Der maßgebliche Bericht von Nature: fünf unverzichtbare KI-Tools für Forscher (DeepSeek-R1 steht auf der Liste)

Einführung

Die rasante Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) verändert das Forschungsparadigma in nie dagewesener Weise. Kürzlich veröffentlichte Nature, eine internationale wissenschaftliche Fachzeitschrift, einen ausführlichen Bericht mit dem Titel "Was sind die besten KI-Tools für die Forschung?", der eine eingehende Analyse der fünf beliebtesten KI-Modelle im aktuellen Forschungsbereich enthält.

Dieser Bericht deckt nicht nur ein breites Spektrum an Modelltypen von Open Source bis Closed Source ab, sondern umfasst auch allgemeine und professionelle KI-Tools. Er vergleicht und analysiert sorgfältig die Stärken und Schwächen dieser gängigen KI-Modelle für verschiedene Anwendungsszenarien in der Forschung und liefert wertvolle Hinweise für Forscher bei der Auswahl und Anwendung von KI-Tools.

Die 5 besten wissenschaftlichen Modelle im Detail

DeepSeek-R1: Hohe Leistung trifft auf Offenheit

DeepSeek-R1 Als aufsteigender Stern sticht DeepSeek-R1 unter vielen KI-Modellen hervor. Laut Nature ist DeepSeek-R1 in Bezug auf die Leistung bereits mit dem OpenAI-Flaggschiffmodell GPT-4 vergleichbar, allerdings mit einem Vorteil bei den API-Kosten. Darüber hinaus verwendet DeepSeek-R1 ein quelloffenes Gewichtungsmodell, das es Forschern ermöglicht, das Modell frei herunterzuladen und an ihre Bedürfnisse anzupassen. Diese Offenheit eröffnet einen effektiven Weg für Forschungsteams mit relativ begrenzten Budgets, um professionelle Inferenzmodelle zu erstellen.

Trotz des hohen Bedarfs an Rechenressourcen für die Ausführung des vollständigen Modells arbeiten Forscher, darunter Benyou Wang von der Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), aktiv an der Entwicklung einer Version von DeepSeek-R1, die in einer eigenständigen Umgebung ausgeführt werden kann, um die Hürde für die Nutzung weiter zu senken.

DeepSeek-R1 hat hervorragende Leistungen in den Bereichen mathematische Problemlösung, Schreiben von Code und Generierung von Forschungshypothesen gezeigt. Einzigartig ist, dass DeepSeek den gesamten "Denkprozess" des Modells offenlegt, was den Forschern ein "Blackbox"-Visualisierungsfenster bietet, um die Entscheidungslogik des Modells besser zu verstehen und die Ergebnisse zu optimieren. Ergebnisse und die Effizienz der Forschung zu verbessern.

Im Bereich der medizinischen Diagnose erforscht Benyou Wang aktiv, wie die leistungsstarken Inferenzfunktionen von DeepSeek-R1 genutzt werden können, um einen vollständigen logischen Pfad von der anfänglichen Patientenbeurteilung bis zur endgültigen Diagnose und den Behandlungsempfehlungen zu erstellen und so der Entwicklung der intelligenten Medizin neue Impulse zu geben.

Allerdings ist DeepSeek-R1 nicht perfekt. Der Nature-Bericht weist auch auf einige seiner aktuellen Probleme hin: Erstens ist der Prozess der Modellinferenz relativ zeitaufwändig, was die Effizienz bei Aufgaben wie der schnellen Informationsbeschaffung und dem Brainstorming verringern kann; zweitens haben einige Regierungsbehörden in einigen Ländern ihren Mitarbeitern die Nutzung des DeepSeek-R1-Chatbots aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit verboten; und zweitens müssen die Mechanismen von DeepSeek-R1 zur Verhinderung der Ausgabe schädlicher Informationen im Vergleich zu einigen seiner kommerziellen Konkurrenten noch verbessert werden. Darüber hinaus müssen die Mechanismen von DeepSeek zur Verhinderung der Ausfuhr schädlicher Informationen im Vergleich zu einigen seiner kommerziellen Wettbewerber noch verbessert werden. (Es ist jedoch anzumerken, dass diese Probleme im inländischen Forschungsszenario wahrscheinlich relativ geringe Auswirkungen haben).

Die wichtigsten Vorteile von DeepSeek-R1:

• Ausgeprägtes mathematisches DenkvermögenFähigkeit, mit komplexen mathematischen Berechnungen und logischen Schlussfolgerungen umzugehen.
• Hervorragende Kenntnisse in der ProgrammierungAusgezeichnete Fähigkeiten im Schreiben von Codes und in der Fehlersuche zur Unterstützung bei der Softwareentwicklung und Datenanalyse.
• Transparenter BegründungsprozessDie Fähigkeit, Forschungshypothesen aufzustellen und einen für die Öffentlichkeit transparenten, leicht verständlichen und optimierten Modellierungsprozess zu entwickeln.
• Medizinisches DiagnosepotenzialHervorragende Leistungen im Bereich der medizinischen Diagnostik, die eine klare und zuverlässige logische Unterstützung für klinische Entscheidungen bieten soll.
• Konkurrenzfähiges Preis-/LeistungsverhältnisAPIs sind relativ kostengünstig in der Anwendung und eignen sich besonders für Forschungsteams mit begrenztem Budget.

Anmerkung der Redaktion: Bezüglich DeepSeek Einen Leitfaden für anspruchsvolle Anwendungen in der Forschung finden Sie in DeepSeek: from Beginner to Mastery und anderen verwandten Materialien für ein tiefergehendes Verständnis der Anwendung von KI-Tools in der Forschung.

o3-mini: kostenloses und leistungsstarkes Argumentationstool

o3-mini Als freies Inferenzmodell ist es auch im Bereich der wissenschaftlichen Forschung und des Lernens von einzigartigem Wert. Nature berichtet, dass o3-mini die folgenden Anwendungsszenarien im wissenschaftlichen Lernen hat:

• Simulation des menschlichen DenkensAls Denkmodell verwendet o3-mini einen Chain-of-Thought-Ansatz, um Fragen schrittweise zu beantworten. Dadurch wird der menschliche Denkprozess effektiv simuliert und die Forscher können besser verstehen, wie KI Entscheidungen trifft.
• Ausgezeichnete naturwissenschaftliche und mathematische Kenntnisse: zeichnet sich durch hervorragende Leistungen in den Naturwissenschaften und der Mathematik aus und ist in der Lage, komplexe Benchmarking-Aufgaben zu bewältigen und zuverlässige Berechnungsunterstützung für die wissenschaftliche Forschung zu leisten.
• Spezialisten für technische EinsätzeFachkenntnisse im Umgang mit technischen Aufgaben wie der Lösung von Kodierungsproblemen und der Reorganisation von Daten, die die Effizienz der Forschung steigern können.
• Mathematische Begriffsanalyse Hilfe: eignet sich gut für die Analyse unbekannter Konzepte in brandneuen mathematischen Beweisen und kann die mathematische Forschung unterstützen, ist aber dennoch kein vollständiger Ersatz für die Arbeit professioneller Mathematiker.

Es ist erwähnenswert, dass o3-mini ein völlig kostenloses Argumentationstool ist, das durch eine Registrierung genutzt werden kann. OpenAI hat auch eine kostenpflichtige Funktion namens "Deep Research" eingeführt, die es den Nutzern ermöglicht, Informationen aus einer riesigen Menge von Internetinformationen zu crawlen und zu organisieren und automatisch Forschungsberichte mit Referenzen zu erstellen, was der Durchführung einer Literaturübersicht ähnelt. Die Funktion ähnelt der Literaturrecherche, was die Informationssammlung und -organisation für Forscher erheblich vereinfacht.

Für Forscher, die eine Hilfsprogrammierung im Cursor Die Integration von o3-mini in Code-Editoren wie diesem ist auch eine sehr gute kostenlose Option zur Verbesserung der Programmiereffizienz.

Llama: ein praktisches Instrument für die Forschungsgemeinschaft

Meta-KI Die Llama-Modellreihe ist ein repräsentatives Werk von Open-Source-Gewichtungsmodellen. Nach Angaben von Nature wurden die Llama-Modelle über 600 Millionen Mal von der Hugging Face-Plattform heruntergeladen und sind in der Forschungsgemeinschaft hoch anerkannt und weit verbreitet.

Die größte Stärke von Llama ist die Unterstützung für den Einsatz und den Betrieb auf lokalen oder institutionellen Servern, was für wissenschaftliche Projekte, die mit sensiblen Forschungsdaten umgehen müssen, entscheidend ist. Auch wenn der Zugang zu Llama-Modellen oft von Genehmigungsanträgen abhängig ist, machen das hohe Maß an Flexibilität und die ausgezeichnete Datensicherheit Llama für viele Forscher zum Tool der Wahl für lokalisierte KI-Einsätze.

Das Lama wurde in einer Reihe von wissenschaftlichen Bereichen erfolgreich eingesetzt:

• MaterialwissenschaftFür Studien zur Vorhersage von Kristallstrukturen, um den Prozess der Entdeckung neuer Materialien zu beschleunigen.
• Quanteninformatik: für die Simulation der Leistung von Quantencomputern zur Förderung der Quantencomputertechnologie.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): für das Verständnis und die Verarbeitung von Sprache in speziellen Bereichen und zur Verbesserung der Effizienz der Analyse von Fachliteratur.
• Künstliche Intelligenz (KI)Dienen als Infrastruktur für alle Arten von maßgeschneiderten Forschungsmodellen und bieten solide Unterstützung für Forschung und Innovation.

Einige Forscher haben das Modell Llama 70B auf der Silicon-Mobility-Plattform getestet und festgestellt, dass es sehr schnell ist, aber in Bezug auf die Qualität der Antworten DeepSeek-R1 leicht unterlegen ist (was möglicherweise den unterschiedlichen Schwerpunkt zwischen Allzweckmodellen und Inferenzmodellen widerspiegelt). Daher eignet sich Llama möglicherweise besser für Anwendungen wie die schnelle Abfrage von Wissenspunkten, z. B. können Forscher persönliche Wissensdatenbanken aufbauen und Llama für die schnelle Abfrage verwenden, wobei es seinen Geschwindigkeitsvorteil voll ausspielt und die Effizienz der Informationsbeschaffung verbessert.

Claude: Fachassistent für Code und technisches Schreiben

Anthropisch Unternehmen entwickelt Claude Das Modell Claude 3.5 Sonnet hat seine Leistungsfähigkeit im Bereich der Codeentwicklung und des technischen Schreibens unter Beweis gestellt. Nature berichtet, dass Claude 3.5 Sonnet nicht nur die korrekte Verwendung von Terminologie sicherstellt, sondern auch die Lesbarkeit wissenschaftlicher und technischer Dokumente verbessert, was es zu einer leistungsstarken Hilfe für Forscher bei der Code-Entwicklung und beim akademischen Schreiben macht.

Claude 3.5 Sonnet verfügt über die folgenden Merkmale:

• ProgrammierkenntnisseStarke Programmierkenntnisse, besonders beliebt bei Softwareentwicklern im Silicon Valley.
• multimodale VerarbeitungUnterstützt die gleichzeitige Verarbeitung und Interpretation mehrerer Informationstypen, wie z. B. Diagramme, Bilder und Text, um eine umfassendere Informationsintegration und -analyse zu ermöglichen.
• FernsteuerungFernsteuerung von Benutzer-Computern und anderen Anwendungen für intelligentere Arbeitsabläufe.
• Optimierung des SchreibensVerbesserung der Qualität akademischer Arbeiten und technischer Dokumentationen durch effektive Optimierung des Schreibstils und der Lesbarkeit bei gleichzeitiger Gewährleistung der Genauigkeit technischer Inhalte.
• AnwendungsszenarioDas Unternehmen eignet sich besonders für das Verfassen professioneller Manuskripte, wie z. B. Anträge auf Forschungsförderung und technische Dokumente, die dazu beitragen, erfolgreiche Forschungsprojekte zu etablieren und die Ergebnisse effizient in die Tat umzusetzen.

Einige Benutzer haben geäußert, dass Claude 3.5 Sonnet sehr gute Leistungen beim Schreiben von Code und beim technischen Schreiben erbringt, aber ich habe das noch nicht erlebt. (Einigen Rezensionen zufolge ist Claude 3.5 Sonnet relativ teuer, und DeepSeek-R1 ist ebenfalls sehr wettbewerbsfähig, was die Fähigkeit zum Schreiben von Code angeht).

OLMo: eine neue Option für vollständig quelloffene wissenschaftliche Forschung

OLMo 2 könnte eine bessere Wahl für Forscher sein, die tiefer in das Innenleben von KI-Modellen eindringen wollen. Nature berichtet, dass es sich bei OLMo 2 um ein vollständig quelloffenes Modell handelt, das Forschern eine noch nie dagewesene Transparenz und Kontrolle bietet.

OLMo 2 legt nicht nur die Modellgewichte offen, sondern auch den gesamten Trainingsdatensatz des Modells und den Code für die Modellbewertung. Diese extreme Offenheit bietet Forschern die Möglichkeit, ein tieferes Verständnis für die interne Funktionsweise des Modells zu gewinnen, Modellabweichungen zu verfolgen und den algorithmischen Entscheidungsprozess zu analysieren. Obwohl die Einstiegshürde für die Nutzung von OLMo 2 relativ hoch ist, sinkt mit der Popularität der entsprechenden kostenlosen Schulungskurse die Schwierigkeit des Einstiegs allmählich, und es wird erwartet, dass immer mehr Forscher davon profitieren werden.

Zu den wichtigsten Vorteilen von OLMo 2 gehören:

• Vollständig quelloffenBereitstellung vollständiger Trainingsdatensätze, Modellbewertungscodes und Modellarchitekturen für den offenen Austausch von Forschungsergebnissen.
• Interpretierbarkeit des ModellsUnterstützung einer detaillierten Verfolgung und Analyse von Modellabweichungen, um die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit des Modells zu erhöhen.
• Transparenz bei der EntscheidungsfindungDer algorithmische Entscheidungsfindungsprozess ist völlig transparent und erleichtert den Forschern eine eingehende Analyse und Verbesserung.
• wissenschaftlicher ForschungswertEs eignet sich besonders für die Forschung in Spitzenbereichen wie KI-Ethik und Voreingenommenheit sowie für die Förderung einer gesunden Entwicklung der KI-Technologie.

Anmerkung der Redaktion: Wenn Sie praktische Erfahrungen oder Einblicke in das OLMo 2-Modell haben, teilen Sie diese bitte im Kommentarbereich mit, um den Fortschritt und die Entwicklung wissenschaftlicher KI-Tools zu fördern.

Zusammenfassung und Ausblick

Die Auswahl des richtigen KI-Modells ist freilich nur der erste Schritt zur Verbesserung der Forschungseffizienz. Forscher müssen weiter lernen und üben, fortschrittliche Prompt-Engineering-Techniken beherrschen und KI-Tools kreativ in ihre täglichen Forschungsabläufe integrieren, um das Potenzial der KI zu maximieren und einen echten Effizienzsprung in der Forschung zu erzielen. Da sich die KI-Technologie weiter entwickelt, haben wir allen Grund zu glauben, dass die Zukunft der Forschung intelligenter, effizienter und innovativer sein wird.