The DeepSeek Buzz - Do you have to Listen? The DeepSeek app has surged on the app retailer charts, surpassing ChatGPT Monday, and it has been downloaded practically 2 million instances. DeepSeek AI’s models perform similarly to ChatGPT however are developed at a significantly decrease price. DeepSeek purported to develop the mannequin at a fraction of the price of its American counterparts. DeepSeek $6M Cost Of training Is Misleading"". While it’s an innovation in training effectivity, hallucinations still run rampant. Yes, Deep Seek Free DeepSeek v3 to make use of and run locally in a Minutes! This mannequin is prepared for each analysis and industrial use. DeepSeek LLM: The underlying language mannequin that powers DeepSeek Chat and other applications. You want an AI that excels at inventive writing, nuanced language understanding, and advanced reasoning duties. This demonstrates the sturdy capability of DeepSeek-V3 in handling extraordinarily long-context tasks. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Но парадигма Reflection - это удивительная ступенька в поисках AGI: как будет развиваться (или эволюционировать) архитектура Transformers в будущем? Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения.

Но еще до того, как шумиха вокруг R-1 улеглась, китайский стартап представил еще одну ИИ-модель с открытым исходным кодом под названием Janus-Pro. Для меня это все еще претензия. Для модели 1B мы наблюдаем прирост в eight из 9 задач, наиболее заметным из которых является прирост в 18 % баллов EM в задаче QA в SQuAD, eight % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. Может быть, это действительно хорошая идея - показать лимиты и шаги, которые делает большая языковая модель, прежде чем прийти к ответу (как процесс DEBUG в тестировании программного обеспечения). Современные LLM склонны к галлюцинациям и не могут распознать, когда они это делают.

Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Эта статья посвящена новому семейству рассуждающих моделей DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1: в частности, самому маленькому представителю этой группы. Поэтому лучшим вариантом использования моделей Reasoning, на мой взгляд, является приложение RAG: вы можете поместить себя в цикл и проверить как часть поиска, так и генерацию. Наш основной вывод заключается в том, что задержки во времени вывода показывают прирост, когда модель как предварительно обучена, так и тонко настроена с помощью задержек. Мы используем стратегию двух окон: в первом терминале запускается сервер API, совместимый с openAI, а во втором - файл python. Мы эмпирически оцениваем обучение с паузами на моделях декодера с параметрами 1B и 130M с предварительным каузальным обучением на C4, а также на последующих задачах, включающих рассуждения, ответы на вопросы, общее понимание и запоминание фактов. Согласно их релизу, 32B и 70B версии модели находятся на одном уровне с OpenAI-o1-mini.

ИИ-лаборатории - они создали шесть других моделей, просто обучив более слабые базовые модели (Qwen-2.5, Llama-3.1 и Llama-3.3) на R1-дистиллированных данных. EOS для модели R1. В боте есть GPTo1/Gemini/Claude, MidJourney, DALL-E 3, Flux, Ideogram и Recraft, LUMA, Runway, Kling, Sora, Pika, Hailuo AI (Minimax), Suno, синхронизатор губ, Редактор с 12 различными ИИ-инструментами для ретуши фото. Чтобы быть