Revisão autorizada da Nature: cinco ferramentas de IA obrigatórias para pesquisadores (DeepSeek-R1 está na lista)

introdutório

O rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA) está remodelando o paradigma da pesquisa de maneiras sem precedentes. Recentemente, a Nature, uma das principais revistas acadêmicas internacionais, publicou uma análise aprofundada intitulada "Quais são as melhores ferramentas de IA para pesquisa?", que oferece uma análise aprofundada dos cinco modelos de IA mais populares no campo de pesquisa atual.

Este relatório não só abrange uma ampla gama de tipos de modelos, de código aberto a fechado, mas também inclui ferramentas de IA profissionais e de uso geral, além de comparar e analisar meticulosamente os pontos fortes e fracos desses modelos de IA convencionais para diferentes cenários de aplicação de pesquisa, fornecendo referências valiosas para os pesquisadores selecionarem e aplicarem ferramentas de IA.

Os 5 principais modelos científicos em detalhes

DeepSeek-R1: o alto desempenho encontra a abertura

DeepSeek-R1 Como uma estrela em ascensão, o DeepSeek-R1 se destaca entre muitos modelos de IA. De acordo com a Nature, o DeepSeek-R1 já é comparável ao modelo principal da OpenAI, o GPT-4, em termos de desempenho, mas com uma vantagem no custo da API. Além disso, o DeepSeek-R1 usa um modelo de ponderação de código aberto, que permite que os pesquisadores façam o download gratuito e personalizem o modelo de acordo com suas necessidades. Essa abertura abre um caminho eficaz para que equipes de pesquisa com orçamentos relativamente limitados criem modelos de inferência de nível profissional.

Apesar dos altos requisitos de recursos computacionais para a execução do modelo completo, os pesquisadores, incluindo Benyou Wang, da Universidade Chinesa de Hong Kong (Shenzhen), estão explorando ativamente o desenvolvimento de uma versão do DeepSeek-R1 que possa ser executada em um ambiente autônomo para reduzir ainda mais a barreira ao uso.

O DeepSeek-R1 demonstrou excelente desempenho nas áreas de resolução de problemas matemáticos, elaboração de códigos e geração de hipóteses de pesquisa. Exclusivamente, o DeepSeek expõe o "processo de pensamento" completo do modelo, o que fornece uma janela de visualização de "caixa preta" para que os pesquisadores entendam melhor a lógica de decisão do modelo e otimizem a saída. O DeepSeek permite que os pesquisadores compreendam melhor a lógica de decisão do modelo e otimizem a saída.

No campo do diagnóstico médico, Benyou Wang está explorando ativamente como aproveitar os poderosos recursos de raciocínio do DeepSeek-R1 para criar um caminho lógico completo, desde a avaliação inicial do paciente até o diagnóstico final e as recomendações de tratamento, injetando um novo impulso no desenvolvimento da medicina inteligente.

Entretanto, o DeepSeek-R1 não é perfeito. O relatório da Nature também aponta alguns de seus problemas atuais: em primeiro lugar, o processo de inferência do modelo é relativamente demorado, o que pode reduzir a eficiência em tarefas como recuperação rápida de informações e brainstorming; em segundo lugar, algumas agências governamentais em alguns países proibiram a equipe de usar o chatbot do DeepSeek-R1 devido a preocupações com a segurança dos dados; e, em segundo lugar, os mecanismos do DeepSeek-R1 para evitar a saída de informações prejudiciais ainda precisam ser aprimorados em comparação com alguns de seus concorrentes comerciais. Além disso, os mecanismos do DeepSeek para impedir a exportação de informações prejudiciais ainda precisam ser aprimorados em comparação com alguns de seus concorrentes comerciais. (Vale a pena observar, no entanto, que essas questões provavelmente terão relativamente pouco impacto no cenário de pesquisa doméstica).

Principais benefícios do DeepSeek-R1:

• Forte raciocínio matemáticoCapacidade de lidar eficazmente com cálculos matemáticos complexos e raciocínio lógico.
• Excelentes habilidades de codificaçãoHabilidades excelentes de codificação e depuração para auxiliar no desenvolvimento de software e na análise de dados.
• Processo de raciocínio transparenteCapacidade de gerar hipóteses de pesquisa e um processo de pensamento de modelo que seja transparente para o público e fácil de entender e otimizar.
• Potencial de diagnóstico médicoDesempenho excelente no campo de diagnósticos médicos, que deve fornecer suporte lógico claro e confiável para a tomada de decisões clínicas.
• Relação preço/desempenho competitivaA API é relativamente barata de usar e é particularmente adequada para equipes de pesquisa com orçamentos limitados.

