DeepSeek R1
| программное обеспечение | |
| DeepSeek R1 | |
|---|---|
 Логотип DeepSeek | |
| Тип |
ИИ-модель для обработки естественного языка и рассуждений (LLM) |
| Автор |
Лян Вэньфэн (основатель DeepSeek) |
| Разработчики |
Команда DeepSeek при поддержке High-Flyer Capital |
| Интерфейс |
API (совместим с OpenAI), Open WebUI, Ollama CLI |
| Языки интерфейса |
Многоязычная поддержка (NLP) |
| Первый выпуск |
Январь 2025 |
| Читаемые форматы |
Текстовые, код, структурированные данные |
| Типы создаваемых файлов |
Текстовые ответы, логические цепочки (CoT) |
| Последняя версия |
DeepSeek-R1 (671B параметров) (2025-02-03 (технический релиз)) |
| Кандидат в релизы |
DeepSeek-R1-Zero (чистое RL-обучение) |
| Тестовая версия |
Дистриллированные модели (1.5B, 7B, 14B, 32B, 70B) |
| Состояние |
Активно развивается, доступны дистриллированные версии |
| Лицензия |
MIT License |
| Сайт | |
DeepSeek R1 — модель искусственного интеллекта, разработанная компанией DeepSeek для решения широкого спектра задач в области обработки естественного языка и рассуждений. Платформа предоставляет возможность бесплатно генерировать тексты, анализировать документы, программировать и выполнять множество других операций без ограничений по количеству запросов или их тематике. Разработчики отмечают, что такая доступность стала возможной благодаря эффективной системе обучения нейронной сети, которая значительно дешевле в реализации по сравнению с конкурентами[1].
Ключевым отличием DeepSeek от таких решений, как ChatGPT, является использование архитектуры «mixture of experts» (смесь экспертов). Этот подход позволяет обрабатывать данные более целенаправленно, привлекая специализированные знания только в тех областях, которые необходимы для конкретной задачи. Таким образом, модель становится более оптимизированной и экономичной в работе[1].
История[править]
DeepSeek — китайская компания, основанная в 2023 году Лян Вэньфэном и расположенная в Ханчжоу. Она специализируется на разработке технологий искусственного интеллекта и создании открытых больших языковых моделей (LLM). Компания получила финансирование от хедж-фонда High-Flyer. В январе 2025 года DeepSeek представила свою ключевую разработку — модель DeepSeek R1, чьи возможности сопоставимы с такими передовыми решениями, как GPT-4o и o1 от OpenAI. При этом стоимость её создания составила около 6 миллионов долларов, значительно ниже затрат на разработку GPT-4 в 2023 году, которая оценивалась в 100 миллионов долларов[2].
Архитектура[править]
Одним из основных факторов, способствовавших успеху DeepSeek, стала инновационная архитектура Multi-head Latent Attention (MLA). Эта технология позволяет модели отсеивать до 95 % нерелевантных данных, что существенно снижает стоимость обучения на 90 %. DeepSeek опередила ChatGPT по всем ключевым показателям производительности. При этом серия моделей R1, обученная математическим методом проб и ошибок, достигла уровня возможностей GPT-4, затратив на разработку намного ниже[3].
Специалисты компании DeepSeek заявили, что при создании модели R1 они отказались от традиционных подходов к обработке датасетов на этапе выравнивания. Для версии R1 Zero полностью исключили этап надзора за дообучением (SFT — supervised fine-tuning), а для версии R1 заменили его на использование примеров промежуточных рассуждений, которые помогают модели формировать логические шаги перед предоставлением конечного ответа. Вместо обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека применялись «чистые» методы с подкреплением, позволяющие модели самостоятельно развивать способность к рассуждениям. Этот подход существенно сократил необходимость ручного участия в процессе создания модели[2].
Обучение DeepSeek R1[править]
DeepSeek R1, как и большинство языковых моделей (LLM), генерирует текст посредством последовательного вывода токенов. Однако она выделяется способностью эффективно справляться с математическими и логическими задачами благодаря более глубокому анализу проблем с использованием специальных «токенов мышления», которые объясняют ход рассуждений модели. Процесс создания качественной LLM включает три основных этапа[4]:
- Языковое моделирование: на этом этапе модель обучается предсказывать следующее слово в тексте, используя огромные объёмы данных из интернета. Результатом становится базовая версия модели.
- Контролируемое дообучение (SFT): модель учится выполнять инструкции и отвечать на вопросы более осмысленно, используя примеры правильных ответов, подготовленные людьми. Этот процесс превращает базовую модель в instruction-tuned модель (или SFT-модель).
- Тонкая настройка предпочтений: на заключительном этапе модель адаптируется под человеческие предпочтения, что делает её поведение более естественным и соответствующим ожиданиям пользователей. В результате получается preference-tuned LLM, которая используется в приложениях и платформах[4].
Уникальность DeepSeek R1[править]
Хотя общая структура обучения DeepSeek R1 соответствует стандартным подходам, модель имеет несколько ключевых отличий, которые определяют её уникальность[4].
Длинные цепочки рассуждений в SFT-данных[править]
В процессе обучения использовано 600 000 примеров решений задач, сопровождаемых подробными размышлениями. Такие данные сложны для сбора и требуют значительных затрат на ручную разметку. Чтобы преодолеть этот барьер, команда DeepSeek создала промежуточную модель, которая автоматически генерирует эти данные[4].
Промежуточная высококачественная модель для логических рассуждений[править]
Эта модель, являющаяся предшественницей R1, специализируется на логических задачах и была вдохновлена архитектурой R1 Zero. Хотя она не предназначена для широкого использования, модель играет важную роль в процессе разработки. Она требует минимального количества размеченных данных для обучения, использует масштабное обучение с подкреплением для совершенствования своих навыков, а также превосходно справляется с задачами на рассуждения, но менее эффективна в выполнении универсальных задач. Выходные данные этой модели используются для обучения более универсальной версии, которая сохраняет способности к логическим рассуждениям, одновременно демонстрируя высокую производительность в других типах задач[4].
Создание моделей рассуждений через масштабное обучение с подкреплением[править]
Состоит из нескольких этапов: масштабное обучение с подкреплением, ориентированное на рассуждения (R1 Zero), генерация SFT-данных для рассуждений с помощью промежуточной модели и общий этап обучения с подкреплением[4].
Масштабное обучение с подкреплением, ориентированное на рассуждения (R1 Zero)[править]
На этом этапе используется экспериментальная модель R1 Zero, которая:
- Обладает высокой эффективностью в решении задач на рассуждения без необходимости использования размеченного SFT-набора данных.
- Начинает обучение с базовой предобученной модели и затем развивает свои навыки через обучение с подкреплением, минуя этап SFT.
- Достигает уровня производительности, сравнимого с OpenAI о1[4].
Успех R1 Zero объясняется двумя факторами:
- Высококачественные базовые модели, обученные на огромных объёмах данных (в данном случае — 14,8 триллионов токенов).
- Возможность автоматической проверки рассуждений, что исключает необходимость ручной оценки, как это требуется при создании текстового контента для чатов или статей[4].
Генерация SFT-данных для рассуждений с помощью промежуточной модели[править]
Для повышения эффективности и применимости промежуточной модели рассуждений, созданной на предыдущем этапе, её дополнительно дообучают с использованием метода контролируемого обучения (SFT). Этот процесс включает обучение модели на множестве примеров задач, требующих логических рассуждений. Часть этих данных генерируется и фильтруется из результатов работы R1 Zero, формируя начальный набор Cold Start Data (данные для холодного старта)[4].
В отличие от R1 Zero, который начинает обучение с подкреплением (RL) с нуля, R1 использует подготовительный этап SFT-дообучения. Это связано с тем, что ранние фазы RL могут быть нестабильными, что может негативно повлиять на качество модели. Для устранения этой проблемы создается качественный, хотя и небольшой, набор данных CoT (Chain-of-Thought — цепочки рассуждений), на котором проводится первичное SFT-обучение. Эти данные собираются несколькими способами[4]:
- Few-shot prompting. Предоставление модели нескольких примеров длинных логических решений для анализа.
- Генерация детальных ответов. Модель получает запросы на создание развернутых ответов с пошаговыми объяснениями и самопроверкой.
- Сбор данных из R1 Zero. Использование выходных данных DeepSeek-R1-Zero, преобразованных в читаемый формат.
- Ручная доработка. Аннотаторы корректируют автоматически сгенерированные ответы для повышения их качества[4].
Набор SFT-данных содержит всего 5 000 примеров, которые можно собрать вручную. Однако для полноценного обучения R1 требуется гораздо больше — около 600 000 примеров. Промежуточная модель помогает синтетически генерировать недостающие данные, делая процесс масштабируемым[4].
Общий этап обучения с подкреплением[править]
На этом шаге R1 проходит дополнительное обучение с подкреплением, чтобы не только улучшить свои навыки в логических рассуждениях, но и стать более универсальной, способной справляться с широким спектром задач. Процесс аналогичен ранее применяемому, но теперь охватывает не только задачи на рассуждения, но и другие типы запросов. Для оценки качества ответов используются дополнительные механизмы[4]:
- Модель полезности оценивает, насколько ответ модели информативен и полезен для пользователя.
- Модель безопасности контролирует соответствие ответов этическим стандартам и безопасность контента[4].
Эти принципы напоминают подходы, применяемые в моделях Llama от Meta. Хотя промежуточная модель (R1 Zero) демонстрирует высокую эффективность в логических задачах, она имеет ограничения в других областях, таких как написание текста, ответы на общие вопросы, генерация кода вне контекста задач на рассуждения. Благодаря этому этапу обучения, R1 становится универсальной моделью, которая сочетает в себе способность к глубоким логическим рассуждениям с возможностью эффективно обрабатывать широкий круг запросов. Таким образом, модель достигает баланса между специализацией и универсальностью, что делает её конкурентоспособной на современном рынке языковых моделей[4].
DeepSeek в России[править]
В отличие от таких популярных решений, как ChatGPT от OpenAI, Google Gemini и других известных чат-ботов, DeepSeek работает на территории России без каких-либо ограничений. Доступ к искусственному интеллекту возможен через веб-версию на сайте chat.deepseek.com, а также через мобильные приложения для платформ Android и iOS. Для начала использования сервиса достаточно зарегистрироваться на официальном сайте или авторизоваться через аккаунт Google[5].
Примечания[править]
- ↑ 1,0 1,1 Скандальная китайская нейросеть: как DeepSeek-R1 ворвался на рынок ИИ. Компьютерра (2025-02-11). Проверено 21 февраля 2025.
- ↑ 2,0 2,1 Нейросеть DeepSeek: что умеет, как пользоваться, отличия от ChatGPT. РИА Новости (2025-01-31). Проверено 21 февраля 2025.
- ↑ Савкин, Игорь Как пользоваться революционной нейросетью DeepSeek и в чём её феномен. Код Дурова (2025-01-28). Проверено 21 февраля 2025.
- ↑ 4,00 4,01 4,02 4,03 4,04 4,05 4,06 4,07 4,08 4,09 4,10 4,11 4,12 4,13 4,14 Кайда, Наталья DeepSeek-R1: как обучали модель, встряхнувшую AI-индустрию. Proglib (2025-02-03). Проверено 21 февраля 2025.
- ↑ Джабборов, Дони Чем уникальна китайская нейросеть DeepSeek, о которой все говорят. Тест «Газеты.Ru». Газета.ру (2025-01-29). Проверено 21 февраля 2025.
 | Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Знание.Вики» («znanierussia.ru») под названием «DeepSeek R1», расположенная по следующим адресам:
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Знание.Вики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?». |
|---|