Китай против США в области искусственного интеллекта: действительно ли DeepSeek R1 (R1 Zero) и OpenAI o1 (o1 mini) настолько отличаются?

Китай против США в области искусственного интеллекта: DeepSeek R1 против OpenAI o1 – стратегическая имитация или технологические инновации?

Во все более глобализированном мире искусственного интеллекта (ИИ) конкуренция между Китаем и США особенно кратко. Китайский стартап DeepSeek недавно представил две новаторские модели: Deepseek R1 Zero и Deepseek R1. Эти модели вызывают переживание в сообществе ИИ, потому что они получают услуги в тестах, которые сравнимы с моделями O1 Mini и O1. Но насколько похожи или разные эти системы, и что это значит для будущего ИИ?

DeepSeek R1 Zero: революция через обучение подкреплению

Модель DeepSeek R1 Zero особенно инновационна, потому что она была обучена исключительно посредством обучения подкреплению (RL). Он полностью распределяется с обратной связью с человеком или классической точной настройкой. Это делает его пионером в использовании подкрепления обучения в ИИ. Это показывает впечатляющий прогресс в развитии навыков рассуждений, в том числе:

• Self -Check: модель анализирует свои ответы независимо и распознает ошибки.
• Отражение: он разрабатывает стратегии для улучшения решения проблем.
• Создание длинных мыслей: сложные отношения показаны в логических, последовательных шагах.

Замечательным аспектом является способность модели больше уделять определенным проблемам. Выходя на пенсию и улучшая свой подход, он показывает потенциал подкрепления обучения для создания автономных систем обучения.

DeepSeek R1: комбинация RL и тонкой настройки

Напротив, DeepSeek R1 Areformision Learning в сочетании с классическим контролируемой отделкой, чтобы лучше соответствовать модельным ответам на ожидания человека. Этот гибридный метод обучения позволяет DeepSeek R1 для достижения отличных результатов в различных областях применения:

• Математика: она достигла точности 79,8 % в AIME 2024 (американский экзамен по приглашной математике) и впечатляющий 97,3 % в тесте MATH-500.
• Программирование: с превосходством 96,3 % участников человека в CodeForces, оно устанавливает новый эталон.
• Общие знания: с 90,8 % в MMLU (массивное многозадачное понимание длинного танка) и 71,5 % в бриллианте GPQA, оно показывает глубокое понимание фактических знаний.

Проблемы и специальные особенности моделей DeepSeek

Несмотря на их впечатляющие результаты, модели показывают некоторые слабости и особенности:

• Непреднамеренное изменение языка: DeepSeek R1 и R1 Zero, как правило, переключается между различными языками, что может вызвать проблемы в многоязычных приложениях.
• Ограниченная функциональность: обе модели в настоящее время не поддерживают вызовы функций или расширенные диалоги или JSON Editions.
• Открытая доступность: DeepSeek R1 находится с открытым исходным кодом и свободно доступен в соответствии с совместной лицензией. Это позволяет разработчикам использовать веса модели и выходы без ограничений.
• Меньшие модели: DeepSeek также выпустил шесть небольших моделей, которые были обучены данными DeepSeek R1. Эти модели предлагают более гибкое возможное использование.

Сравнение: DeepSeek R1 против Openai O1

Как DeepSeek R1, так и Openai O1 являются высокоразвитыми моделями искусственного интеллекта, которые специализируются на сложной категории. Прямое сравнение раскрывает сходства, но также некоторые поразительные различия.

1. Производительность в тестах

DeepSeek R1 достигает сопоставимо во многих критериях, в некоторых даже лучших результатах, чем Openai O1:

• Математика: Deepseek R1 достиг 79,8 % в AIME 2024, в то время как Openaai O1 достиг 79,2 %. В тесте Math-500 DeepSeek R1 явно опережает Openaai O1 с 96,4 %.
• Программирование: DeepSeek R1 достиг 96,3 %в тесте Codeforces, прямо позади Openaai O1 с 96,6 %.
• Общие знания: DeepSeek R1 достиг 90,8 % в MMLU, а Openaai O1 достиг 91,8 %.

