Китай проти США в Кі: Чи є DeepSeek R1 (r1 Zero) та OpenAI O1 (O1 Mini) справді настільки різними?

Китай проти США в KI: DeepSeek R1 проти OpenAI O1 - Стратегічне наслідування чи технологічні інновації?

У все більш глобалізованому світі штучного інтелекту (AI) конкуренція між Китаєм та США особливо стисла. Китайський стартап DeepSeek нещодавно представив дві новаторські моделі: DeepSeek R1 Zero та DeepSeek R1. Ці моделі спричиняють роздуму в спільноті ШІ, оскільки вони досягають послуг у тестах, порівнянних з моделями O1 Mini та O1. Але наскільки подібними чи різними є ці системи, і що це означає для майбутнього ШІ?

DeepSeek R1 Zero: Революція за допомогою підкріплення

Модель DeepSeek R1 Zero є особливо інноваційною, оскільки вона пройшла навчання виключно за допомогою підкріплення (RL). Він повністю розподіляється з відгуками людини або класичним наглядом тонкої настройки. Це робить його піонером у використанні підкріпленого навчання в ШІ. Це демонструє вражаючий прогрес у розвитку навичок міркувань, включаючи:

• Самостійна перевірка: Модель аналізує свої відповіді самостійно і розпізнає помилки.
• Роздуми: вона розробляє стратегії покращення його вирішення проблем.
• Створення довгих думок: складні стосунки показані логічними, цілісними кроками.

Чудовим аспектом є здатність моделі більше присвячувати певні проблеми. Вийшовши на пенсію та вдосконалюючи свій підхід, він показує потенціал підкріплення навчання для створення автономно систем навчання.

DeepSeek R1: Поєднання RL та тонкої настройки

На відміну від цього, навчання DeepSeek R1 підсилення поєднується з класичним контрольним завершенням, щоб краще відповідати модельним відповідям людським очікуванням. Цей метод гібридного навчання дозволяє DeepSeek R1 досягти відмінних результатів у різних сферах застосування:

• Математика: вона досягла точності 79,8 % в AIME 2024 (американська інвітаційна експертиза математики) та вражаючі 97,3 % у тесті Math-500.
• Програмування: з перевагами 96,3 % людських учасників Codeforces він встановлює новий орієнтир.
• Загальні знання: з 90,8 % у MMLU (масове багатозадачне розуміння) та 71,5 % у Diamond GPQA, це показує глибоке розуміння фактичних знань.

Виклики та особливості моделей DeepSeek

Незважаючи на їх вражаючі показники, моделі демонструють деякі слабкі місця та особливості:

• Ненавмисна зміна мови: DeepSeek R1 та R1 нуль, як правило, перемикаються між різними мовами, що може спричинити проблеми в багатомовних додатках.
• Обмежена функціональність: обидві моделі в даний час не підтримують функції дзвінків або розширених діалогів або видання JSON.
• Відкрита доступність: DeepSeek R1 є відкритим кодом і вільно доступний під спільною ліцензією. Це дозволяє розробникам використовувати модель ваги та результати без обмежень.
• Менші моделі: DeepSeek також випустив шість менших моделей, які пройшли навчання з даними DeepSeek R1. Ці моделі пропонують більш гнучкі можливі використання.

Порівняння: DeepSeek R1 проти OpenAI O1

І DeepSeek R1, і OpenAI O1 є високорозвиненими моделями AI, які спеціалізуються на складній ліщинах. Пряме порівняння виявляє схожість, але також деякі вражаючі відмінності.

1. Продуктивність у орієнтирах

DeepSeek R1 досягає порівнянних у багатьох орієнтирах, у деяких навіть кращих результатах, ніж OpenAI O1:

• Математика: DeepSeek R1 досяг 79,8 % в AIME 2024, тоді як OpenAai O1 досяг 79,2 %. У тесті Math-500 DeepSeek R1 явно випереджає OpenAai O1 з 96,4 %.
• Програмування: DeepSeek R1 досяг 96,3 %у тесті Codeforces, трохи позаду OpenAai O1 з 96,6 %.
• Загальні знання: DeepSeek R1 досяг 90,8 % на MMLU, тоді як OpenAai O1 досяг 91,8 %.

2. Методи навчання

Основна відмінність полягає в методах навчання:

• DeepSeek R1: Використовуйте навчання чистого підкріплення без нагляду за вишуканою настройкою.
• OpenAI O1: Поєднує навчання підкріплення з відгуками людини (RLHF), що дозволяє більше адаптації до людських очікувань.

3. Витрати та доступність

DeepSeek R1 набагато дешевший і доступніший, ніж OpenAI O1:

• Витрати API: за один мільйон жетонів DeepSeek R1 обчислює лише 0,55 долара за входи та 2,19 долара за результати, а OpenAai O1 $ 15 або 60 доларів США.
• Ліцензування: DeepSeek R1 є відкритим кодом і пропонує повну гнучкість у використанні та адаптації.

4. Спеціальні навички

Обидві моделі характеризуються вдосконаленими навичками міркувань:

• Deepseek R1: Розвиваються навичками навчання, таких як самоцвіт, роздуми та генерація довгих ланцюгів.
• Openaai O1: був явно підготовлений для ланцюга, що стосується ланцюга, а це означає, що він може вирішити складні проблеми поетапно.

Підходить для цього:

• Розробка KI: O1 від Chatgpt-Нова модель AI: новини, фони, можливі використання та обмеження
• Новий контент-Ki O1 від OpenAai: значний прогрес у технології AI-"мислення" моделі AI

Прозорість та контроль: DeepSeek R1 Перевага

Чудовою перевагою DeepSeek R1 є прозорість процесу мислення. Він пропонує користувачам глибше розуміння свого "внутрішнього монологу". Це дає можливість зрозуміти та зрозуміти ланцюг аргументу, де модель робить помилки. OpenAI O1 демонструє подібні навички, але не в одній глибині.

Практичне застосування: DeepSeek R1 як доступна альтернатива

Доступні ціни та характер з відкритим кодом DeepSeek R1 роблять його перспективною альтернативою для розробників, компаній та навчальних закладів. Включіть можливі сфери застосування:

• Наукові дослідження: рішення складних математичних та наукових проблем.
• Програмування: оптимізація та вдосконалення кодів.
• Творчий мозковий штурм: покоління інноваційних ідей та концепцій.
• Навчальні програми: підтримка для навчання та розуміння складних тем.

Демократизація технологій AI

Deepseek R1 та R1 Zero вражаючі показують, як підкріплення може просунути розвиток ШІ. Їх послуги є доказом того, що китайські компанії все частіше працюють з американськими конкурентами на рівні очей. З поєднанням інновацій, доступності та низьких витрат DeepSeek має потенціал мати стійкий вплив на ландшафт ШІ.

У той же час залишається побачити, як обидві системи доводять себе в реальних сценаріях додатків. Конкуренція між Китаєм та США в розвитку ШІ, безсумнівно, продовжить виробляти захоплюючі інновації. Однак одне зрозуміло: демократизація передових технологій AI розпочалася.

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Гіганти AI порівняно: DeepSeek проти OpenAai-A

Світ штучного інтелекту (AI) - це динамічне та постійно розвиваюче поле, яке характеризується постійною конкуренцією за інновації та досконалість. У центрі цього змагання-два гіганти: з одного боку, американська компанія OpenAi, відома своїми новаторськими моделями, такими як GPT та її серія "O1", а з іншого боку, а з іншого боку, майбутній китайський стартап DeepSeek з його вражаючими моделями, такими як DeepSeek R1 та R1 Zero. Питання про те, чи є останні події в DeepSeek випадкову конвергенцію чи стратегічну імітацію, є предметом жвавих дискусій та підкреслює родзинку складної динаміки глобальної конкуренції ШІ.

DeepSeek R1 нуль: зміна парадигми через чисте навчання підкріплення

DeepSeek R1 Zero - це чудова модель, яка пробивається через традиційний підхід розвитку ШІ. На відміну від більшості великих голосових моделей, заснованих на поєднанні моніторингового навчання (контрольованого навчання) та навчання підкріплення з зворотним зв'язком людини (підкріплення навчання з зворотного зв’язку людини, RLHF), Zero Zero пройшов навчання лише з підкріпленням (RL). Це означає, що модель розвинула свої навички без прямого вкладу людини без адаптації людських уподобань. Це вирішальна різниця, яка робить R1 нульовим захоплюючим випадком для дослідження можливостей чистого RL.

Результатом є модель, яка здатна розвивати неабиякі когнітивні навички, які раніше були досягнуті лише шляхом поєднання зворотного зв’язку людини та нагляду за навчанням. R1 Zero демонструє:

Само -перегляд

Модель здатна критично ставити під сумнів власні висновки та розрахунки та перевірити наявність помилок, що призводить до більшої точності та надійності. Це вже не просто "генератор відповідей", а активний вирішення проблем, який усвідомлює власні когнітивні процеси.

роздуми

R1 Zero може подумати про власні процеси мислення та вчитися на цьому. Це означає, що модель може не тільки адаптуватися до нових даних, але і для вирішення проблем по -своєму. Це крок до "метакогнітивного" AI.

Покоління довгих ланцюгів думки

Модель може розщеплювати складні задачі на ряд логічних кроків і представляти ці кроки зрозуміло і прозоро. Ця здатність створювати довгі «думки» має вирішальне значення для вирішення вимогливих завдань, які потребують складних міркувань.

Час адаптивного мислення

Залежно від складності завдання, Zero Zero може вирішити, коли йому доведеться інвестувати більше "часу мислення", щоб вирішити проблему. Це динамічне коригування зусиль з розрахунку, що вказує на те, що модель не тільки вперто виконує алгоритми, але й розвиває відчуття труднощів завдання.

Ці навички вражаючі демонструють потенціал підкріплення як основу для розвитку високотелектуальних систем. R1 Zero - це доказ того, що можна розвивати складні когнітивні навички, не покладаючись на обмеження щодо відгуків людини. Наслідки такого підходу для майбутнього досліджень AI величезні.

DeepSeek R1: Асоціація підкріплення та вишуканості

У той час як DeepSeek R1 Zero досліджує межі чистого підкріплення, DeepSeek R1 має інший шлях, який представляє синтез повторного навчання та нагляду за тонкою настройкою. Ця модель використовує сильні сторони обох методів для створення системи, яка має як розширені навички розтріскування, так і кращу адаптацію до людських очікувань.

Вражаюче виконання DeepSeek R1 в різних сферах є доказом ефективності такого підходу:

математика

У AIME 2024 (американська інвітаційна експертиза математики) DeepSeek R1 досяг точності 79,8 % і навіть 97,3 % для математики-500. Ці числа вказують на те, що модель може не лише вирішити прості математичні задачі, але й здатна зрозуміти та застосовувати складні математичні поняття. Він перевищує більшість математиків людини в стандартизованих тестах.

програмування

У змаганнях Codeforces, відомий змагання з програмування, DeepSeek R1 перевищив 96,3 % людських учасників. Модель здатна вирішувати вимогливі завдання програмування, розуміти складний код та записувати ефективні алгоритми.

Загальні знання

У вимогливих тестах MMLU (масштабне багатозадачне розуміння мови) та GPQA Diamond, DeepSeek R1 досяг вражаючих цінностей 90,8 % та 71,5 %. Ці результати підкреслюють здатність моделі розуміти та застосовувати широкий спектр знань, і вказують на те, що вона може працювати з людським інтелектом на рівні очей.

Ці послуги роблять DeepSeek R1 універсальним інструментом, який можна використовувати в різних сферах застосування, від наукових досліджень до розробки програмного забезпечення.

Особливості та виклики на шляху до ідеального ШІ

Незважаючи на вражаючий прогрес, який DeepSeek досяг із нуля R1 та R1, є також деякі виклики та обмеження, які потрібно подолати:

Зміна мови

І R1, і R1 нуль іноді виявляють тенденцію до ненавмисного перемикання між різними мовами. Ця невідповідність може вплинути на досвід користувачів та забезпечує подальше вдосконалення в галузі обробки мови.

Функціональні обмеження

Наразі моделі не підтримують виклики функцій, розширені діалоги або вихід у форматі JSON. Ці обмеження ускладнюють використання моделей у складних додатках, які потребують цих функцій.

Відкрита наявність

Хоча безкоштовна доступність DeepSeek R1 під спільною ліцензією є великою перевагою, і вільне використання модельних ваг і виходів дозволяє, це також означає, що модель потенційно може бути неправильно використана для зловмисних цілей. Важливо, щоб громада та розробники брали на себе відповідальність та етично використовували технологію.

Менші моделі з відкритим кодом

Публікація шести менших моделей з відкритим кодом, які навчаються з даними DeepSeek-R1, є важливим кроком до демократизації технології ШІ. Це дає можливість дослідникам та розробникам у всьому світі отримати доступ та подальше розвивати їх для передових технологій AI.

Розвиток нуля Deepseek R1 та R1 не лише показує можливості навчання підкріплення, але й виклики, які можна подолати у створенні дійсно розумних систем.

DeepSeek R1 проти OpenAI O1: Пряме порівняння гігантів

Порівняння DeepSeek R1 з моделлю OpenAis O1 неминуче, оскільки обидві системи мають на меті вирішити складні проблеми та демонструвати передові навички рецидиву. Хоча обидві моделі надають подібні послуги у багатьох областях, є деякі важливі відмінності, які варто детальніше подивитися:

Продуктивність у прямому порівнянні

У багатьох орієнтирах Deepseek R1 та O1 демонструють дуже схожі послуги. У сфері математики DeepSeek R1 досяг 79,8 % в AIME 2024, а O1 досяг 79,2 %. У зоні програмування DeepSeek R1 досяг 96,3 % у тесті Codeforces, а O1 досяг 96,6 %. У загальному тесті знань MMLU DeepSeek R1 досяг 90,8 %, а O1 досяг 91,8 %. Ці результати показують, що обидві моделі конкурують у багатьох областях на дуже високому рівні.

Але є також області, в яких DeepSeek перевищує R1 O1. У тесті Math-500 DeepSeek R1 досяг вражаючої точності 97,3 %, тоді як O1 досяг 96,4 %. Ці результати свідчать про те, що DeepSeek R1 може бути кращим у деяких конкретних областях.

Методи навчання

Основна увага для підкріплення: обидві моделі використовують навчання підкріплення як базовий метод навчання. Однак, хоча DeepSeek R1 покладається на чисте навчання підкріплення без попереднього нагляду за завершенням, O1 RL поєднується з відгуками людини (RLHF). Ця різниця в методах навчання може сприяти спостережуванню відмінностей між моделями та вказує на різні філософії розвитку ШІ. У той час як DeepSeek проводить шлях суто алгоритмічного інтелекту, OpenAI покладається на вдосконалення моделей за допомогою людського досвіду.

Витрати та доступність

Значна різниця між двома моделями - це витрати та доступність. DeepSeek R1 значно дешевший, ніж O1, при цьому витрати на API - 0,55 доларів за вхідні дані та 2,19 долара за результати за мільйон жетонів, порівняно з 15 та 60 доларів США при O1. Крім того, доступні з відкритим кодом DeepSeek R1 та під спільною ліцензією, тоді як O1-власна технологія. Ці відмінності в витратах та доступності роблять DeepSeek R1 привабливим варіантом для розробників та дослідників, які хочуть використовувати передові технології AI без великих фінансових витрат.

Спеціальні навички

Сильні сторони: DeepSeek R1 розробив такі навички, як самообробка, роздуми та генерація довгих ланцюгів думки через чистий RL. O1, з іншого боку, був спеціально підготовлений для міркувань ланцюга і може вирішити складні проблеми поетапно. Хоча обидві моделі спеціалізуються на розширеному розтріскуванні, вони відрізняються своєю методологічною увагою, що призводить до різних сильних сторін у різних областях застосування.

Області застосування

Подібності та відмінності: обидві моделі підходять для різних вимогливих завдань, таких як наукові дослідження, складні математичні розрахунки, передове програмування та творчий мозковий штурм. Ви можете служити основою для розширених програм AI в різних сферах, але ваші різні сфери пріоритетів можуть призвести до того, що це більше підходить у певних додатках, ніж в інших.

Загалом, DeepSeek R1 являє собою серйозну альтернативу OpenAis O1, яка пропонує значно нижчі витрати та більшу доступність із порівнянною продуктивністю. Це важливий крок до демократизації технології AI, яка має потенціал, спосіб, яким AI розвивається та використовується принципово. Однак тривалий термін випробування обох моделей за реальними сценаріями додатків залишається з’ясувати.

Підходить для цього:

• - це мовні моделі AI, які використовуються в промисловості, наприклад Робототехніка, процеси автоматизації, розумна фабрика чи система управління трафіком?
• Наступний етап штучного інтелекту: автономні агенти AI підкорюють цифровий агент World-AI проти AI моделей

Детально сили DeepSeek R1

Хоча загальна продуктивність DeepSeek R1 та OpenAI O1 дуже схожа в багатьох областях, є деякі конкретні сфери, в яких DeepSeek R1 демонструє чудові послуги:

Математична компетентність на найвищому рівні

DeepSeek R1 перевищує O1 у математичних тестах, таких як AIME (79,8 % проти 79,2 %) та математика-500 (97,3 % проти 96,4 %). Ці результати є не лише числовими значеннями, але й показують, що модель здатна зрозуміти та використовувати складні математичні поняття та проблеми. Це є доказом глибокої математичної компетентності DeepSeek R1.

Глибші загальні знання

У тесті GPQA Diamond тест на загальні знання, DeepSeek R1 досягає 71,5 %, що є значною ефективністю. Модель показує глибоке розуміння фактів, понять та відносин, що робить його універсальним інструментом для додатків, які потребують широкого спектру знань.

Прозорість у процесі мислення

Внутрішній монолог: DeepSeek R1 пропонує більш детальне розуміння свого внутрішнього мислення порівняно з O1. Він показує більш прозорий "внутрішній монолог", який дозволяє користувачеві краще зрозуміти аргумент відповідей. Ця прозорість є неоціненною, щоб зрозуміти, як модель приходить до своїх висновків та виявлення можливих джерел помилки. Це полегшує контроль моделі в майбутніх запитах.

Виконання коду в режимі реального часу

DeepSeek R1 пропонує унікальну здатність тестувати та відображати код, створений безпосередньо в інтерфейсі чату. Це можна порівняти з "артефактами Claude" і дозволяє швидко ітерації та вдосконалення при програмуванні. Можливість здійснювати код у режимі реального часу є величезною перевагою для розробників та програмістів.

Незважаючи на ці сильні сторони, важливо підкреслити, що незалежні огляди та довгострокові аналізи необхідні для повного підтвердження відмінностей продуктивності між двома моделями.

Майбутнє AI: глобальна конкуренція з невизначеним результатом

Розробки DeepSeek та OpenAI показують, що світ ШІ постійно змінюється. Конкуренція між двома гігантами значно формуватиме розвиток ШІ в найближчі роки та призведе до подальших інновацій.

Питання про те, чи є подібність між DeepSeek R1 та OpenAI O1 пов’язано з випадковістю або стратегічним наслідуванням, залишається без відповіді. Але зрозуміло, що глобальна конкуренція за верховенство в AI сприяє технологічному розвитку та змінює межі можливих. Ще не передбачено, чи буде DeepSeek чи OpenAI мати перевагу в цьому змаганні. Однак певно, що майбутнє ШІ залежатиме від здатності приймати як інноваційні, так і відповідальні рішення. Демократизація технології AI з використанням моделей з відкритим кодом, таких як DeepSeek R1, безсумнівно, відіграватиме вирішальну роль у цьому процесі. Це захоплююче і складне поле, яке, безумовно, буде готове багато сюрпризів.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus