DeepSeek R1: відкрита LLM відправила ChatGPT o1 у нокаут

Summary

Модель DeepSic R1 от компании DeepSic представляет собой мощную альтернативу моделям от OpenAI, таким как GPT-3 и GPT-4. Она использует принцип «цепочки размышлений», обеспечивая эффективное решение задач в области общего рассуждения, математики и программирования. Модель доступна как через API, так и для локальной установки с различными размерами моделей, начиная от 70 миллиардов параметров. DeepSic R1 привлекает внимание благодаря доступной цене, возможностям работы в открытом доступе и своей способности к обучению с подкреплением. Это идеальный выбор для разработчиков, желающих использовать передовые технологии без высоких затрат.

Takeaways

• 😀 Deepsic выпустил новую модель R1, которая может составить конкуренцию OpenAI O1 по многим параметрам.
• 😀 Модель Deepsic R1 доступна через API и может быть установлена локально на компьютере.
• 😀 В сравнении с OpenAI O1, модель Deepsic R1 показывает хорошие результаты в тестах по общему мышлению, математике и программированию.
• 😀 Deepsic R1 использует принцип цепочки мыслей (chain of thought), что позволяет модели 'думать' в процессе выполнения задач.
• 😀 Компания Deepsic также выпустила сжатые версии своей модели R1, называемые distilled models, которые могут запускаться на локальных машинах.
• 😀 Distilled версии модели доступны с различным количеством параметров, от 70 миллиардов до 1 миллиарда.
• 😀 Цены на использование API Deepsic R1 значительно ниже, чем у коммерческих конкурентов, таких как OpenAI O1.
• 😀 Модели Deepsic доступны для скачивания на платформе Hugging Face и через GitHub-аккаунт компании.
• 😀 Deepsic R1 также может анализировать данные и демонстрировать процесс мышления, как показано в примере с YouTube-каналом автора.
• 😀 Несмотря на успешные результаты, существуют гипотезы, что Deepsic могла использовать данные, аналогичные тем, которые использовались для обучения модели O1, что приводит к некоторым 'галлюцинациям' модели.
• 😀 Deepsic R1 можно интегрировать через API, и автор демонстрирует, как создать приложение для общения с моделью через интерфейс API с использованием Cursor и Next.js.

Q & A

Что такое модель DeepSci R1 и чем она отличается от других моделей, таких как GPT-3 и GPT-4?

Модель DeepSci R1 — это новая языковая модель, которая использует принцип 'chain of thought' для улучшения процесса рассуждений. Она доступна через API и может быть установлена локально. В отличие от моделей OpenAI, таких как GPT-3 и GPT-4, R1 может обрабатывать задачи с более глубоким анализом и улучшенной логикой, особенно в области математики и программирования.

Какие преимущества модели DeepSci R1 по сравнению с GPT-3 и GPT-4?

DeepSci R1 демонстрирует превосходство в нескольких областях, таких как общие задачи на рассуждения, математика и программирование. На графиках сравнения видно, что R1 обгоняет GPT-3 в некоторых тестах, таких как тесты по математике. Также, R1 более доступна по цене и может быть использована локально на собственном компьютере.

Что такое принцип 'chain of thought', который использует модель DeepSci R1?

Принцип 'chain of thought' представляет собой метод, при котором модель делает выводы через несколько шагов рассуждений, а не генерирует ответ напрямую. Это позволяет модели более точно анализировать информацию и делать обоснованные выводы, что улучшает её способность решать сложные задачи.

Что такое сжатые версии модели DeepSci R1, и как они работают?

Сжатые версии модели DeepSci R1, называемые Distilled Models, представляют собой мини-версии оригинальной модели с меньшим количеством параметров, от 70 миллиардов до 1 миллиарда. Несмотря на уменьшенный размер, эти модели сохраняют многие возможности оригинала и могут работать на локальных машинах с меньшими требованиями к ресурсам.

Какие преимущества предоставляет модель DeepSci R1 по цене?

Модели DeepSci R1 предлагают значительно более низкие цены по сравнению с конкурентами, такими как OpenAI GPT-3 и GPT-4. Стоимость за миллион токенов в DeepSci R1 может быть в 20 раз ниже, что делает её более доступной для пользователей с ограниченным бюджетом.

Как можно установить модель DeepSci R1 на локальный компьютер?

Модель DeepSci R1 можно установить локально, скачав её с платформы Hugging Face или GitHub. Для этого нужно выбрать нужную версию модели и следовать инструкциям по установке, а затем запускать её через командную строку или интегрировать в приложение с помощью API.

Как работает веб-интерфейс DeepSci R1?

Веб-интерфейс DeepSci R1 позволяет пользователям взаимодействовать с моделью через браузер. После активации опции модели на сайте, можно ввести запросы, и модель будет показывать шаги своего рассуждения, прежде чем предоставить окончательный ответ.

Что такое 'галлюцинации' в контексте модели DeepSci R1?

Галлюцинации — это когда модель генерирует неверную информацию или убеждения, например, утверждая, что она основана на GPT-4, хотя на самом деле это не так. Это может происходить из-за ошибок в обучении или интерпретации данных, на которых модель была обучена.

Что такое интеграция DeepSci R1 через API, и как её использовать?

Интеграция DeepSci R1 через API позволяет разработчикам использовать модель в своих приложениях. Для этого нужно создать API-ключ и подключить модель через стандартные запросы, чтобы получить ответы на запросы. Интеграция возможна через различные платформы и инструменты, такие как Cursor, которые помогают автоматизировать процесс.

Какие возможности предоставляет интеграция модели DeepSci R1 через Cursor?

Cursor позволяет создать проект, который использует модель DeepSci R1 через API. Он автоматически генерирует необходимый код, чтобы интегрировать модель в приложение. Разработчики могут настроить интерфейс и функциональность, а также взаимодействовать с моделью через API для выполнения различных задач.