2. Методы обучения

Основное различие в методах обучения:

• DeepSeek R1: Используйте чистое обучение подкреплению без контролируемой тонкой настройки.
• OpenAI O1: объединяет обучение подкреплению с обратной связью с человека (RLHF), что обеспечивает большую адаптацию к человеческим ожиданиям.

3. Затраты и доступность

DeepSeek R1 намного дешевле и доступен, чем Openai O1:

• Стоимость API: для одного миллиона токенов DeepSeek R1 рассчитывает только 0,55 долл. США для ресурсов и 2,19 долл. США на результаты, в то время как OpenAAI O1 15 долл. США или 60 долл. США.
• Лицензирование: DeepSeek R1 является открытым исходным кодом и предлагает полную гибкость в использовании и адаптации.

4. Специальные навыки

Обе модели характеризуются расширенными навыками рассуждения:

• DeepSeek R1: разработан с помощью навыков обучения подкрепления, таких как самок, размышления и генерация длинных цепей.
• Openaai O1: был явно обучен цепью цепочке, что означает, что он может решать сложные задачи шаг за шагом.

Подходит для:

• Разработка ИИ: o1 от ChatGPT — новая модель ИИ: новости, предыстория, возможные варианты использования и ограничения
• Новый контент AI o1 от OpenAI: значительный прогресс в технологии искусственного интеллекта — «мыслящая» модель искусственного интеллекта

Прозрачность и контроль: DeepSeek R1 преимущество

Замечательным преимуществом DeepSeek R1 является прозрачность процесса мышления. Он предлагает пользователям более глубокое понимание своего «внутреннего монолога». Это позволяет понять и понять цепочку аргумента, где модель допускает ошибки. OpenAI O1 показывает сходные навыки, но не на той же глубине.

Практическое применение: DeepSeek R1 в качестве доступной альтернативы

Доступная цена и природа с открытым исходным кодом DeepSeek R1 делают его многообещающей альтернативой для разработчиков, компаний и учебных заведений. Включите возможные области применения:

• Научные исследования: решение сложных математических и научных проблем.
• Программирование: оптимизация и улучшение кодов.
• Творческий мозговой штурм: генерация инновационных идей и концепций.
• Образовательные приложения: поддержка обучения и понимания сложных тем.

Демократизация технологии ИИ

DeepSeek R1 и R1 Zero впечатляюще показывают, как обучение подкреплению может способствовать развитию ИИ. Их услуги являются доказательством того, что китайские компании все чаще работают с американскими конкурентами на уровне глаз. Благодаря сочетанию инноваций, доступности и низких затрат, DeepSeek может оказать устойчивое влияние на ландшафт ИИ.

В то же время еще неизвестно, как обе системы проявляются в реальных сценариях применения. Конкуренция между Китаем и США в разработке ИИ, несомненно, будет продолжать производить захватывающие инновации. Тем не менее, одна вещь ясна: демократизация передовых технологий ИИ началась.

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Гиганты ИИ в сравнении: DeepSeek против Openaai-A Гонка за вершину искусственного интеллекта

Мир искусственного интеллекта (ИИ) - это динамичная и постоянно развивающаяся область, которая характеризуется постоянной конкуренцией за инновации и превосходство. В центре этого конкурса находятся два гиганта: с одной стороны, американская компания Openai, известная своими новаторскими моделями, такими как GPT и серия «O1», а с другой стороны, а с другой стороны, начинающим китайским стартапом DeepSeek с его впечатляющими моделями, такими как Deedseek R1 и R1 Zero. Вопрос о том, являются ли последние разработки в DeepSeek случайной конвергенцией или стратегической имитацией, является предметом оживленных дискуссий и подчеркивает основную мощность сложной динамики глобальной конкуренции по ИИ.

