Андрей Щербаков 
Многие компании сталкиваются с трудностями при внедрении искусственного интеллекта (ИИ) из-за высокой стоимости и технической сложности, что делает передовые модели недоступными для небольших организаций. Разработка DeepSeek-GRM призвана решить эту проблему, повышая эффективность и доступность ИИ и помогая преодолеть существующий разрыв за счет усовершенствования процессов обработки информации и генерации ответов ИИ-моделями.
Модель DeepSeek-GRM использует технологию генеративного моделирования вознаграждений (Generative Reward Modeling, GRM) для направления выходных данных ИИ к ответам, соответствующим человеческим ожиданиям, обеспечивая более точное и осмысленное взаимодействие. Кроме того, метод настройки на основе самокритики по принципам (Self-Principled Critique Tuning, SPCT) улучшает логические способности ИИ, позволяя модели оценивать и совершенствовать свои результаты, что ведет к большей надежности.
Цель DeepSeek-GRM — сделать передовые инструменты ИИ более практичными и масштабируемыми для бизнеса путем оптимизации вычислительной эффективности и улучшения логических возможностей ИИ. Хотя это снижает потребность в интенсивных вычислительных ресурсах, доступность для всех организаций будет зависеть от конкретных вариантов развертывания.
DeepSeek-GRM представляет собой передовую архитектуру ИИ, разработанную компанией DeepSeek AI для улучшения логических способностей больших языковых моделей. Она сочетает в себе два ключевых метода: GRM и SPCT. Эти технологии позволяют точнее согласовывать работу ИИ с человеческими предпочтениями и улучшать процесс принятия решений.
Технология GRM совершенствует оценку ответов ИИ. В отличие от традиционных методов, использующих простые числовые оценки, GRM генерирует текстовые критические замечания и присваивает числовые значения на их основе. Это обеспечивает более детальную и точную оценку каждого ответа. Модель создает принципы оценки для каждой пары «запрос-ответ», такие как «Корректность кода» или «Качество документации», адаптированные к конкретной задаче. Такой структурированный подход гарантирует релевантность и ценность обратной связи.
Технология SPCT развивает GRM, обучая модель генерировать принципы и критические замечания в два этапа. На первом этапе, известном как отбраковывающая тонкая настройка (Rejective Fine-Tuning, RFT), модель учится создавать четкие принципы и критику. Также отфильтровываются примеры, где прогнозы модели не совпадают с правильными ответами, сохраняя только высококачественные образцы. На втором этапе, в рамках обучения с подкреплением на основе правил (Rule-Based Online Reinforcement Learning, RL), используются простые вознаграждения (+1/-1), чтобы помочь модели улучшить свою способность различать правильные и неправильные ответы. Применяется штраф для предотвращения деградации формата вывода со временем.
Для повышения эффективности DeepSeek-GRM использует механизмы масштабирования во время вывода (Inference-Time Scaling Mechanisms), которые регулируют вычислительные ресурсы на этапе использования модели, а не ее обучения. Для каждого входного запроса параллельно выполняется несколько оценок GRM с использованием различных принципов. Это позволяет модели анализировать более широкий спектр аспектов. Результаты этих параллельных оценок объединяются с помощью системы голосования, управляемой мета-моделью вознаграждения (Meta RM), что повышает точность итоговой оценки. В результате модель DeepSeek-GRM-27B демонстрирует производительность, сравнимую с моделями, которые в 25 раз больше, например, с базовой моделью на 671 миллиард параметров.
DeepSeek-GRM также применяет подход «смеси экспертов» (Mixture of Experts, MoE). Эта техника активирует определенные подсети (или «экспертов») для конкретных задач, снижая вычислительную нагрузку. Сеть-диспетчер (gating network) решает, какой эксперт должен заняться каждой задачей. Для более сложных решений используется иерархический подход MoE, который добавляет несколько уровней диспетчеризации для улучшения масштабируемости без увеличения вычислительной мощности.
Традиционные модели ИИ часто сталкиваются с существенным компромиссом между производительностью и вычислительной эффективностью. Мощные модели могут давать впечатляющие результаты, но обычно требуют дорогостоящей инфраструктуры и высоких эксплуатационных расходов. DeepSeek-GRM решает эту проблему, оптимизируя скорость, точность и экономическую эффективность, позволяя компаниям использовать передовой ИИ без значительных финансовых вложений.
DeepSeek-GRM достигает выдающейся вычислительной эффективности за счет снижения зависимости от дорогостоящего высокопроизводительного оборудования. Сочетание GRM и SPCT улучшает процесс обучения ИИ и его возможности принятия решений, повышая как скорость, так и точность без необходимости в дополнительных ресурсах. Это делает его практичным решением для бизнеса, особенно для стартапов, которые могут не иметь доступа к дорогостоящей инфраструктуре.
По сравнению с традиционными моделями ИИ, DeepSeek-GRM более эффективно использует ресурсы. Он сокращает ненужные вычисления, вознаграждая положительные результаты через GRM, минимизируя избыточные расчеты. Более того, использование SPCT позволяет модели самостоятельно оценивать и улучшать свою производительность в режиме реального времени, устраняя необходимость в длительных циклах перекалибровки. Эта способность к постоянной адаптации гарантирует, что DeepSeek-GRM поддерживает высокую производительность при меньшем потреблении ресурсов.
Интеллектуально корректируя процесс обучения, DeepSeek-GRM может сократить время обучения и эксплуатации, что делает его высокоэффективным и масштабируемым вариантом для предприятий, стремящихся внедрить ИИ без существенных затрат.
DeepSeek-GRM представляет собой гибкую платформу ИИ, которую можно применять в различных отраслях. Она отвечает растущему спросу на эффективные, масштабируемые и доступные ИИ-решения. Ниже приведены некоторые потенциальные области применения, где DeepSeek-GRM может оказать значительное влияние.
Многие предприятия сталкиваются с трудностями при автоматизации сложных задач из-за высокой стоимости и медленной работы традиционных моделей ИИ. DeepSeek-GRM может помочь автоматизировать процессы в реальном времени, такие как анализ данных, поддержка клиентов и управление цепочками поставок. Например, логистическая компания может использовать DeepSeek-GRM для мгновенного прогнозирования лучших маршрутов доставки, сокращая задержки и затраты при одновременном повышении эффективности.
ИИ-помощники становятся все более распространенными в банковском деле, телекоммуникациях и розничной торговле. DeepSeek-GRM может позволить компаниям развертывать умных ассистентов, способных быстро и точно обрабатывать запросы клиентов, используя при этом меньше ресурсов. Это приводит к повышению удовлетворенности клиентов и снижению операционных расходов, что делает его идеальным решением для компаний, стремящихся масштабировать свою службу поддержки.
В здравоохранении DeepSeek-GRM может улучшить диагностические модели ИИ. Он способен помочь обрабатывать данные пациентов и медицинские записи быстрее и точнее, позволяя медицинским работникам оперативнее выявлять потенциальные риски для здоровья и рекомендовать лечение. Это приводит к лучшим результатам лечения пациентов и более эффективному оказанию медицинской помощи.
В сфере электронной коммерции DeepSeek-GRM может усовершенствовать системы рекомендаций, предлагая более персонализированные предложения. Это улучшает клиентский опыт и увеличивает конверсионные показатели.
DeepSeek-GRM может улучшить системы обнаружения мошенничества в финансовой отрасли, обеспечивая более быстрый и точный анализ транзакций. Традиционные модели обнаружения мошенничества часто требуют больших наборов данных и длительной перекалибровки. DeepSeek-GRM постоянно оценивает и улучшает процесс принятия решений, что делает его более эффективным в выявлении мошенничества в режиме реального времени, снижая риски и повышая безопасность.
Открытый исходный код DeepSeek-GRM делает его привлекательным решением для компаний любого размера, включая небольшие стартапы с ограниченными ресурсами. Это снижает барьер для входа на рынок передовых ИИ-инструментов, позволяя большему числу предприятий получить доступ к мощным возможностям ИИ. Такая доступность способствует инновациям и позволяет компаниям оставаться конкурентоспособными на быстро развивающемся рынке.
В заключение, DeepSeek-GRM является значительным шагом вперед в обеспечении эффективности и доступности ИИ для предприятий любого масштаба. Сочетание технологий GRM и SPCT улучшает способность ИИ принимать точные решения при одновременной оптимизации вычислительных ресурсов. Это делает его практичным решением для компаний, особенно стартапов, которым необходимы мощные возможности ИИ без высоких затрат, связанных с традиционными моделями. Благодаря своему потенциалу автоматизировать процессы, улучшать обслуживание клиентов, совершенствовать диагностику и оптимизировать рекомендации в электронной коммерции, DeepSeek-GRM способен трансформировать целые отрасли. Его открытый исходный код дополнительно демократизирует доступ к ИИ, способствуя инновациям и помогая компаниям сохранять конкурентоспособность.
