본문 바로가기
자유게시판

Add These 10 Mangets To Your Deepseek

페이지 정보

작성자 Heath 작성일25-02-08 11:13 조회5회 댓글0건

본문

Claude and DeepSeek seemed significantly keen on doing that. In this blog, we discuss DeepSeek 2.5 and all its features, the company behind it, and examine it with GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. The full analysis setup and reasoning behind the duties are just like the previous dive. Начало моделей Reasoning - это промпт Reflection, который стал известен после анонса Reflection 70B, лучшей в мире модели с открытым исходным кодом. Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость? Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. 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. 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.


deepseek-china-1024x585.jpg Это реальная тенденция последнего времени: в последнее время посттренинг стал важным компонентом полного цикла обучения. Это огромная модель, с 671 миллиардом параметров в целом, но только 37 миллиардов активны во время вывода результатов. Наш основной вывод заключается в том, что задержки во времени вывода показывают прирост, когда модель как предварительно обучена, так и тонко настроена с помощью задержек. Модель проходит посттренинг с масштабированием времени вывода за счет увеличения длины процесса рассуждений Chain-of-Thought. 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 8 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. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Если вы не понимаете, о чем идет речь, то дистилляция - это процесс, когда большая и более мощная модель «обучает» меньшую модель на синтетических данных. 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).


d94655aaa0926f52bfbe87777c40ab77.png Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. ИИ-лаборатории - они создали шесть других моделей, просто обучив более слабые базовые модели (Qwen-2.5, Llama-3.1 и Llama-3.3) на R1-дистиллированных данных. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. Я протестировал сам, и вот что я могу вам сказать. 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. Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Decentralized Energy Systems: AI could facilitate the development of decentralized vitality systems, the place information centers and other large energy shoppers generate and retailer their very own renewable power, decreasing reliance on centralized power grids. DeepSeek, a Chinese AI lab funded largely by the quantitative buying and selling firm High-Flyer Capital Management, broke into the mainstream consciousness this week after its chatbot app rose to the top of the Apple App Store charts.


Deep Seek AI App download now on App Store and Google Play. The app competes directly with ChatGPT and different conversational AI platforms however affords a distinct approach to processing data. Additionally, DeepSeek shops sensitive info like usernames, passwords, and encryption keys insecurely, which attackers may access and steal with physical access to units. IoT units outfitted with DeepSeek’s AI capabilities can monitor traffic patterns, manage energy consumption, and even predict maintenance wants for public infrastructure. DeepSeek’s Impact: If DeepSeek’s expertise delivers on its promise of considerably greater efficiency, it may cut back the vitality footprint of AI programs. Whatever the case may be, builders have taken to DeepSeek’s models, which aren’t open supply because the phrase is often understood but can be found below permissive licenses that permit for industrial use. AI chatbots use far fewer resources. ’s a loopy time to be alive though, the tech influencers du jour are correct on that no less than! i’m reminded of this every time robots drive me to and from work whereas i lounge comfortably, casually chatting with AIs extra educated than me on each stem subject in existence, before I get out and my hand-held drone launches to comply with me for just a few extra blocks.



Should you cherished this article and also you wish to be given guidance regarding ديب سيك kindly visit the internet site.

댓글목록

등록된 댓글이 없습니다.

MAXES 정보

회사명 (주)인프로코리아 주소 서울특별시 중구 퇴계로 36가길 90-8 (필동2가)
사업자 등록번호 114-81-94198
대표 김무현 전화 02-591-5380 팩스 0505-310-5380
통신판매업신고번호 제2017-서울중구-1849호
개인정보관리책임자 문혜나
Copyright © 2001-2013 (주)인프로코리아. All Rights Reserved.

TOP