o inteligență artificială „metacognitivă”.

Generarea unor lanțuri lungi de gândire

Modelul poate descompune problemele complexe într-o serie de pași logici și poate prezenta acești pași într-un mod inteligibil și transparent. Această capacitate de a genera „lanțuri lungi de gândire” este crucială pentru rezolvarea sarcinilor solicitante care necesită raționament complex.

Timpul de gândire adaptativă

În funcție de complexitatea sarcinii, R1 Zero poate decide când trebuie să investească mai mult „timp de gândire” pentru a rezolva o problemă. Această ajustare dinamică a efortului de calcul sugerează că modelul nu doar execută algoritmi orbește, ci dezvoltă și un simț al dificultății unei sarcini.

Aceste capacități demonstrează în mod impresionant potențialul învățării prin consolidare ca fundament pentru dezvoltarea unor sisteme extrem de inteligente. R1 Zero dovedește că este posibil să se dezvolte abilități cognitive complexe fără a se baza pe limitările feedback-ului uman. Implicațiile acestei abordări pentru viitorul cercetării în domeniul inteligenței artificiale sunt enorme.

DeepSeek R1: Combinația dintre învățarea prin consolidare și reglarea fină

În timp ce DeepSeek R1 Zero explorează limitele învățării pure prin consolidare, DeepSeek R1 adoptă o abordare diferită, sintetizând învățarea prin consolidare și reglajul fin supravegheat. Acest model valorifică punctele forte ale ambelor metode pentru a crea un sistem care prezintă atât capacități avansate de raționament, cât și o mai bună potrivire cu așteptările umane.

Performanța impresionantă a DeepSeek R1 în diverse domenii este o dovadă a eficacității acestei abordări:

matematică

În cadrul testului AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination), DeepSeek R1 a obținut o precizie de 79,8%, iar în testul MATH-500 a ajuns chiar la 97,3%. Aceste cifre indică faptul că modelul nu numai că poate rezolva probleme matematice simple, dar este capabil și să înțeleagă și să aplice concepte matematice complexe. Acesta depășește majoritatea matematicienilor umani în testele standardizate.

programare

În cadrul competiției Codeforces, un prestigios concurs de programare, DeepSeek R1 a depășit 96,3% dintre participanții umani. Modelul este capabil să rezolve sarcini de programare dificile, să înțeleagă cod complex și să scrie algoritmi eficienți.

Cunoștințe generale

În testele solicitante MMLU (Massive Multitask Language Understanding) și GPQA Diamond, DeepSeek R1 a obținut scoruri impresionante de 90,8%, respectiv 71,5%. Aceste rezultate subliniază capacitatea modelului de a înțelege și aplica o gamă largă de cunoștințe și sugerează că poate funcționa la egalitate cu inteligența umană.

Aceste caracteristici fac din DeepSeek R1 un instrument versatil care poate fi utilizat într-o gamă largă de aplicații, de la cercetare științifică la dezvoltarea de software.

Caracteristici speciale și provocări pe calea către o inteligență artificială perfectă

În ciuda progresului impresionant pe care DeepSeek l-a făcut cu R1 și R1 Zero, există încă unele provocări și limitări de depășit:

Schimbarea limbii

Atât R1, cât și R1 Zero prezintă uneori tendința de a comuta neintenționat între diferite limbi. Această inconsecvență poate avea un impact negativ asupra experienței utilizatorului și necesită îmbunătățiri suplimentare ale procesării vorbirii.

Limitări funcționale

Modelele nu acceptă în prezent apelarea funcțiilor, dialogurile extinse sau ieșirea în format JSON. Aceste limitări fac dificilă utilizarea modelelor în aplicații complexe care necesită aceste caracteristici.

Disponibilitate deschisă

Deși disponibilitatea gratuită a DeepSeek R1 sub licența MIT este un avantaj major, permițând utilizarea gratuită a ponderilor și rezultatelor modelului, aceasta înseamnă și că modelul poate fi utilizat în mod abuziv în scopuri rău intenționate. Este esențial ca comunitatea și dezvoltatorii să își asume responsabilitatea și să utilizeze tehnologia în mod etic.

