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 становится особенно острой. Китайский стартап DeepSeek недавно представил две революционные модели: DeepSeek R1 Zero и DeepSeek R1. Эти модели вызывают ажиотаж в сообществе ИИ, поскольку в тестах производительности они достигают производительности, сравнимой с моделями OpenAI o1 mini и o1. Но насколько на самом деле похожи или различны эти системы и что это значит для будущего ИИ?

DeepSeek R1 Zero: революция обучения с подкреплением

Модель DeepSeek R1 Zero является особенно инновационной, поскольку она обучалась исключительно с использованием обучения с подкреплением (RL). Он полностью обходится без обратной связи с человеком или классической контролируемой тонкой настройки. Это делает компанию пионером в применении обучения с подкреплением в ИИ. Он показывает впечатляющий прогресс в развитии навыков рассуждения, в том числе:

• Самопроверка: модель самостоятельно анализирует свои ответы и обнаруживает ошибки.
• Рефлексия: он разрабатывает стратегии для улучшения решения проблем.
• Генерация длинных цепочек мыслей: сложные связи представлены в виде логических, последовательных шагов.

Примечательным аспектом является способность модели уделять больше времени обдумыванию конкретных проблем. Переосмысливая и улучшая свой подход, он показывает потенциал обучения с подкреплением для создания автономных систем обучения.

DeepSeek R1: Сочетание RL и тонкой настройки

Напротив, DeepSeek R1 сочетает обучение с подкреплением с классической контролируемой точной настройкой, чтобы лучше согласовывать реакцию модели с человеческими ожиданиями. Этот гибридный метод обучения позволяет DeepSeek R1 достигать отличных результатов в различных областях применения:

• Математика: он достиг точности 79,8% на AIME 2024 (Американский приглашенный экзамен по математике) и впечатляющих 97,3% на тесте MATH 500.
• Программирование: превосходство 96,3% участников-людей в Codeforces устанавливает новый стандарт.
• Общие знания: 90,8% по MMLU (массовое многозадачное понимание языка) и 71,5% по GPQA Diamond, что свидетельствует о глубоком понимании фактических знаний.

Проблемы и особенности моделей DeepSeek

Несмотря на впечатляющую производительность, модели имеют некоторые недостатки и особенности:

• Непреднамеренное переключение языка: DeepSeek R1 и R1 Zero имеют тенденцию переключаться между разными языками, что может вызвать проблемы в многоязычных приложениях.
• Ограниченная функциональность: обе модели в настоящее время не поддерживают вызовы функций, расширенные диалоги или вывод JSON.
• Открытая доступность: DeepSeek R1 имеет открытый исходный код и доступен бесплатно по лицензии MIT. Это позволяет разработчикам использовать веса и выходные данные модели без ограничений.
• Меньшие модели: DeepSeek также выпустила шесть меньших моделей, обученных с использованием данных DeepSeek R1. Эти модели предлагают более гибкие возможности применения.

Сравнение: DeepSeek R1 и OpenAI o1

И DeepSeek R1, и OpenAI o1 — это продвинутые модели искусственного интеллекта, специализирующиеся на сложных рассуждениях. Прямое сравнение выявляет сходства, но также и некоторые поразительные различия.

1. Производительность в тестах

DeepSeek R1 достигает сопоставимых, а в некоторых случаях даже лучших результатов, чем OpenAI o1 во многих тестах:

• Математика: DeepSeek R1 набрал 79,8% на AIME 2024, а OpenAI o1 — 79,2%. В тесте MATH 500 DeepSeek R1 с результатом 97,3% явно опережает OpenAI o1 с результатом 96,4%.
• Программирование: в тесте Codeforces DeepSeek R1 набрал 96,3%, сразу уступив OpenAI o1 с 96,6%.
• Общие сведения: DeepSeek R1 набрал 90,8% по MMLU, а OpenAI o1 — 91,8%.

2. Методы обучения

Основное отличие заключается в методах обучения:

• DeepSeek R1: использует чистое обучение с подкреплением без контролируемой тонкой настройки.
• OpenAI o1: сочетает обучение с подкреплением и обратную связь с человеком (RLHF), что позволяет лучше адаптироваться к человеческим ожиданиям.

3. Стоимость и доступность

DeepSeek R1 существенно дешевле и доступнее OpenAI o1:

• Стоимость API: за миллион токенов DeepSeek R1 взимает всего 0,55 доллара США за входные данные и 2,19 доллара США за выходные данные, тогда как OpenAI o1 стоит 15 и 60 долларов США соответственно.
• Лицензирование: DeepSeek R1 имеет открытый исходный код и предлагает полную гибкость в использовании и настройке.

4. Специальные навыки

Обе модели обладают расширенными возможностями рассуждения:

• DeepSeek R1: развивает такие навыки, как самоанализ, размышление и создание длинных цепочек мыслей посредством обучения с подкреплением.
• OpenAI o1: был специально обучен логическому мышлению, что позволяет ему шаг за шагом решать сложные проблемы.

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: преимущество DeepSeek R1

Заметным преимуществом DeepSeek R1 является прозрачность мыслительного процесса. Он предлагает пользователям глубже взглянуть на его «внутренний монолог». Это позволяет проследить цепочку рассуждений и понять, где модель допускает ошибки. OpenAI o1 демонстрирует аналогичные возможности, но не такой глубины.

Практическое применение: DeepSeek R1 как доступная альтернатива

Доступная цена DeepSeek R1 и открытый исходный код делают его многообещающей альтернативой для разработчиков, предприятий и образовательных учреждений. Возможные области применения включают в себя:

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

Демократизация технологий искусственного интеллекта

DeepSeek R1 и R1 Zero впечатляюще демонстрируют, как обучение с подкреплением может способствовать развитию ИИ. Их достижения являются доказательством того, что китайские компании все чаще работают на равных с американскими конкурентами. Сочетая инновации, доступность и низкую стоимость, DeepSeek может оказать долгосрочное влияние на сферу искусственного интеллекта.

В то же время еще неизвестно, как обе системы будут работать в реальных сценариях применения. Конкуренция между Китаем и США в разработке искусственного интеллекта, несомненно, продолжит приводить к появлению интересных инноваций. Однако ясно одно: демократизация передовых технологий искусственного интеллекта 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 искусственного интеллекта в сравнении: DeepSeek против OpenAI – гонка за вершину искусственного интеллекта

Мир искусственного интеллекта (ИИ) — это динамичная и постоянно развивающаяся область, характеризующаяся постоянной конкуренцией за инновации и мастерство. В центре этой конкуренции находятся два гиганта: с одной стороны, американская компания OpenAI, известная своими новаторскими моделями, такими как GPT и серия «o1», а с другой стороны, развивающийся китайский стартап DeepSeek со своими впечатляющими моделями. такие как DeepSeek R1 и R1 Zero. Вопрос о том, представляют ли недавние разработки DeepSeek случайную конвергенцию или стратегическую имитацию, является предметом оживленных дискуссий и подчеркивает сложную динамику глобальной конкуренции в области ИИ.

DeepSeek R1 Zero: смена парадигмы посредством чистого обучения с подкреплением

DeepSeek R1 Zero — замечательная модель, которая ломает традиционный подход к разработке ИИ. В отличие от большинства больших языковых моделей, которые основаны на сочетании обучения с учителем и обучения с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF), R1 Zero обучался исключительно с использованием обучения с подкреплением (RL). Это означает, что модель развила свои возможности без прямого участия человека, без адаптации к человеческим предпочтениям. Это решающее отличие, которое делает R1 Zero интересным примером для изучения возможностей чистого RL.

Результатом стала модель, способная развивать замечательные когнитивные способности, которые раньше достигались только за счет сочетания обратной связи с человеком и контролируемого обучения. R1 Zero демонстрирует:

Самопроверка

Модель способна критически анализировать собственные выводы и расчеты и проверять наличие ошибок, что приводит к большей точности и надежности. Это уже не просто «генератор ответов», а активный решатель проблем, осознающий свои собственные когнитивные процессы.

отражение

R1 Zero может размышлять и учиться на собственном мыслительном процессе. Это означает, что модель может адаптироваться не только к новым данным, но и к собственному способу решения задач. Это шаг к «метакогнитивному» ИИ.

Генерация длинных цепочек мыслей

Модель может разбить сложные проблемы на ряд логических шагов и представить эти шаги в понятной и прозрачной форме. Эта способность генерировать длинные «мыслительные цепочки» имеет решающее значение для решения сложных задач, требующих сложных рассуждений.

Адаптивное время мышления

R1 Zero может решить, в зависимости от сложности задачи, когда ему нужно потратить больше «времени на обдумывание» для решения проблемы. Это динамическая корректировка вычислительных усилий, предполагающая, что модель не просто упорно выполняет алгоритмы, но и развивает ощущение сложности задачи.

Эти возможности впечатляюще демонстрируют потенциал обучения с подкреплением как основы для разработки высокоинтеллектуальных систем. R1 Zero — доказательство того, что можно развивать сложные когнитивные навыки, не полагаясь на ограничения обратной связи с человеком. Значение этого подхода для будущего исследований ИИ огромно.