DeepSeek R1 Zero: парадигма сдвигается через обучение чистому подкреплению

DeepSeek R1 Zero - замечательная модель, которая прорывается через традиционный подход развития ИИ. В отличие от большинства больших голосовых моделей, основанных на комбинации контролируемого обучения (контролируемого обучения) и подкрепления обучения с обратной связью человека (подкрепление от обратной связи с человеком, RLHF), R1 Zero была обучена только обучению подкреплению (RL). Это означает, что модель разработала свои навыки без прямого человека без адаптации человеческих предпочтений. Это решающее значение, которое делает R1 Zero захватывающим случаем для исследования возможностей чистого RL.

Результатом является модель, способная развивать замечательные когнитивные навыки, которые ранее были достигнуты только путем сочетания обратной связи человека и контролируемого обучения. R1 Zero демонстрирует:

Self -Review

Модель может критически подвергать сомнению свои собственные выводы и расчеты и проверить ошибки, что приводит к большей точности и надежности. Это больше не просто «генератор ответов», а активный решатель проблем, который осознает свои собственные когнитивные процессы.

отражение

R1 Zero может подумать о своих собственных процессах мышления и учиться на нем. Это означает, что модель может не только адаптироваться к новым данным, но и для решения проблем по -своему. Это шаг к «метакогнитивному» ИИ.

Поколение длинных цепочек мышления

Модель может разбить сложные задачи на несколько логических шагов и представить эти шаги понятным и прозрачным образом. Эта способность создавать длинные «мысли» имеет решающее значение для решения требовательных задач, которые требуют сложных рассуждений.

Адаптивное время мышления

В зависимости от сложности задачи, R1 Zero может решить, когда ему придется инвестировать больше «времени мышления», чтобы решить проблему. Это динамическая корректировка усилий по расчетам, которая указывает на то, что модель не только упорно выполняет алгоритмы, но и развивает ощущение сложности задачи.

Эти навыки впечатляюще демонстрируют потенциал обучения подкреплению в качестве основы для развития очень интеллектуальных систем. R1 Zero является доказательством того, что можно развивать сложные когнитивные навыки, не полагаясь на ограничения на обратную связь человека. Последствия этого подхода для будущего исследований ИИ огромны.

DeepSeek R1: Ассоциация обучения подкреплению и тонкости

В то время как DeepSeek R1 Zero исследует пределы обучения чистого подкрепления, DeepSeek R1 имеет другой путь, который представляет собой синтез обучения повторного образования и контролируемой тонкой настройки. Эта модель использует сильные стороны обоих методов для создания системы, которая обладает как расширенными навыками растрескивания, так и лучшей адаптацией к людям.

Впечатляющая производительность DeepSeek R1 в разных областях является доказательством эффективности этого подхода:

математика

В AIME 2024 (American Invitational Mathematic Examing) Deepseek R1 достиг точности 79,8 % и даже 97,3 % для математики-500. Эти числа указывают на то, что модель может не только решать простые математические задачи, но также способна понимать и применять сложные математические концепции. Он превышает большинство человеческих математиков в стандартизированных тестах.

программирование

В конкурсе Codeforces, известный конкурс программирования, DeepSeek R1 превысил 96,3 % участников. Модель способна решать требовательные задачи программирования, понимать сложный код и записывать эффективные алгоритмы.

Общие знания

В требовательных тестах MMLU (массивное многозадачное понимание языка) и алмаза GPQA DeepSeek R1 достиг впечатляющих значений 90,8 % и 71,5 %. Эти результаты подчеркивают способность модели понимать и применять широкий спектр знаний, и указывают на то, что она может работать с человеческим интеллектом на уровне глаз.

Эти услуги делают DeepSeek R1 универсальным инструментом, который можно использовать в различных областях применения, от научных исследований до разработки программного обеспечения.

Особые функции и проблемы на пути к идеальному ИИ

Несмотря на впечатляющий прогресс, который DeepSeek сделал с R1 и R1 Zero, есть также некоторые проблемы и ограничения, которые необходимо преодолеть:

Смена речи

И R1, и R1 Zero иногда показывают тенденцию переключаться между разными языками непреднамеренно. Это несоответствие может повлиять на пользовательский опыт и внесет необходимые дополнительные улучшения в области языковой обработки.

