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

Китай проти США у штучному інтелекті: DeepSeek R1 проти OpenAI o1 – стратегічна імітація чи технологічна інновація?

У дедалі глобалізованішому світі штучного інтелекту (ШІ) конкуренція між Китаєм та США є особливо вираженою. Китайський стартап DeepSeek нещодавно представив дві новаторські моделі: DeepSeek R1 Zero та DeepSeek R1. Ці моделі викликають ажіотаж у спільноті ШІ, оскільки вони досягають результатів у бенчмарках, порівнянних з моделями o1 mini та o1 від OpenAI. Але наскільки насправді схожі чи різні ці системи, і що це означає для майбутнього ШІ?

DeepSeek R1 Zero: Революція через навчання з підкріпленням

Модель DeepSeek R1 Zero є особливо інноваційною, оскільки її було навчено виключно за допомогою навчання з підкріпленням (RL). Вона повністю відмовляється від людського зворотного зв'язку або традиційного контрольованого точного налаштування. Це робить її піонером у застосуванні навчання з підкріпленням у штучному інтелекті. Вона демонструє вражаючий прогрес у розвитку здібностей до міркування, зокрема:

• Самоперевірка: Модель самостійно аналізує свої відповіді та виявляє помилки.
• Рефлексія: Воно розробляє стратегії для покращення вирішення проблем.
• Генерація довгих ланцюжків думок: складні взаємозв'язки представлені логічними, послідовними кроками.

Варто відзначити здатність моделі приділяти більше часу певним проблемам. Переосмислення та вдосконалення підходу демонструє потенціал навчання з підкріпленням для створення автономно навчальних систем.

DeepSeek R1: Поєднання RL та точного налаштування

На відміну від цього, DeepSeek R1 поєднує навчання з підкріпленням із класичним контрольованим налаштуванням для кращого узгодження відповідей моделі з людськими очікуваннями. Цей гібридний метод навчання дозволяє DeepSeek R1 досягати чудових результатів у різних сферах застосування:

• Математика: У AIME 2024 (Американський іспит з математики) було досягнуто точності 79,8% та вражаючих 97,3% у тесті MATH-500.
• Програмування: З перевагою 96,3% серед учасників Codeforces серед людей, це встановлює новий стандарт.
• Загальні знання: З результатом 90,8% у MMLU (Масивне багатозадачне розуміння мови) та 71,5% у GPQA Diamond, це демонструє глибоке розуміння фактичних знань.

Проблеми та особливості моделей DeepSeek

Незважаючи на вражаючі характеристики, моделі мають деякі недоліки та особливості:

• Ненавмисне перемикання мов: DeepSeek R1 та R1 Zero мають тенденцію перемикатися між різними мовами, що може спричиняти проблеми в багатомовних програмах.
• Обмежена функціональність: Жодна з моделей наразі не підтримує виклики функцій, розширені діалогові вікна або вивід JSON.
• Відкритий доступ: DeepSeek R1 має відкритий вихідний код та вільно доступний за ліцензією MIT. Це дозволяє розробникам використовувати ваги та вихідні дані моделі без обмежень.
• Менші моделі: DeepSeek також випустила шість менших моделей, навчених на даних DeepSeek R1. Ці моделі пропонують гнучкіші варіанти розгортання.

Порівняння: DeepSeek R1 проти OpenAI o1

Як DeepSeek R1, так і OpenAI o1 – це високорозвинені моделі штучного інтелекту, що спеціалізуються на складних міркуваннях. Пряме порівняння виявляє подібності, але також і деякі разючі відмінності.

1. Продуктивність у бенчмарках

DeepSeek R1 досягає результатів, порівнянних з OpenAI o1, у багатьох бенчмарках, а в деяких навіть кращих:

• Математика: DeepSeek R1 набрав 79,8% в AIME 2024, тоді як OpenAI o1 досяг 79,2%. У тесті MATH 500 DeepSeek R1 явно перевершив OpenAI o1 з 97,3% порівняно з 96,4%.
• Програмування: У тесті Codeforces DeepSeek R1 досяг 96,3%, трохи поступаючись OpenAI o1 з 96,6%.
• Загальні знання: DeepSeek R1 досяг 90,8% у MMLU, тоді як OpenAI o1 досяг 91,8%.

2. Методи навчання

Основна відмінність полягає в методах тренувань:

• DeepSeek R1: Використовує чисте навчання з підкріпленням без контрольованого точного налаштування.
• OpenAI o1: Поєднує навчання з підкріпленням та зворотний зв'язок від людини (RLHF), що дозволяє сильніше адаптуватися до людських очікувань.

3. Вартість та доступність

DeepSeek R1 значно дешевший та доступніший, ніж OpenAI o1:

• Вартість API: За один мільйон токенів DeepSeek R1 стягує лише $0,55 за вхідні дані та $2,19 за вихідні, тоді як OpenAI o1 коштує $15 та $60 відповідно.
• Ліцензування: DeepSeek R1 має відкритий вихідний код і пропонує повну гнучкість у використанні та налаштуванні.

4. Спеціальні навички

Обидві моделі характеризуються розвиненими можливостями міркування:

• DeepSeek R1: Розроблено за допомогою навичок навчання з підкріпленням, таких як самооцінка, рефлексія та генерація довгих ланцюжків думок.
• OpenAI o1: Був спеціально навчений для ланцюгового мислення, що дозволяло йому вирішувати складні проблеми крок за кроком.

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 має перевагу

Помітною перевагою DeepSeek R1 є прозорість процесу міркування. Він пропонує користувачам глибше розуміння його «внутрішнього монологу». Це дозволяє простежити хід міркувань і зрозуміти, де модель допускає помилки. Хоча OpenAI o1 демонструє подібні можливості, вони не пропонують такого ж рівня глибини.

Практичне застосування: DeepSeek R1 як доступна альтернатива

Доступна ціна та відкритий вихідний код DeepSeek R1 роблять його перспективною альтернативою для розробників, бізнесу та освітніх закладів. Потенційні варіанти використання включають:

• Наукові дослідження: вирішення складних математичних та наукових задач.
• Програмування: Оптимізація та вдосконалення коду.
• Креативний мозковий штурм: генерування інноваційних ідей та концепцій.
• Освітні програми: Підтримка навчання та розуміння складних тем.

Демократизація технологій штучного інтелекту

DeepSeek R1 та R1 Zero вражаюче демонструють, як навчання з підкріпленням може стимулювати розвиток штучного інтелекту. Їхня ефективність доводить, що китайські компанії все частіше працюють на рівних умовах зі своїми американськими конкурентами. Поєднуючи інновації, доступність та низьку вартість, DeepSeek має потенціал для тривалого впливу на ландшафт штучного інтелекту.

Водночас, ще належить побачити, як обидві системи працюватимуть у реальних сценаріях застосування. Конкуренція між Китаєм та США у розробці штучного інтелекту, безсумнівно, продовжуватиме призводити до захопливих інновацій. Однак одне зрозуміло: демократизація передових технологій штучного інтелекту 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

Порівняння гігантів штучного інтелекту: DeepSeek проти OpenAI – гонка за вершину штучного інтелекту

Світ штучного інтелекту (ШІ) – це динамічна та постійно розвиваюча галузь, що характеризується безперервною гонкою за інноваціями та досконалістю. У центрі цієї конкуренції знаходяться два гіганти: з одного боку, американська компанія OpenAI, відома своїми новаторськими моделями, такими як GPT та серія «o1», а з іншого – китайський стартап DeepSeek з його вражаючими моделями, такими як DeepSeek R1 та R1 Zero. Питання про те, чи є нещодавні розробки DeepSeek випадковою конвергенцією, чи стратегічною імітацією, є предметом жвавих дискусій та проливає світло на складну динаміку глобальної конкуренції у сфері ШІ.

