Add These 10 Mangets To Your Deepseek > 자유게시판

• 목록
• 답변
• 글쓰기
• 게시판 리스트 옵션
  • 수정
  • 삭제

Claude and DeepSeek seemed notably keen on doing that. In this blog, we focus on DeepSeek 2.5 and all its features, the corporate behind it, and evaluate it with GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. The complete analysis setup and reasoning behind the tasks are just like the previous dive. Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость? 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. Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. Reflection-настройка позволяет LLM признавать свои ошибки и исправлять их, прежде чем ответить. Современные LLM склонны к галлюцинациям и не могут распознать, когда они это делают. Это довольно недавняя тенденция как в научных работах, так и в техниках промпт-инжиниринга: мы фактически заставляем LLM думать.

Это реальная тенденция последнего времени: в последнее время посттренинг стал важным компонентом полного цикла обучения. Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. 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. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought. Из-за всего процесса рассуждений модели Deepseek-R1 действуют как поисковые машины во время вывода, а информация, извлеченная из контекста, отражается в процессе . 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. Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. 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).

Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. 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. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. Я протестировал сам, и вот что я могу вам сказать. В моем бенчмарк тесте есть один промпт, часто используемый в чат-ботах, где я прошу модель прочитать текст и сказать «Я готов» после его прочтения. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Decentralized Energy Systems: AI may facilitate the development of decentralized energy methods, the place knowledge centers and different giant energy consumers generate and store their own renewable power, lowering reliance on centralized energy grids. DeepSeek, a Chinese AI lab funded largely by the quantitative buying and selling firm High-Flyer Capital Management, broke into the mainstream consciousness this week after its chatbot app rose to the highest of the Apple App Store charts.

Deep Seek AI App obtain now on App Store and Google Play. The app competes instantly with ChatGPT and other conversational AI platforms but gives a distinct approach to processing data. Additionally, DeepSeek stores sensitive data like usernames, passwords, and encryption keys insecurely, which attackers might entry and steal with physical access to units. IoT units equipped with DeepSeek’s AI capabilities can monitor site visitors patterns, manage energy consumption, and even predict maintenance wants for public infrastructure. DeepSeek’s Impact: If DeepSeek’s expertise delivers on its promise of significantly larger efficiency, it may reduce the energy footprint of AI techniques. Regardless of the case may be, developers have taken to DeepSeek’s fashions, which aren’t open source because the phrase is often understood however are available below permissive licenses that enable for commercial use. AI chatbots use far fewer assets. ’s a crazy time to be alive though, the tech influencers du jour are right on that at the least! i’m reminded of this every time robots drive me to and from work whereas i lounge comfortably, casually chatting with AIs more educated than me on every stem topic in existence, before I get out and my hand-held drone launches to comply with me for a number of extra blocks.

If you loved this article so you would like to collect more info relating to ديب سيك generously visit the web-site.