DeepSeek R1: объединение обучения с подкреплением и тонкой настройки

В то время как DeepSeek R1 Zero исследует пределы чистого обучения с подкреплением, DeepSeek R1 идет по другому пути, который представляет собой синтез обучения с подкреплением и контролируемой тонкой настройки. Эта модель использует сильные стороны обоих методов для создания системы, которая обладает как расширенными возможностями рассуждения, так и лучше соответствует человеческим ожиданиям.

Впечатляющая производительность DeepSeek R1 в различных областях является свидетельством эффективности этого подхода:

математика

На AIME 2024 (Американский пригласительный экзамен по математике) DeepSeek R1 достиг точности 79,8% и даже 97,3% в MATH-500. Эти цифры говорят о том, что модель может не только решать простые математические задачи, но также способна понимать и применять сложные математические концепции. Он превосходит большинство математиков-людей в стандартизированных тестах.

программирование

В престижном соревновании по программированию Codeforces DeepSeek R1 превзошел 96,3% участников-людей. Модель способна решать сложные задачи программирования, понимать сложный код и писать эффективные алгоритмы.

Общие знания

В требовательных тестах MMLU (массовое многозадачное понимание языка) и GPQA Diamond DeepSeek R1 показал впечатляющие результаты — 90,8% и 71,5% соответственно. Эти результаты подчеркивают способность модели понимать и применять широкий спектр знаний и предполагают, что она может работать наравне с человеческим интеллектом.

Эти достижения делают DeepSeek R1 универсальным инструментом, который можно использовать в самых разных областях применения — от научных исследований до разработки программного обеспечения.

Особенности и проблемы на пути к совершенствованию ИИ

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

Изменение языка

И R1, и R1 Zero иногда проявляют склонность непреднамеренно переключаться между разными языками. Это несоответствие может повлиять на взаимодействие с пользователем и требует дальнейшего улучшения языковой обработки.

Функциональные ограничения

В настоящее время модели не поддерживают вызов функций, расширенные диалоги или вывод в формате JSON. Эти ограничения затрудняют использование моделей в сложных приложениях, требующих этих функций.

Открытая доступность

Хотя бесплатная доступность DeepSeek R1 по лицензии MIT является основным преимуществом и позволяет бесплатно использовать веса и выходные данные модели, это также означает, что модель потенциально может быть использована не по назначению в злонамеренных целях. Важно, чтобы сообщество и разработчики взяли на себя ответственность и использовали технологию этично.

Меньшие модели с открытым исходным кодом

Выпуск шести небольших моделей с открытым исходным кодом, обученных на данных DeepSeek-R1, является важным шагом на пути к демократизации технологии искусственного интеллекта. Это позволяет исследователям и разработчикам по всему миру получать доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта и разрабатывать их.

Разработка DeepSeek R1 и R1 Zero демонстрирует не только возможности обучения с подкреплением, но и проблемы, которые необходимо преодолеть при создании по-настоящему интеллектуальных систем.

DeepSeek R1 против OpenAI o1: прямое сравнение гигантов

Сравнение DeepSeek R1 с моделью o1 OpenAI неизбежно, поскольку обе системы нацелены на решение сложных проблем и демонстрацию расширенных возможностей рассуждения. Хотя обе модели работают одинаково во многих областях, есть некоторые ключевые различия, на которые стоит обратить внимание:

Производительность в прямом сравнении

Во многих тестах производительности DeepSeek R1 и o1 показывают очень схожую производительность. По математике DeepSeek R1 набрал 79,8% на AIME 2024, а o1 — 79,2%. По программированию DeepSeek R1 набрал 96,3% в тесте Codeforces, а o1 — 96,6%. В тесте на общие знания MMLU DeepSeek R1 набрал 90,8%, а o1 — 91,8%. Эти результаты показывают, что обе модели конкурируют на очень высоком уровне во многих областях.

Но есть и области, в которых DeepSeek R1 превосходит o1. В тесте MATH 500 DeepSeek R1 достиг впечатляющей точности 97,3%, а o1 — 96,4%. Эти результаты позволяют предположить, что DeepSeek R1 может быть лучше в некоторых конкретных областях.

Методы обучения

В центре внимания обучение с подкреплением: обе модели используют обучение с подкреплением в качестве базового метода обучения. Однако, в то время как DeepSeek R1 полагается на чистое обучение с подкреплением без предварительной контролируемой тонкой настройки, o1 сочетает RL с обратной связью от человека (RLHF). Эта разница в методах обучения может способствовать наблюдаемым различиям в производительности между моделями и предполагает разные подходы к разработке ИИ. В то время как DeepSeek следует по пути чисто алгоритмического интеллекта, OpenAI полагается на совершенствование моделей с помощью человеческого опыта.

Стоимость и доступность

Ключевое различие между двумя моделями – стоимость и доступность. DeepSeek R1 значительно более экономичен, чем o1: стоимость API составляет 0,55 доллара США за входы и 2,19 доллара США за выходы на миллион токенов по сравнению с 15 и 60 долларами США для o1. Кроме того, DeepSeek R1 имеет открытый исходный код и доступен по лицензии MIT, а o1 — это запатентованная технология. Эти различия в стоимости и доступности делают DeepSeek R1 привлекательным вариантом для разработчиков и исследователей, которые хотят использовать передовые технологии искусственного интеллекта без серьезных финансовых затрат.

Специальные навыки

Сильные стороны в деталях: DeepSeek R1 развил такие навыки, как самоанализ, размышление и создание длинных цепочек мыслей посредством чистого RL. o1, с другой стороны, был специально обучен цепочке мыслей и может шаг за шагом решать сложные проблемы. Хотя обе модели специализируются на продвинутых рассуждениях, они различаются по своей методологической направленности, что приводит к разным преимуществам в разных областях применения.

Области применения

Сходства и различия. Обе модели подходят для решения множества сложных задач, таких как научные исследования, сложные математические расчеты, сложное программирование и творческий мозговой штурм. Они в равной степени могут служить основой для передовых приложений искусственного интеллекта в разных областях, но их разные направленности могут сделать их более подходящими для одних приложений, чем для других.

В целом, DeepSeek R1 представляет собой серьезную альтернативу o1 от OpenAI, предлагая значительно более низкие затраты и большую доступность при сопоставимой производительности. Это значительный шаг на пути к демократизации технологии искусственного интеллекта, которая потенциально может фундаментально изменить способы разработки и внедрения искусственного интеллекта. Однако долгосрочная жизнеспособность обеих моделей в реальных сценариях применения еще предстоит выяснить.

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

Подробное описание сильных сторон DeepSeek R1

Хотя общая производительность DeepSeek R1 и OpenAI o1 во многих областях очень схожа, в некоторых конкретных областях DeepSeek R1 демонстрирует превосходную производительность:

Математическая компетентность на высшем уровне

DeepSeek R1 превосходит o1 в таких математических тестах, как AIME (79,8% против 79,2%) и MATH-500 (97,3% против 96,4%). Эти результаты представляют собой не просто числовые значения, они показывают, что модель способна понимать и применять сложные математические концепции и проблемы. Это свидетельство глубоких математических знаний DeepSeek R1.

Более глубокие общие знания

В GPQA Diamond Test, тесте на общие знания, DeepSeek R1 набирает 71,5%, что является значительным достижением. Модель демонстрирует глубокое понимание фактов, концепций и взаимосвязей, что делает ее универсальным инструментом для приложений, требующих широкого спектра знаний.

Прозрачность мыслительного процесса

Внутренний монолог: DeepSeek R1 обеспечивает более детальный взгляд на свой внутренний мыслительный процесс по сравнению с o1. Он показывает более прозрачный «внутренний монолог», который позволяет пользователю лучше понять аргументацию ответов. Эта прозрачность неоценима для понимания того, как модель приходит к своим выводам, и выявления потенциальных источников ошибок. Это упрощает управление моделью в будущих запросах.

Выполнение кода в реальном времени

DeepSeek R1 предлагает уникальную возможность тестировать и отображать встроенный код непосредственно в интерфейсе чата. Это похоже на «Артефакты Клода» и позволяет выполнять быстрые итерации и улучшения в программировании. Возможность выполнять код в реальном времени является огромным преимуществом для разработчиков и программистов.

Несмотря на эти сильные стороны, важно подчеркнуть, что для полного подтверждения различий в производительности между двумя моделями необходимы независимые оценки и долгосрочный анализ.

Будущее искусственного интеллекта: глобальная конкуренция с неопределенным исходом

Разработки DeepSeek и OpenAI показывают, что мир ИИ постоянно меняется. Конкуренция между двумя гигантами будет существенно определять развитие искусственного интеллекта в ближайшие годы и приведет к дальнейшим инновациям.

Вопрос о том, вызвано ли сходство DeepSeek R1 и OpenAI o1 совпадением или стратегическим подражанием, пока остается без ответа. Но очевидно, что глобальная конкуренция за доминирование в области ИИ стимулирует технологическое развитие и раздвигает границы возможного. Пока не ясно, кто одержит верх в этом соревновании — DeepSeek или OpenAI. Однако несомненно то, что будущее ИИ будет зависеть от способности принимать как инновационные, так и ответственные решения. Демократизация технологии искусственного интеллекта с помощью моделей с открытым исходным кодом, таких как DeepSeek R1, несомненно, сыграет решающую роль в этом процессе. Это захватывающая и сложная область, которая наверняка таит в себе 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