Now, persevering with the work on this path, DeepSeek has released DeepSeek-R1, which makes use of a combination of RL and supervised wonderful-tuning to handle complicated reasoning duties and match the efficiency of o1. Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. По словам автора, техника, лежащая в основе Reflection 70B, простая, но очень мощная. Я немного эмоционально выражаюсь, но только для того, чтобы прояснить ситуацию. Друзья, буду рад, если вы подпишетесь на мой телеграм-канал про нейросети и на канал с гайдами и советами по работе с нейросетями - я стараюсь делиться только полезной информацией. Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. Сейчас уже накопилось столько хвалебных отзывов, но и столько критики, что можно было бы написать целую книгу.

На самом деле эту модель можно с успехом и хорошими результатами использовать в задачах по извлечению дополненной информации (Retrieval Augmented Generation). By skipping checking nearly all of tokens at runtime, we are able to significantly speed up mask era. First, efficiency should be the highest priority of LLM inference engines, and the structured generation assist should not slow down the LLM service. Обучается с помощью Reflection-Tuning - техники, разработанной для того, чтобы дать возможность LLM исправить свои собственные ошибки. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Но я докажу свои слова фактами и доказательствами. Но я должен сказать: это действительно раздражает! 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). Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. И поскольку я не из США, то могу сказать, что надежда на модель «Бог любит всех» - это антиутопия сама по себе. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. 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, 8 % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k.

Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Генерация и предсказание следующего токена дает слишком большое вычислительное ограничение, ограничивающее количество операций для следующего токена количеством уже увиденных токенов. Все логи и код для самостоятельного запуска находятся в моем репозитории на GitHub. Согласно их релизу, 32B и 70B версии модели находятся на одном уровне с OpenAI-o1-mini. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. 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. Из-за всего процесса рассуждений модели Deepseek-R1 действуют как поисковые машины во время вывода, а информация, извлеченная из контекста, отражается в процессе .

DeepSeek-R1 is accessible in multiple formats, corresponding to GGUF, authentic, and 4-bit variations, guaranteeing compatibility with diverse use cases. Yes, Deep Seek Free DeepSeek to use and run regionally in a Minutes! When combined with the code that you just ultimately commit, it can be used to improve the LLM that you just or your crew use (should you permit). The following examples show some of the things that a high-efficiency LLM can be utilized for whereas operating locally (i.e. no APIs and no cash spent). These GPTQ models are identified to work in the following inference servers/webuis. Are you positive you want to hide this comment? DeepSeek and ChatGPT are each oriented toward the sphere of coding. This new launch, issued September 6, 2024, combines both normal language processing and coding functionalities into one highly effective mannequin. Start chatting with DeepSeek's highly effective AI model immediately - no registration, no bank card required. DeepSeek's speedy rise marks a big second in the global AI race.