Right here, Copy This concept on Deepseek > 자유게시판

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

Our evaluation outcomes show that DeepSeek LLM 67B surpasses LLaMA-2 70B on various benchmarks, significantly in the domains of code, mathematics, and reasoning. Обучается с помощью Reflection-Tuning - техники, разработанной для того, чтобы дать возможность LLM исправить свои собственные ошибки. В сообществе Generative AI поднялась шумиха после того, как лаборатория DeepSeek online-AI выпустила свои рассуждающие модели первого поколения, DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. 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, eight % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k. И поскольку я не из США, то могу сказать, что надежда на модель «Бог любит всех» - это антиутопия сама по себе. Согласно их релизу, 32B и 70B версии модели находятся на одном уровне с OpenAI-o1-mini. Кто-то уже указывает на предвзятость и пропаганду, скрытые за обучающими данными этих моделей: кто-то тестирует их и проверяет практические возможности таких моделей. Все логи и код для самостоятельного запуска находятся в моем репозитории на GitHub.

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. Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. 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. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. 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. 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). 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. Я немного эмоционально выражаюсь, но только для того, чтобы прояснить ситуацию. Сейчас уже накопилось столько хвалебных отзывов, но и столько критики, что можно было бы написать целую книгу.

По словам автора, техника, лежащая в основе Reflection 70B, простая, но очень мощная. 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. Ollama is actually, docker for LLM fashions and permits us to shortly run varied LLM’s and host them over normal completion APIs locally. China would not have a democracy however has a regime run by the Chinese Communist Party without primary elections. CRA when operating your dev server, with npm run dev and when constructing with npm run build. U.S. tech giants are building information centers with specialized A.I. DeepSeek’s rapid adoption and performance in opposition to rivals comparable to OpenAI and Google despatched shockwaves through the tech business. V3 achieved GPT-4-degree performance at 1/11th the activated parameters of Llama 3.1-405B, with a total coaching cost of $5.6M.

DeepSeek is free, and it also matches or exceeds the efficiency of paid rivals in lots of areas. It also has sure shortcomings in handling minority languages and in some cases its interface could also be less polished than its opponents. The platform is powered by the open-source DeepSeek-V3 model, which was developed at a fraction of the cost of its competitors. In a analysis paper explaining how it built the technology, DeepSeek mentioned it used solely a fraction of the computer chips that leading A.I. If one chip was studying how to put in writing a poem and another was learning how to write a computer program, they still wanted to talk to one another, simply in case there was some overlap between poetry and programming. This quarter, R1 will probably be one of the flagship fashions in our AI Studio launch, alongside different leading models. This development will open up new potentialities for AI-powered content material creation and analysis, benefiting industries like advertising and media. From refined AI brokers to chopping-edge applications, Deepseek's future is brimming with groundbreaking developments that will form the AI panorama.