DeepSeek-R1 - модель выводов ИИ от DeepSeek, производительность приведена в соответствие с релизом OpenAI o1

Что такое DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 - это высокопроизводительная модель искусственного интеллекта от компании DeepSeek из Ханчжоу, сравнимая с релизом OpenAI o1. Модель пост-обучена на основе крупномасштабных методов обучения с подкреплением и требует лишь очень небольшого количества помеченных данных для достижения превосходной производительности в таких задачах, как математика, кодирование и рассуждения на естественном языке. DeepSeek-R1 следует лицензии MIT с открытым исходным кодом, поддерживает дистилляцию модели, а также свободное использование, модификацию и коммерциализацию пользователями. Технология рассуждений с длинными цепочками позволяет создавать цепочки мыслей длиной до десятков тысяч слов, что позволяет постепенно декомпозировать сложные проблемы и решать их на основе многоступенчатых логических рассуждений. Модель широко используется в научных исследованиях, обработке естественного языка, образовании и анализе данных.

Ключевые особенности DeepSeek-R1

• Превосходная производительность вывода: Он отлично справляется с такими сложными задачами, как математика, генерация кода и рассуждения на естественном языке, по возможностям рассуждений сопоставим с официальной версией OpenAI o1 и поддерживает эффективную обработку всех типов сложных логических задач.
• Эффективное использование данных: Обучение с помощью методов обучения с подкреплением и очень небольшого количества помеченных данных значительно улучшает способность модели к выводу, резко снижает затраты на маркировку данных и повышает эффективность обучения.
• Мощная модель с поддержкой дистилляции: Поддержка пользователей для дистиллирования моделей с результатами DeepSeek-R1 и обучения моделей меньшего размера для удовлетворения потребностей конкретных сценариев применения, таких как развертывание облегченных моделей на устройствах с ограниченными ресурсами.
• Открытый исходный код и гибкие лицензии: Следуя лицензии MIT License с открытым исходным кодом, пользователи могут свободно использовать, модифицировать и коммерциализировать, с высокой гибкостью и масштабируемостью, применимой к различным сценариям разработки и исследований.

Адрес официального сайта DeepSeek-R1

• Репозиторий GitHub::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Библиотека моделей HuggingFace::https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• Технические документы::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1

Как использовать DeepSeek-R1

• Опыт работы на официальном сайте: Доступ к DeepSeek'sОфициальный сайт. Следуйте инструкциям, чтобы зарегистрироваться и войти в систему. Включите режим "Глубокое мышление" и вызывайте DeepSeek-R1 напрямую, чтобы выполнить всевозможные задания на рассуждение.
• API-сервисы::
  • Доступ к платформе API: Зарегистрируйтесь и войдите в API-платформу DeepSeek. Получите ключ API.
  • вызов интерфейса: Установите model='deepseek-reasoner' в коде для вызова интерфейса API. Пример кода:

import requests

api_key = 'your_api_key'
url = 'https://api.deepseek.com/v1/inference'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'model': 'deepseek-reasoner',
    'prompt': '你的问题或任务描述',
    'max_tokens': 100  # 输出的最大token数
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

• локальное развертывание: Получите доступ к репозиторию GitHub для DeepSeek-R1. Клонируйте репозиторий для установки зависимостей. Следуйте инструкциям в репозитории для загрузки и вывода модели. Пример кода (Python):

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-R1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = '你的问题或任务描述'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Основные преимущества DeepSeek-R1

• Хорошие навыки рассуждения: Он отлично справляется с такими задачами, как математика, код и рассуждения на естественном языке, и сопоставим с производительностью официальной версии o1 от OpenAI.
• Эффективное использование данных: На основе методов обучения с подкреплением требуется лишь небольшое количество меченых данных, чтобы значительно улучшить вывод и снизить затраты на данные.
• техника вывода по длинной цепочке: Основанное на длинных цепочках рассуждений, с цепочками мыслей длиной до десятков тысяч слов, оно может постепенно декомпозировать сложные проблемы и повышать эффективность выполнения сложных задач.
• Поддержка дистилляции моделейИспользуйте результаты моделирования для обучения более мелких моделей, отвечающих требованиям конкретных сценариев, таких как развертывание легких устройств.
• Открытый исходный код и гибкие лицензииСледуйте MIT License с открытым исходным кодом, пользователи могут свободно использовать, изменять и коммерческие, широко применимые.
• Широкий спектр сценариев примененияПрименяется во многих областях, таких как научные исследования, обработка естественного языка, корпоративная разведка, образование, анализ данных и так далее.
• Эффективные API-сервисы: Предоставляет API-интерфейс, легко интегрируется, имеет разумную цену и подходит для крупномасштабных коммерческих приложений.

Для кого предназначен DeepSeek-R1?

• (научный) исследователь: Для исследователей, которым необходимо проводить сложное математическое моделирование, оптимизацию алгоритмов и инженерные исследования.
• разработчик систем обработки естественного языка: Подходит для разработчиков NLP, занимающихся пониманием естественного языка, автоматическим рассуждением и генерацией текстов.
• Корпоративная техническая команда: Идеально подходит для корпоративных команд, которым необходимо улучшить интеллектуальное обслуживание клиентов, автоматизированные системы принятия решений и персонализированные системы рекомендаций.
• Преподаватели и студенты: Подходит для преподавателей, которым необходимо помочь учащимся освоить сложные рассуждения, а также для студентов, изучающих математику и программирование.
• Сотрудники по анализу данных и поддержке принятия решений: Подходит для аналитиков данных и лиц, принимающих решения, которым необходимо решать сложные задачи логических рассуждений, прогнозирования рынка и разработки стратегии.