DeepSeek R1 Zero: Зміна парадигми завдяки чистому навчанню з підкріпленням

DeepSeek R1 Zero – це чудова модель, яка порушує традиційний підхід до розробки штучного інтелекту. На відміну від більшості моделей великих мов програмування, які спираються на комбінацію навчання з учителем та навчання з підкріпленням від людини (RLHF), R1 Zero навчався виключно за допомогою навчання з підкріпленням (RL). Це означає, що модель розвивала свої здібності без прямого втручання людини або адаптації до людських уподобань. Ця вирішальна відмінність робить R1 Zero захопливим прикладом для дослідження можливостей чистого навчання з підкріпленням.

Результатом є модель, здатна розвивати вражаючі когнітивні здібності, які раніше досягалися лише завдяки поєднанню людського зворотного зв'язку та навчання з учителем. R1 Zero демонструє:

самооцінка

Модель здатна критично аналізувати власні висновки та розрахунки й перевіряти їх на наявність помилок, що призводить до більшої точності та надійності. Вона вже не просто «генератор відповідей», а активний розв’язувач проблем, який усвідомлює власні когнітивні процеси.

відображення

R1 Zero може розмірковувати над власними процесами мислення та вчитися на них. Це означає, що модель може адаптуватися не лише до нових даних, але й до власного способу вирішення проблем. Це крок до «метакогнітивного» ШІ.

Генерація довгих ланцюгів думок

Модель може розбити складні проблеми на серію логічних кроків та представити ці кроки у зрозумілому та прозорому вигляді. Ця здатність генерувати довгі «ланцюжки думок» є вирішальною для вирішення складних завдань, що потребують складного мислення.

Час адаптивного мислення

Залежно від складності завдання, R1 Zero може вирішити, коли йому потрібно інвестувати більше «часу на обдумування» для вирішення проблеми. Таке динамічне налаштування обчислювальних зусиль свідчить про те, що модель не просто сліпо виконує алгоритми, а й розвиває відчуття складності завдання.

Ці можливості вражаюче демонструють потенціал навчання з підкріпленням як основи для розробки високоінтелектуальних систем. R1 Zero доводить, що можна розвивати складні когнітивні здібності, не покладаючись на обмеження людського зворотного зв'язку. Наслідки цього підходу для майбутнього досліджень штучного інтелекту величезні.

DeepSeek R1: Поєднання навчання з підкріпленням та точного налаштування

У той час як DeepSeek R1 Zero досліджує межі чистого навчання з підкріпленням, DeepSeek R1 використовує інший підхід, синтезуючи навчання з підкріпленням та контрольоване точне налаштування. Ця модель використовує сильні сторони обох методів для створення системи, яка демонструє як розширені можливості міркування, так і краще відповідає людським очікуванням.

Вражаючі показники DeepSeek R1 у різних сферах є доказом ефективності цього підходу:

математика

У AIME 2024 (Американський іспит з математики за запитом) DeepSeek R1 досяг точності 79,8%, а в тесті MATH-500 – навіть 97,3%. Ці цифри свідчать про те, що модель може не лише вирішувати прості математичні задачі, але й розуміти та застосовувати складні математичні поняття. Вона перевершує більшість математиків-людей у ​​стандартизованих тестах.

програмування

У престижному конкурсі з програмування Codeforces DeepSeek R1 перевершив 96,3% учасників-людей. Модель здатна вирішувати складні програмні завдання, розуміти складний код та писати ефективні алгоритми.

Загальні знання

У вимогливих тестах MMLU (Massive Multitask Language Understanding) та GPQA Diamond, DeepSeek R1 досяг вражаючих балів 90,8% та 71,5% відповідно. Ці результати підкреслюють здатність моделі розуміти та застосовувати широкий спектр знань і свідчать про те, що вона може функціонувати на рівні з людським інтелектом.

Ці особливості роблять DeepSeek R1 універсальним інструментом, який можна використовувати в широкому спектрі застосувань, від наукових досліджень до розробки програмного забезпечення.

Особливості та виклики на шляху до досконалого ШІ

Незважаючи на вражаючий прогрес, якого досяг DeepSeek з R1 та R1 Zero, все ще існують деякі труднощі та обмеження, які необхідно подолати:

Зміна мови

Як R1, так і R1 Zero іноді демонструють схильність до ненавмисного перемикання між різними мовами. Ця невідповідність може негативно вплинути на взаємодію з користувачем і вимагати подальшого вдосконалення обробки мовлення.

Функціональні обмеження

Моделі наразі не підтримують виклик функцій, розширені діалогові вікна або вивід у форматі JSON. Ці обмеження ускладнюють використання моделей у складних застосунках, які потребують цих функцій.

Відкрита доступність

Хоча вільна доступність DeepSeek R1 за ліцензією MIT є значною перевагою, дозволяючи вільно використовувати ваги та вихідні дані моделі, це також означає, що модель потенційно може бути використана для зловмисних цілей. Вкрай важливо, щоб спільнота та розробники взяли на себе відповідальність та використовували технологію етично.

Менші моделі з відкритим кодом

Випуск шести менших моделей з відкритим кодом, навчених на даних DeepSeek-R1, є значним кроком до демократизації технологій штучного інтелекту. Це дозволяє дослідникам та розробникам у всьому світі отримати доступ до передових технологій штучного інтелекту та надалі їх розвивати.

Розробка DeepSeek R1 та R1 Zero демонструє не лише можливості навчання з підкріпленням, але й виклики, які необхідно подолати при створенні справді інтелектуальних систем.

DeepSeek R1 проти OpenAI o1: Пряме порівняння гігантів

Порівняння DeepSeek R1 з моделлю o1 від OpenAI неминуче, оскільки обидві системи спрямовані на вирішення складних проблем і демонстрацію розширених можливостей мислення. Хоча обидві моделі працюють однаково в багатьох областях, є деякі ключові відмінності, які варто розглянути детальніше:

Продуктивність у прямому порівнянні

У багатьох бенчмарк-тестах DeepSeek R1 та o1 демонструють дуже схожу продуктивність. З математики DeepSeek R1 набрав 79,8% на AIME 2024, тоді як o1 досяг 79,2%. З програмування DeepSeek R1 набрав 96,3% у тесті Codeforces, тоді як o1 досяг 96,6%. У тесті загальних знань MMLU DeepSeek R1 досяг 90,8%, тоді як o1 досяг 91,8%. Ці результати демонструють, що обидві моделі конкурують на дуже високому рівні в багатьох областях.

Однак, є також області, де DeepSeek R1 перевершує 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

Фокус на навчанні з підкріпленням: Обидві моделі використовують навчання з підкріпленням як основний метод навчання. Однак, хоча DeepSeek R1 спирається на чисте навчання з підкріпленням без попереднього контрольованого налаштування, o1 поєднує RL з людським зворотним зв'язком (RLHF). Ця різниця в методах навчання може сприяти спостережуваним відмінностям у продуктивності між моделями та свідчить про різні філософії розробки ШІ. У той час як DeepSeek дотримується суто алгоритмічного підходу до інтелекту, OpenAI зосереджується на вдосконаленні моделей за допомогою людського досвіду.

Витрати та доступність

Ключова відмінність між двома моделями полягає у вартості та доступності. DeepSeek R1 значно дешевший, ніж o1, з вартістю API $0,55 за вхідні дані та $2,19 за вихідні дані на мільйон токенів, порівняно з $15 та $60 відповідно для o1. Крім того, DeepSeek R1 має відкритий вихідний код та доступний за ліцензією MIT, тоді як o1 є власною технологією. Ці відмінності у вартості та доступності роблять DeepSeek R1 привабливим варіантом для розробників та дослідників, які хочуть використовувати передові технології штучного інтелекту без значних фінансових вкладень.

Спеціальні навички

Сильні сторони в деталях: DeepSeek R1 розвинув такі здібності, як самоперевірка, рефлексія та генерація довгих ланцюжків думок за допомогою суто реальних міркувань. o1, з іншого боку, був спеціально навчений для міркувань за ланцюжком думок і може вирішувати складні проблеми крок за кроком. Хоча обидві моделі спеціалізуються на складних міркуваннях, вони відрізняються своєю методологічною спрямованістю, що призводить до різних сильних сторін у різних сферах застосування.

Області застосування

Подібності та відмінності: Обидві моделі підходять для різноманітних вимогливих завдань, таких як наукові дослідження, складні математичні розрахунки, просунуте програмування та творчий мозковий штурм. Вони можуть однаково служити основою для передових застосувань штучного інтелекту в різних галузях, але їхні різні сильні сторони можуть робити їх більш придатними для певних застосувань, ніж для інших.

Загалом, DeepSeek R1 являє собою серйозну альтернативу OpenAI o1, пропонуючи значно нижчі витрати та кращу доступність, забезпечуючи при цьому порівнянну продуктивність. Це важливий крок до демократизації технології штучного інтелекту, який може фундаментально змінити спосіб розробки та розгортання штучного інтелекту. Однак довгострокова життєздатність обох моделей у реальних сценаріях застосування ще належить 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

Детальний огляд сильних сторін DeepSeek R1

Хоча загальна продуктивність DeepSeek R1 та OpenAI o1 дуже схожа в багатьох областях, є деякі конкретні області, де DeepSeek R1 демонструє кращу продуктивність:

Математична компетентність на найвищому рівні

DeepSeek R1 перевершує o1 у математичних тестах, таких як AIME (79,8% проти 79,2%) та MATH-500 (97,3% проти 96,4%). Ці результати є не просто числовими значеннями; вони демонструють здатність моделі розуміти та застосовувати складні математичні концепції та задачі. Це свідчить про глибоку математичну компетентність DeepSeek R1.

Глибші загальні знання

У тесті GPQA Diamond, тесті загальних знань, DeepSeek R1 досягає 71,5%, що є значним результатом. Модель демонструє глибоке розуміння фактів, концепцій та взаємозв'язків, що робить її універсальним інструментом для застосувань, що потребують широкого спектру знань.

Прозорість у процесі мислення

Внутрішній монолог: DeepSeek R1 пропонує детальніше розуміння свого внутрішнього процесу мислення порівняно з o1. Він відображає більш прозорий «внутрішній монолог», що дозволяє користувачеві краще зрозуміти міркування, що стоять за відповідями. Ця прозорість безцінна для розуміння того, як модель доходить своїх висновків, та для виявлення потенційних джерел помилок. Це полегшує керування моделлю в майбутніх запитах.

Виконання коду в реальному часі

DeepSeek R1 пропонує унікальну можливість тестування та рендерингу коду безпосередньо в інтерфейсі чату. Це схоже на Claude Artifacts і дозволяє швидко виконувати ітерації та вдосконалювати програмування. Можливість виконувати код у режимі реального часу є величезною перевагою для розробників та програмістів.

Незважаючи на ці переваги, важливо наголосити, що для повної перевірки різниці в продуктивності між двома моделями необхідні незалежні оцінки та довгостроковий аналіз.

Майбутнє штучного інтелекту: глобальна конкуренція з невизначеним результатом

Розробки DeepSeek та OpenAI демонструють, що світ штучного інтелекту перебуває в постійному стані змін. Конкуренція між цими двома гігантами суттєво вплине на розвиток штучного інтелекту в найближчі роки та призведе до подальших інновацій.

Питання про те, чи є подібність між DeepSeek R1 та OpenAI o1 збігом обставин, чи стратегічною імітацією, поки що залишається без відповіді. Однак очевидно, що глобальна конкуренція за домінування у сфері штучного інтелекту стимулює технологічний розвиток і розширює межі можливого. Чи зрештою переможе в цій гонці DeepSeek чи OpenAI, досі невідомо. Однак, безперечно, майбутнє ШІ залежатиме від його здатності приймати як інноваційні, так і відповідальні рішення. Демократизація технології ШІ за допомогою моделей з відкритим кодом, таких як DeepSeek R1, безсумнівно, відіграватиме вирішальну роль у цьому процесі. Це захоплива та складна галузь, яка, безумовно, приховує ще 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