Modele open-source mai mici

Lansarea a șase modele open-source mai mici, antrenate pe date de la DeepSeek-R1, reprezintă un pas semnificativ către democratizarea tehnologiei IA. Aceasta permite cercetătorilor și dezvoltatorilor din întreaga lume să acceseze și să dezvolte în continuare tehnologii avansate de IA.

Dezvoltarea DeepSeek R1 și R1 Zero demonstrează nu doar posibilitățile învățării prin consolidare, ci și provocările care trebuie depășite în crearea unor sisteme cu adevărat inteligente.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: O comparație directă a giganților

Compararea DeepSeek R1 cu modelul o1 al OpenAI este inevitabilă, deoarece ambele sisteme își propun să rezolve probleme complexe și să demonstreze capacități avansate de raționament. Deși ambele modele funcționează similar în multe domenii, există câteva diferențe cheie care merită examinate mai atent:

Performanță în comparație directă

În multe teste de benchmark, DeepSeek R1 și o1 prezintă performanțe foarte similare. La matematică, DeepSeek R1 a obținut un scor de 79,8% la AIME 2024, în timp ce o1 a obținut 79,2%. La programare, DeepSeek R1 a obținut un scor de 96,3% la testul Codeforces, în timp ce o1 a obținut 96,6%. La testul de cunoștințe generale MMLU, DeepSeek R1 a obținut 90,8%, în timp ce o1 a obținut 91,8%. Aceste rezultate demonstrează că ambele modele concurează la un nivel foarte înalt în multe domenii.

Totuși, există și domenii în care DeepSeek R1 îl depășește pe o1. În testul MATH-500, DeepSeek R1 a obținut o precizie impresionantă de 97,3%, în timp ce o1 a ajuns la 96,4%. Aceste rezultate sugerează că DeepSeek R1 ar putea fi superior în anumite domenii.

Metode de antrenament

Focus pe învățarea prin consolidare: Ambele modele utilizează învățarea prin consolidare ca metodă fundamentală de antrenament. Cu toate acestea, în timp ce DeepSeek R1 se bazează pe învățarea pură prin consolidare, fără reglaje fine supravegheate prealabile, o1 combină învățarea prin consolidare cu feedback uman (RLHF). Această diferență în metodele de antrenament ar putea contribui la diferențele de performanță observate între modele și sugerează filosofii diferite în dezvoltarea IA. În timp ce DeepSeek urmărește o abordare pur algoritmică a inteligenței, OpenAI se concentrează pe rafinarea modelelor prin expertiza umană.

Cost și accesibilitate

O diferență cheie între cele două modele constă în cost și disponibilitate. DeepSeek R1 este semnificativ mai puțin costisitor decât o1, cu costuri API de 0,55 USD pentru intrări și 2,19 USD pentru ieșiri pe milion de token-uri, comparativ cu 15 USD și, respectiv, 60 USD pentru o1. În plus, DeepSeek R1 este open source și disponibil sub licența MIT, în timp ce o1 este o tehnologie proprietară. Aceste diferențe de cost și accesibilitate fac din DeepSeek R1 o opțiune atractivă pentru dezvoltatori și cercetători care doresc să utilizeze tehnologia avansată de inteligență artificială fără investiții financiare semnificative.

Abilități speciale

Puncte tari în detaliu: DeepSeek R1 a dezvoltat abilități precum autoverificarea, reflecția și generarea de lanțuri lungi de gândire prin raționament pur din lumea reală. o1, pe de altă parte, a fost antrenat special pentru raționamentul în lanțuri de gândire și poate rezolva probleme complexe pas cu pas. Deși ambele modele se specializează în raționament avansat, ele diferă în ceea ce privește focalizarea metodologică, rezultând puncte forte diferite în diverse domenii de aplicare.

Domenii de aplicare

Asemănări și deosebiri: Ambele modele sunt potrivite pentru o varietate de sarcini solicitante, cum ar fi cercetarea științifică, calcule matematice complexe, programarea avansată și brainstorming-ul creativ. Ele pot servi în egală măsură drept bază pentru aplicații avansate de inteligență artificială în diverse domenii, dar punctele lor forte diferite le pot face mai potrivite pentru anumite aplicații decât altele.

Per total, DeepSeek R1 reprezintă o alternativă serioasă la o1 de la OpenAI, oferind costuri semnificativ mai mici și o accesibilitate mai mare, oferind în același timp performanțe comparabile. Acesta este un pas semnificativ către democratizarea tehnologiei IA, cu potențialul de a schimba fundamental modul în care IA este dezvoltată și implementată. Cu toate acestea, viabilitatea pe termen lung a ambelor modele în scenarii de aplicații din lumea reală rămâne de văzut.

Legat de asta:

• Sunt utilizate modelele de limbaj AI în industrie, de exemplu, în robotică, procese de automatizare, fabrici inteligente sau sisteme de control al traficului?
• Următoarea etapă a inteligenței artificiale: Agenții IA autonomi cuceresc lumea digitală – agenți IA versus modele IA

Punctele forte specifice ale DeepSeek R1 în detaliu

Deși performanța generală a DeepSeek R1 și OpenAI o1 este foarte similară în multe domenii, există câteva domenii specifice în care DeepSeek R1 demonstrează performanțe superioare:

Competență matematică la cel mai înalt nivel

DeepSeek R1 depășește o1 în teste matematice precum AIME (79,8% vs. 79,2%) și MATH-500 (97,3% vs. 96,4%). Aceste rezultate nu sunt doar valori numerice; ele demonstrează capacitatea modelului de a înțelege și aplica concepte și probleme matematice complexe. Aceasta este o dovadă a competenței matematice profunde a DeepSeek R1.

Cunoștințe generale mai aprofundate

În testul GPQA Diamond, un test de cunoștințe generale, DeepSeek R1 obține un scor de 71,5%, o performanță semnificativă. Modelul demonstrează o înțelegere profundă a faptelor, conceptelor și relațiilor, ceea ce îl face un instrument versatil pentru aplicații care necesită o gamă largă de cunoștințe.

Transparență în procesul de gândire

Monologul interior: DeepSeek R1 oferă o perspectivă mai detaliată asupra procesului său intern de gândire în comparație cu o1. Acesta afișează un „monolog interior” mai transparent, permițând utilizatorului să înțeleagă mai bine raționamentul din spatele răspunsurilor. Această transparență este neprețuită pentru a înțelege modul în care modelul ajunge la concluziile sale și pentru identificarea potențialelor surse de eroare. Acest lucru facilitează ghidarea modelului în interogările viitoare.

Execuție de cod în timp real

DeepSeek R1 oferă capacitatea unică de a testa și randa cod direct în interfața de chat. Acest lucru este similar cu Claude Artifacts și permite iterații rapide și îmbunătățiri în programare. Capacitatea de a executa cod în timp real este un avantaj extraordinar pentru dezvoltatori și programatori.

În ciuda acestor puncte forte, este important de subliniat faptul că sunt necesare evaluări independente și analize pe termen lung pentru a valida pe deplin diferențele de performanță dintre cele două modele.

Viitorul IA: O competiție globală cu un rezultat incert

Dezvoltările DeepSeek și OpenAI demonstrează că lumea inteligenței artificiale se află într-o continuă schimbare. Concurența dintre acești doi giganți va modela semnificativ dezvoltarea inteligenței artificiale în următorii ani și va duce la noi inovații.

Întrebarea dacă asemănările dintre DeepSeek R1 și OpenAI o1 se datorează unor coincidențe sau imitații strategice rămâne deocamdată fără răspuns. Cu toate acestea, este clar că competiția globală pentru dominația în domeniul inteligenței artificiale stimulează dezvoltarea tehnologică și împinge limitele posibilului. Dacă DeepSeek sau OpenAI vor învinge în cele din urmă în această cursă este încă incert. Ceea ce este sigur, însă, este că viitorul inteligenței artificiale va depinde de capacitatea sa de a lua decizii atât inovatoare, cât și responsabile. Democratizarea tehnologiei inteligenței artificiale prin modele open-source precum DeepSeek R1 va juca, fără îndoială, un rol crucial în acest proces. Este un domeniu interesant și complex, care cu siguranță va rezerva multe alte surprize.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus