Модели глубокого обучения для обработки естественного языка

Большие языковые модели (LLMs) достигли значительных успехов в понимании, генерации и рассуждении. Однако есть и трудности. Чтобы добиться качественного рассуждения, часто требуется много обучения с учителем, что ограничивает масштабируемость и обобщение моделей.

DeepSeek-R1: Новый подход к рассуждениям LLM

Недавняя работа DeepSeek-AI представляет модель DeepSeek-R1, предназначенную для улучшения способностей рассуждения с помощью обучения с подкреплением (RL). Это привело к созданию двух моделей:

• DeepSeek-R1-Zero: обучена только с использованием RL и демонстрирует новые поведения рассуждения.
• DeepSeek-R1: улучшенная версия, использующая многоступенчатую обучающую систему для решения проблем читаемости и смешивания языков.

Технические инновации и преимущества

1. Обучение с подкреплением: DeepSeek-R1-Zero использует RL без зависимости от обучающих данных. Это значительно улучшает производительность моделей.
2. Многоступенчатое обучение: DeepSeek-R1 использует заранее подготовленные данные для повышения качества выводов, гарантируя их согласованность и удобство.
3. Дистилляция для меньших моделей: DeepSeek-AI создала шесть меньших моделей, которые сохраняют высокие способности к рассуждению.

Результаты и производительность

DeepSeek-R1 показывает отличные результаты:

• AIME 2024: 79.8% на pass@1, что выше, чем у OpenAI.
• MATH-500: 97.3% на pass@1, сравнимо с OpenAI.
• Кодирование: рейтинг Codeforces 2029, что превосходит 96.3% участников.

Заключение

Модели DeepSeek-R1 и DeepSeek-R1-Zero представляют собой значительный шаг вперед в области AI. Они предлагают практические решения для улучшения работы с моделями рассуждения, делая их более доступными для разработчиков и исследователей.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, выполните следующие шаги:

1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
3. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта.
4. На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.