DeepSeek R1: Як китайський ШІ-гігант кидає виклик OpenAI та робить революцію у світі ШІ
Нещодавно світ технологій був приголомшений появою нової великої мовної моделі (LLM), яка обіцяє стати справжнім проривом для дослідницької спільноти штучного інтелекту. Поки TikTok переживав 12-годинну заборону, китайська команда дослідників ШІ представила DeepSeek R1 – LLM, яка за своїми показниками наближається до OpenAI 01 у задачах, пов’язаних з логічним мисленням, кодуванням та науковими обчисленнями. Що ж робить DeepSeek R1 настільки особливою?
1. Chain of Thought: Мислення вголос для самооцінки
DeepSeek R1 використовує простий, але ефективний метод під назвою Chain of Thought (ланцюжок думок). Суть полягає в тому, щоб змусити модель “мислити вголос”, тобто пояснювати свій хід думок крок за кроком. Це дозволяє легко виявити помилки в міркуваннях та скоригувати запит для отримання точнішої відповіді.
Уявіть собі математичну задачу. Замість того, щоб просто видати відповідь, DeepSeek R1 розкладає задачу на етапи, показуючи, як вона дійшла до рішення. Вона навіть робить паузи, щоб “переконатися” в правильності кожного кроку. Такий підхід значно підвищує точність відповідей порівняно з прямим наданням результату без пояснень.
2. Reinforcement Learning: Самостійне навчання через помилки
На відміну від традиційного навчання ШІ, де моделі “згодовують” правильні відповіді, DeepSeek R1 використовує метод Reinforcement Learning (навчання з підкріпленням). Це схоже на те, як дитина вчиться ходити: вона робить спроби, падає, але поступово вдосконалює свої рухи.
Модель самостійно досліджує середовище, оптимізуючи свою “політику” поведінки, щоб максимізувати винагороду. Іншими словами, вона вчиться, як правильно відповідати на запитання, виходячи з результатів своїх спроб. Наприклад, якщо є кілька способів розв’язати рівняння, Reinforcement Learning допоможе моделі знайти найкоротший та найефективніший шлях.
Цікаво, що DeepSeek R1, навчена за допомогою Reinforcement Learning, з часом перевершує OpenAI 01 за точністю відповідей. І, здається, це лише початок. Чим довше модель навчається, тим ближче вона підходить до ідеальної точності.
Ключем до успіху тут є знову ж таки Chain of Thought. Модель використовує його для самооцінки та коригування своєї поведінки. За допомогою ретельно підібраних запитів, вона стимулює себе до самовдосконалення, крок за кроком наближаючись до найкращого результату.
Формула групової відносної оптимізації політики лежить в основі цього процесу. Не вдаючись до складних деталей, вона дозволяє DeepSeek оцінювати якість відповідей, не маючи апріорі правильної відповіді. Модель порівнює свої старі та нові відповіді, вимірюючи, наскільки зміни в “політиці” (підході до вирішення задач) збільшують винагороду.
Важливою умовою є стабільність. Розробники прагнуть уникнути різких змін у поведінці моделі, щоб забезпечити її передбачуваність та надійність. Для цього використовуються спеціальні методи, які обмежують ступінь змін “політики” та гарантують поступове вдосконалення.
3. Model Distillation: ШІ стає доступнішим
Розмір DeepSeek R1 вражає – 671 мільярд параметрів. Для її роботи потрібні тисячі GPU та потужний комп’ютер. Щоб зробити цю LLM доступнішою для ширшого кола користувачів, розробники використовують Model Distillation (дистиляція моделі).
Суть полягає в тому, щоб “навчити” меншу LLM (з 7 мільярдами параметрів) мислити та відповідати на запитання так само добре, як і більша. Велика модель виступає в ролі “вчителя”, генеруючи приклади відповідей з використанням Chain of Thought. Ці приклади потім “згодовують” меншій моделі – “учневі”.
Результат вражає: менша модель досягає майже такої ж точності, як і більша, але при цьому потребує значно менше обчислювальних ресурсів. Цікаво, що в процесі навчання з підкріпленням “учень” іноді навіть перевершує “вчителя”.
У своїх експериментах розробники DeepSeek успішно “перегнали” знання зі своєї моделі в Llama 3 та Qwen. Ці менші моделі показали чудові результати у задачах з математики, кодування та наукового мислення, перевершивши навіть таких гігантів, як GPT-4o та Claude 3.5 Sonnet.
Висновки
DeepSeek R1 – це не просто чергова велика мовна модель. Це прорив у підходах до навчання та розповсюдження ШІ. Використання Chain of Thought, Reinforcement Learning та Model Distillation робить цю LLM не тільки надзвичайно потужною, але й відносно доступною.
Китайська команда DeepSeek кидає виклик OpenAI та іншим лідерам у сфері ШІ, пропонуючи інноваційні рішення, які можуть змінити майбутнє цієї технології. І, можливо, найважливіше те, що вони роблять ШІ більш доступним для всіх.