Функциональные ограничения

В настоящее время модели не поддерживают вызова функций, расширенные диалоги или выход в формате JSON. Эти ограничения затрудняют использование моделей в сложных приложениях, которые требуют этих функций.

Открытая доступность

Хотя бесплатная доступность DeepSeek R1 под Co -Lensense является большим преимуществом, и свободное использование веса и выходов модели также означает, что модель может быть использована в злонамеренных целях. Важно, чтобы сообщество и разработчики взяли на себя ответственность и использовали технологию этично.

Меньшие модели с открытым исходным кодом

Публикация шести небольших моделей с открытым исходным кодом, обученными данными DeepSeek-R1, является важным шагом на пути к демократизации технологии ИИ. Это позволяет исследователям и разработчикам по всему миру получить доступ к ним и развивать их к передовой технологии искусственного интеллекта.

Разработка DeepSeek R1 и R1 Zero не только показывает возможности обучения подкреплению, но и проблемы, которые можно преодолеть при создании действительно интеллектуальных систем.

DeepSeek R1 против Openai O1: прямое сравнение гигантов

Сравнение DeepSeek R1 с моделью Openais O1 неизбежно, поскольку обе системы стремятся решить сложные проблемы и демонстрировать расширенные навыки рецидивов. Хотя обе модели предоставляют аналогичные услуги во многих областях, существуют некоторые важные различия, которые стоят ближе:

Производительность в прямом сравнении

Во многих контрольных тестах DeepSeek R1 и O1 показывают очень похожие услуги. В области математики DeepSeek R1 достиг 79,8 % в AIME 2024, а O1 достиг 79,2 %. В области программирования DeepSeek R1 достиг 96,3 % в тесте CodeForces, а O1 достиг 96,6 %. В общем тесте знаний MMLU DeepSeek R1 достиг 90,8 %, а O1 достиг 91,8 %. Эти результаты показывают, что обе модели конкурируют во многих областях на очень высоком уровне.

Но есть также области, в которых DeepSeek превышает R1 O1. В тесте Math-500 Deepseek R1 достиг впечатляющей точности 97,3 %, а O1 достиг 96,4 %. Эти результаты показывают, что DeepSeek R1 может быть превосходным в некоторых конкретных областях.

Методы обучения

Подкрепление обучения. Фокус: обе модели используют обучение подкреплению в качестве основного метода обучения. Однако в то время как DeepSeek R1 полагается на обучение чистому подкреплению без предварительной контролируемой отделки, O1 RL сочетается с обратной связью с человека (RLHF). Эта разница в методах обучения может способствовать наблюдаемым различиям в производительности между моделями и указывает на различные философии в развитии искусственного интеллекта. В то время как Deepseek проходит путь чисто алгоритмического интеллекта, Openai зависит от уточнения моделей посредством человеческого опыта.

Затраты и доступность

Значительная разница между двумя моделями заключается в затратах и ​​доступности. DeepSeek R1 значительно дешевле, чем O1, затраты API составляет 0,55 долл. США на ресурсы и 2,19 долл. США для результатов на миллион токенов, по сравнению с 15 долл. США и 60 долл. США на O1. Кроме того, доступен DeepSeek R1 с открытым исходным кодом и под совместной лицензией, а O1-запатентованная технология. Эти различия в затратах и ​​доступности делают DeepSeek R1 привлекательным вариантом для разработчиков и исследователей, которые хотят использовать передовые технологии ИИ без крупных финансовых расходов.

Особые навыки

Сильные стороны в деталях: DeepSeek R1 развил такие навыки, как самок, отражение и генерация длинных цепочек мышления через чистый RL. O1, с другой стороны, был специально обучен для рассуждений в цепочке и может решать сложные задачи шаг за шагом. Хотя обе модели специализируются на расширенном растрескивании, они различаются по своей методологической направленности, что приводит к различным сильным сторонам в разных областях применения.

