Бауыржан Жакиев 
Китайская компания DeepSeek AI Lab представила инновационную модель искусственного интеллекта DeepSeek-R1, способную к сложным рассуждениям. Эта модель устанавливает новый стандарт для ИИ с открытым исходным кодом, превосходя многие существующие аналоги в решении задач, требующих логического мышления и математических вычислений. В основе DeepSeek-R1 лежит обучение с подкреплением (RL) – метод, при котором ИИ-агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждения или штрафы за свои действия. Этот подход, вдохновленный AlphaGo Zero от DeepMind, позволяет DeepSeek-R1 достигать «эмерджентного» рассуждения, не полагаясь на большие объемы данных, размеченных людьми.
DeepSeek-R1 демонстрирует впечатляющие результаты в различных тестах. Например, модель достигла 97,3% успешности в тесте MATH-500, превзойдя большинство моделей в решении сложных математических задач. В рейтинге Codeforces, оценивающем навыки программирования, DeepSeek-R1 вошла в 96,3% лучших, а в тесте MMLU, измеряющем знания в различных областях, набрала 90,8%. Кроме того, модель превзошла OpenAI-o1 в Американском пригласительном математическом экзамене (AIME) 2024 года.
Важной особенностью DeepSeek-R1 является доступность. Разработчики не только опубликовали исходный код самой модели, но и предоставили шесть «дистиллированных» версий, меньших по размеру и, следовательно, требующих меньше вычислительных ресурсов. Это делает передовые технологии ИИ доступными для более широкого круга пользователей и организаций, не обладающих огромными вычислительными мощностями.
Процесс обучения DeepSeek-R1 включает несколько этапов. Сначала используется «холодный старт» с использованием тысяч тщательно отобранных цепочек рассуждений (CoT), созданных людьми. Затем применяется обучение с подкреплением, ориентированное на рассуждения, для улучшения навыков решения математических, логических и программных задач. Наконец, происходит «дистилляция» – передача знаний от большой модели к меньшим, что повышает их эффективность и производительность.
Эксперты отрасли отмечают значимость DeepSeek-R1. Тед Миракко, генеральный директор Approov, подчеркивает, что способность DeepSeek достигать результатов, сравнимых с западными ИИ-гигантами, используя менее мощные чипы, вызывает огромный международный интерес. Лоуренс Пингри из Dispersive отмечает, что главным преимуществом моделей R1 является улучшение тонкой настройки, рассуждений по цепочке мыслей и значительное уменьшение размера модели. Мали Горантла, главный научный сотрудник AppSOC, считает, что DeepSeek совершила прорыв в области эффективности ресурсов, что может привести к расширению доступа к мощному ИИ.
DeepSeek-R1 превосходит другие модели в широком спектре задач, включая образовательные тесты, задачи по кодированию и математике, а также общие вопросы. Разработка DeepSeek-R1 демонстрирует, что эффективные методы обучения с подкреплением могут быть более значимыми, чем огромные вычислительные ресурсы. Это ставит под сомнение необходимость масштабирования центров обработки данных для обучения ИИ, примером которого является инициатива Stargate стоимостью 500 миллиардов долларов, возглавляемая OpenAI, Oracle и SoftBank.
DeepSeek-R1 также способствует развитию открытой экосистемы ИИ, бросая вызов зависимости отрасли от проприетарных решений. Кроме того, эффективные методы обучения DeepSeek снижают углеродный след, связанный с разработкой моделей ИИ, способствуя более устойчивым исследованиям в области искусственного интеллекта.
Несмотря на достижения, DeepSeek-R1 имеет некоторые ограничения. В настоящее время модель оптимизирована для английского и китайского языков и иногда смешивает их в своих ответах. Кроме того, производительность снижается при использовании нескольких подсказок. DeepSeek AI Lab планирует устранить эти недостатки в будущих версиях, сосредоточившись на более широкой языковой поддержке, улучшении работы с подсказками и расширении наборов данных для специализированных задач.
DeepSeek-R1 – это значительный шаг вперед в развитии ИИ. Успех модели демонстрирует, как оптимизация, инновационные стратегии обучения с подкреплением и акцент на эффективности могут обеспечить возможности ИИ мирового уровня без необходимости огромных финансовых ресурсов или передового оборудования. Появление модели демократизирует доступ к продвинутым ИИ, делая их доступными не только для крупных технологических компаний, но и для небольших организаций, исследовательских сообществ и инноваторов по всему миру.
В условиях усиливающейся гонки ИИ, DeepSeek становится маяком инноваций, доказывая, что изобретательность и стратегическое распределение ресурсов могут преодолеть барьеры, традиционно связанные с разработкой передового искусственного интеллекта. Модель демонстрирует, как устойчивые и эффективные подходы могут привести к революционным результатам, устанавливая прецедент для будущего искусственного интеллекта.