Nota do editor: Com relação a DeepSeek Para obter um guia de aplicações de alto nível em pesquisa, consulte DeepSeek: from Beginner to Mastery e outros materiais relacionados para obter uma compreensão mais aprofundada de como aplicar ferramentas de IA à pesquisa.

o3-mini: ferramenta de raciocínio gratuita e avançada

o3-mini Como um modelo de inferência livre, ele também mostra um valor exclusivo no campo da pesquisa e do aprendizado científicos. A Nature relata que o o3-mini tem os seguintes cenários de aplicação no aprendizado científico:

• Simulação do raciocínio humanoComo modelo de raciocínio, o o3-mini usa uma abordagem de cadeia de pensamento para responder às perguntas passo a passo, simulando efetivamente o processo de raciocínio humano e ajudando os pesquisadores a entender como a IA toma decisões.
• Excelentes habilidades em ciências e matemáticaO sistema de computação da Microsoft é excelente em ciências e matemática e é capaz de realizar tarefas complexas de benchmarking, fornecendo suporte computacional confiável para pesquisas científicas.
• Especialistas em missões técnicasExperiência em lidar com tarefas técnicas, como resolver problemas de codificação e reorganizar dados, o que pode ser eficaz para aumentar a eficiência da pesquisa.
• Auxílio à análise conceitual matemáticaA análise de conceitos desconhecidos em provas matemáticas totalmente novas e pode ajudar na pesquisa matemática, mas ainda não é um substituto completo para o trabalho de matemáticos profissionais.

Vale ressaltar que o o3-mini é uma ferramenta de raciocínio totalmente gratuita, que pode ser usada mediante registro. A OpenAI também lançou um recurso pago chamado "Deep Research", que permite aos usuários rastrear e organizar informações de uma enorme quantidade de informações da Internet e gerar automaticamente relatórios de pesquisa com referências, o que é semelhante à realização de uma revisão da literatura. A função é semelhante à revisão da literatura, o que simplifica muito a coleta de informações e o trabalho de organização dos pesquisadores.

Para pesquisadores que precisam executar programação auxiliar no Cursor A integração do o3-mini em editores de código como este também é uma opção gratuita muito boa para aumentar a eficiência da programação.

Llama: uma ferramenta prática para a comunidade de pesquisa

Meta AI A série de modelos Llama é um trabalho representativo dos modelos de ponderação de código aberto. De acordo com a Nature, a série de modelos Llama foi baixada mais de 600 milhões de vezes na plataforma Hugging Face e é altamente reconhecida e amplamente utilizada na comunidade de pesquisa.

O principal ponto forte da Llama é o suporte à implantação e à operação em servidores locais ou institucionais, o que é fundamental para projetos científicos que precisam lidar com dados de pesquisa confidenciais. Embora o acesso aos modelos da Llama esteja frequentemente sujeito a solicitações de permissão, seu alto grau de flexibilidade e a excelente segurança dos dados fazem dela a ferramenta preferida de muitos pesquisadores para implantações localizadas de IA.

A lhama tem sido usada com sucesso em vários campos científicos:

• ciência dos materiaisPara estudos de previsão de estrutura cristalina para acelerar o processo de descoberta de novos materiais.
• computação quântica: para simulação de desempenho de computadores quânticos para o avanço da tecnologia de computação quântica.
• processamento de linguagem natural (NLP)para a compreensão e o processamento da linguagem em domínios especializados e para melhorar a eficiência da análise da literatura especializada.
• inteligência artificial (IA)Servir como infraestrutura para todos os tipos de modelos de pesquisa personalizados, fornecendo suporte sólido para pesquisa e inovação.

Alguns pesquisadores experimentaram o modelo Llama 70B na plataforma Silicon Mobility e descobriram que ele é muito rápido, mas pode ser ligeiramente inferior ao DeepSeek-R1 em termos de qualidade de resposta (o que pode refletir a diferença de ênfase entre modelos de uso geral e modelos de inferência). Portanto, o Llama pode ser mais adequado para aplicações como questionamento rápido de pontos de conhecimento, por exemplo, os pesquisadores podem criar bases de conhecimento pessoais e usar o Llama para recuperação rápida, aproveitando ao máximo sua vantagem de velocidade e melhorando a eficiência da aquisição de informações.

Claude: Assistente profissional para código e redação técnica

Antrópica Empresa desenvolvida Claude O modelo Sonnet do Claude 3.5 demonstrou seu poder no campo do desenvolvimento de códigos e da redação técnica. A Nature relata que o Claude 3.5 Sonnet não apenas garante o uso preciso da terminologia, mas também melhora a legibilidade de documentos científicos e técnicos, o que o torna uma ajuda poderosa para pesquisadores no desenvolvimento de códigos e na redação acadêmica.

O Claude 3.5 Sonnet vem com os seguintes recursos:

• habilidades de codificaçãoHabilidades sólidas de codificação, especialmente preferidas por engenheiros de desenvolvimento de software no Vale do Silício.
• processamento multimodalSuporte ao processamento e à interpretação simultâneos de vários tipos de informações, como gráficos, imagens e textos, para integração e análise mais abrangentes das informações.
• controle remotoCapacidade de operar remotamente computadores de usuários e controlar outros aplicativos para fluxos de trabalho mais inteligentes.
• Otimização da redaçãoMelhorar a qualidade dos trabalhos acadêmicos e da documentação técnica, otimizando efetivamente o estilo de redação e a legibilidade e garantindo a precisão do conteúdo técnico.
• cenário do aplicativoA empresa é particularmente adequada para redigir manuscritos profissionais, como solicitações de bolsas de pesquisa e documentos técnicos, que ajudam a estabelecer projetos de pesquisa bem-sucedidos e a traduzir eficientemente os resultados em ações.

Alguns usuários comentaram que o Claude 3.5 Sonnet tem um desempenho muito bom em termos de codificação e redação técnica, mas ainda não tive essa experiência. (De acordo com algumas análises, o uso do Claude 3.5 Sonnet é relativamente caro, e o DeepSeek-R1 também é muito competitivo em termos de capacidade de codificação).

OLMo: uma nova opção para pesquisa científica totalmente de código aberto

O OLMo 2 pode ser uma opção melhor para pesquisadores que desejam se aprofundar no funcionamento interno dos modelos de IA. A Nature informa que o OLMo 2 é realmente um modelo de código aberto, proporcionando aos pesquisadores transparência e controle sem precedentes.

O OLMo 2 não apenas abre o código-fonte dos pesos do modelo, mas também expõe o conjunto de dados de treinamento do modelo e o código de avaliação do modelo em sua totalidade. Essa extrema abertura oferece aos pesquisadores a possibilidade de obter uma compreensão mais profunda do funcionamento interno do modelo, rastrear os desvios do modelo e analisar o processo algorítmico de tomada de decisões. Embora o limite para usar o OLMo 2 seja relativamente alto, com a popularidade dos cursos de treinamento gratuitos relacionados, a dificuldade de começar está diminuindo gradualmente, e espera-se que cada vez mais pesquisadores se beneficiem dele.

Os principais benefícios do OLMo 2 incluem:

• Código-fonte totalmente abertoFornecimento de conjuntos de dados de treinamento completos, códigos de avaliação de modelos e arquiteturas de modelos para compartilhamento aberto de resultados de pesquisa.
• Interpretabilidade do modeloSuporte ao rastreamento e análise aprofundados dos desvios do modelo para aumentar a credibilidade e a confiabilidade do modelo.
• Transparência na tomada de decisõesO processo algorítmico de tomada de decisão é totalmente transparente, facilitando a análise aprofundada e o aprimoramento por parte dos pesquisadores.
• valor da pesquisa científicaÉ particularmente adequado para pesquisas relacionadas a áreas de ponta, como ética e preconceito em IA, e para promover o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA.

Nota do editor: se você tiver experiência prática ou insights sobre o modelo OLMo 2, compartilhe-os na seção de comentários para promover o progresso e o desenvolvimento de ferramentas científicas de IA.

Resumo e perspectivas

É certo que escolher o modelo certo de IA é apenas o primeiro passo para melhorar a eficiência da pesquisa. Os pesquisadores precisam continuar aprendendo e praticando, dominando técnicas avançadas de Prompt Engineering e integrando de forma criativa as ferramentas de IA em seus fluxos de trabalho diários de pesquisa para maximizar o potencial da IA e realmente dar um salto na eficiência da pesquisa. Como a tecnologia de IA continua a evoluir, temos todos os motivos para acreditar que o futuro da pesquisa será mais inteligente, mais eficiente e mais inovador.