DeepSeek R1 стал прорывом в мире искусственного интеллекта, показав, что создание передовых языковых моделей возможно без астрономических затрат. Китайский стартап DeepSeek не просто догнал признанных лидеров отрасли вроде OpenAI и Anthropic, но и предложил более эффективное решение с точки зрения использования вычислительных ресурсов.
Это решение построено на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и использует такие механизмы, как многотокенное прогнозирование. Все это обеспечивает производительность при существенно меньших затратах на разработку – всего $5.6 млн против $100 млн на ChatGPT 4. Недавно модель стала доступна в GPTunneL. Ниже рассказываем, чем она выделяется.
DeepSeek R1 выделяется среди других языковых моделей благодаря нескольким инновационным решениям:
DeepSeek использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), которая позволяет значительно повысить эффективность работы модели. В отличие от Claude и ChatGPT, которые применяют стандартные трансформеры, используя все свои слои и параметры для обработки промптов, DeepSeek активирует только часть своих ресурсов для выполнения конкретных задач.
То есть, из общего числа 671 миллиарда параметров, для каждой задачи задействуется отдельный эксперт с около 37 миллиардами параметров. В контексте архитектуры MoE, "задача" относится к конкретному типу обработки данных или запросу, будь то генерация текста, описание изображения, ответ на вопрос или выполнение кода.
Отсюда и термин "эксперты" в названии Mixture of Experts: каждый из экспертов имеет свою специализацию, и с помощью различных слоев своей архитектуры, Deepseek R1 понимает, кого из них стоит “позвать” для разрешения вопроса. Этот подход обеспечивает высокую производительность и требует меньше вычислительных ресурсов, что делает модель более доступной и экономичной для использования.
Рекомендуем: Гайд по промпт-инжиниригу от GPTunneL – архитектуры, на которых основаны модели в GPTunneL
DeepSeek использует инновационный механизм обработки под названием Multi-Head Latent Attention (MLA), который сжимает данные в динамическое латентное пространство. Этот подход позволяет модели сосредотачиваться на критически важной информации, отбрасывая ненужные детали, повышая скорость и эффективность при работе с длинными текстами.
Механизм MLA даёт DeepSeek возможность одновременно анализировать несколько аспектов входящих данных, улучшая понимание контекста и взаимосвязей. Сосредотачиваясь на ключевых элементах, модель генерирует связные и релевантные ответы даже при работе со сложной или обширной информацией.
DeepSeek использует 8-битное представление чисел с плавающей точкой (FP8) для определённых вычислений, что существенно снижает использование памяти видеокарт и ускоряет обучение без потери качества работы. Кроме того, применяется фреймворк DualPipe, позволяющий эффективно распределять вычисления между ними.
Кстати, при разработке было использовано всего 2048 карт – почти в 50 раз меньше, чем использовали для GPT-4. В итоге, модель снижает количество вычислений на 75%, при этом качество и скорость ответов не страдает.
В отличие от большинства языковых моделей, которые обрабатывают текст пословно, DeepSeek R1 способна анализировать и предсказывать сразу несколько токенов, воспринимая текст целыми фразами. Это существенно улучшает понимание контекста и позволяет генерировать более связные и осмысленные ответы.
Рекомендуем: Гайд по промпт-инжиниригу от GPTunneL – Токен и токенизация
В GPTunneL модель умеет подключаться к интернету, искать информацию, приводить цитаты и аргументировать свои ответы, используя данные из сети.
Вместе эти особенности позволили удешевить разработку модели до $5.6 млн, снизить нагрузку на систему и увеличить стабильность без ухудшения качества ответов. Для контекста: разработка ChatGPT 4 стоила более чем $100 млн, а к 2030 году, как прогнозирует компания, стоимость на разработку ИИ моделей достигнет $500 млн - почти в 100 раз больше чем потратили китайцы!
Поведение модели напрямую зависит от того, какие запросы вы будете ей давать. В целом, она хорошо справляется с большинством вопросов, которые вы можете ей дать, если умеете грамотно составлять промпты. Тем не менее, DeepSeek R1 демонстрирует впечатляющие результаты в следующих сценариях использования:
Модель особенно эффективна в генерации высококачественных текстов - от маркетинговых материалов до технической документации. При этом она способна поддерживать естественный тон повествования и учитывать контекст на протяжении длинных диалогов.
DeepSeek R1 показывает высокие результаты в работе с различными языками, что делает её особенно ценной для задач перевода и адаптации контента для локальных рынков. Модель демонстрирует глубокое понимание контекста и способность сохранять смысловые нюансы при переводе.
Благодаря продвинутой архитектуре, модель эффективно обрабатывает большие объёмы информации, что делает её полезной для задач анализа данных, например, при обработке отзывов клиентов или создании аналитических отчётов.
DeepSeek R1 демонстрирует экспертный уровень в решении математических задач, включая олимпиадные задания и академические тесты. Например, Модель генерирует подробные шаги решения, включая самоанализ и проверку гипотез, автоматически разбивает задачу на этапы, проверяет промежуточные результаты и корректирует подход при ошибках
В задачах программирования модель демонстрирует впечатляющие результаты на уровне специализированных решений, успешно справляясь со сложными задачами на Codeforces и показывая высокие результаты в тестах SWE-bench Verified. DeepSeek эффективно работает с различными языками программирования, помогая в написании, отладке и оптимизации кода.
Стоимость генерации вы можете посмотреть здесь.
Одно из главных достижений DeepSeek - это впечатляющие результаты в сложных тестах от Artificial Analysis:
У нас в Арене можно сравнить, как модели отвечают на ваши собственные реальные вопросы – просто выберите DeepSeek R1 и пару, напишите промпт и наблюдайте за результатами.
Появление DeepSeek R1 можно считать важной вехой в развитии искусственного интеллекта, демонстрирующей, что технологический прогресс возможен не только за счёт наращивания вычислительной мощности, но и благодаря более эффективным архитектурным решениям. Это открывает новые перспективы для развития доступных и эффективных AI-решений в будущем.
Ключевые достижения DeepSeek R1:
Модель показывает, что китайские компании способны не только конкурировать с лидерами отрасли, но и предлагать инновационные решения, меняющие представления о разработке крупных языковых моделей. Такой подход к созданию AI-систем может стать новым стандартом для отрасли, где эффективное использование ресурсов играют всё более важную роль.
DeepSeek R1 уже доступна в GPTunneL вместе с более давней версией, выпущенной в конце 2024 года, – DeepSeek V3. Попробуйте прямо сейчас на нашей платформе!