Области применения

Сходства и различия: обе модели подходят для различных требовательных задач, таких как научные исследования, сложные математические расчеты, передовое программирование и творческий мозговой штурм. Вы можете служить основой для передовых приложений для искусственного интеллекта в разных областях, но ваши различные области приоритетов могут привести к этому, более подходящими в определенных приложениях, чем в других.

В целом, DeepSeek R1 представляет собой серьезную альтернативу Openais O1, которая предлагает значительно более низкие затраты и большую доступность с сопоставимой производительностью. Это важный шаг к демократизации технологии ИИ, который обладает потенциалом, способ, которым ИИ разрабатывается и используется в основном. Тем не менее, длительный испытательный срок обеих моделей в реальных сценариях применения еще неизвестно.

Подходит для:

• Используются ли модели языка искусственного интеллекта в промышленности, например, в робототехнике, процессах автоматизации, интеллектуальных заводах или системах управления дорожным движением?
• Новый уровень искусственного интеллекта: автономные агенты ИИ завоевывают цифровой мир – агенты ИИ против моделей ИИ

Подробные стороны DeepSeek R1 в деталях

Хотя общая производительность DeepSeek R1 и Openai O1 очень похожа во многих областях, есть некоторые конкретные области, в которых DeepSeek R1 показывает превосходные услуги:

Математическая компетентность на высшем уровне

DeepSeek R1 превышает O1 в математических тестах, таких как AIME (79,8 % против 79,2 %) и Math-500 (97,3 % против 96,4 %). Эти результаты являются не только численными значениями, но и показывают, что модель способна понимать и использовать сложные математические концепции и проблемы. Это доказательство глубокой математической компетентности DeepSeek R1.

Более глубокие общие знания

В тесте GPQA Diamond, тесте на общие знания, DeepSeek R1 достигает 71,5 %, что является значительным результатом. Модель показывает глубокое понимание фактов, концепций и отношений, что делает его универсальным инструментом для приложений, которые требуют широкого спектра знаний.

Прозрачность в процессе мышления

Внутренний монолог: DeepSeek R1 предлагает более подробное представление о своем процессе внутреннего мышления по сравнению с O1. Он показывает более прозрачный «внутренний монолог», который позволяет пользователю лучше понять аргумент, лежащий в основе ответов. Эта прозрачность неоценима, чтобы понять, как модель приходит к ее выводам, и для определения возможных источников ошибок. Это облегчает управление моделью в будущих запросах.

Выполнение кода в режиме реального времени

DeepSeek R1 предлагает уникальную возможность тестировать и отображать код, созданный непосредственно в интерфейсе чата. Это сопоставимо с «Артефактами Клода» и обеспечивает быстрые итерации и улучшения при программировании. Способность выполнять код в режиме реального времени является огромным преимуществом для разработчиков и программистов.

Несмотря на эти сильные стороны, важно подчеркнуть, что независимые обзоры и длительный анализ необходимы для полной проверки различий в эффективности между двумя моделями.

Будущее ИИ: глобальная конкуренция с неопределенным результатом

События DeepSeek и Openai показывают, что мир ИИ находится в постоянном изменении. Конкуренция между двумя гигантами значительно сформирует развитие ИИ в ближайшие годы и приведет к дальнейшим инновациям.

Вопрос о том, связано ли сходство между Deepseek R1 и Openai O1, остается без ответа без ответа. Но ясно, что глобальная конкуренция за превосходство в искусственном интеллекте стимулирует технологическое развитие и смещает пределы возможных. Еще не предсказуемо, будет ли DeepSeek или Openai иметь преимущество в этом соревновании. Тем не менее, несомненно, что будущее ИИ будет зависеть от способности принимать как инновационные, так и ответственные решения. Демократизация технологии ИИ с использованием моделей с открытым исходным кодом, таких как DeepSeek R1, несомненно, будет играть решающую роль в этом процессе. Это захватывающее и сложное поле, в котором, безусловно, будет много сюрпризов.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus