Авторитетный обзор Nature: пять обязательных инструментов ИИ для исследователей (DeepSeek-R1 входит в список)

вводная

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) беспрецедентно меняет парадигму научных исследований. Недавно Nature, ведущий международный научный журнал, опубликовал подробный обзор под названием "Какие инструменты ИИ лучше всего подходят для исследований?", в котором представлен глубокий анализ пяти наиболее популярных моделей ИИ в современной исследовательской сфере.

Этот отчет не только охватывает широкий спектр типов моделей от открытого до закрытого исходного кода, но и включает инструменты ИИ общего назначения и профессиональные инструменты ИИ, а также тщательно сравнивает и анализирует сильные и слабые стороны этих основных моделей ИИ для различных сценариев применения в исследованиях, предоставляя ценные рекомендации для исследователей по выбору и применению инструментов ИИ.

5 лучших научных моделей в деталях

DeepSeek-R1: высокая производительность и открытость

DeepSeek-R1 Как восходящая звезда, DeepSeek-R1 выделяется среди многих моделей ИИ. По данным Nature, DeepSeek-R1 уже сравнима с флагманской моделью OpenAI GPT-4 по производительности, но имеет преимущество в стоимости API. Более того, DeepSeek-R1 использует модель взвешивания с открытым исходным кодом, что позволяет исследователям свободно загружать и настраивать модель в соответствии со своими потребностями. Такая открытость открывает эффективный путь для исследовательских групп с относительно ограниченным бюджетом к созданию моделей вывода профессионального уровня.

Несмотря на высокие требования к вычислительным ресурсам для запуска полной модели, исследователи, включая Беньоу Ванга из Китайского университета Гонконга (Шэньчжэнь), активно изучают возможность разработки версии DeepSeek-R1, которая может быть запущена в автономной среде, чтобы еще больше снизить барьер для использования.

DeepSeek-R1 продемонстрировал отличную производительность в области решения математических задач, написания кода и генерации исследовательских гипотез. Уникальность DeepSeek заключается в том, что он раскрывает весь "мыслительный процесс" модели, что позволяет исследователям лучше понять логику принятия решений в модели и оптимизировать выходные данные. Результаты и повышение эффективности исследований.

В области медицинской диагностики Беньоу Ванг активно изучает возможности использования мощных умозаключений DeepSeek-R1 для построения полного логического пути от первичной оценки пациента до окончательного диагноза и рекомендаций по лечению, что придает новый импульс развитию интеллектуального здравоохранения.

Однако DeepSeek-R1 не идеален. В докладе Nature указываются и некоторые существующие проблемы: во-первых, процесс вывода модели занимает относительно много времени, что может снизить эффективность таких задач, как быстрый поиск информации и мозговой штурм; во-вторых, правительственные агентства некоторых стран запретили сотрудникам пользоваться чат-ботом DeepSeek-R1 из-за соображений безопасности данных; во-вторых, механизмы предотвращения вывода вредной информации в DeepSeek-R1 еще требуют доработки по сравнению с некоторыми его коммерческими конкурентами. Кроме того, механизмы предотвращения экспорта вредоносной информации в DeepSeek еще предстоит усовершенствовать по сравнению с некоторыми из его коммерческих конкурентов. (Стоит, однако, отметить, что эти вопросы, скорее всего, будут иметь относительно небольшое влияние на сценарий внутренних исследований).

Ключевые преимущества DeepSeek-R1:

• Сильное математическое мышление: Способность эффективно работать со сложными математическими расчетами и логическими рассуждениями.
• Отличные навыки кодирования: Отличные навыки написания и отладки кода для помощи в разработке программного обеспечения и анализе данных.
• Прозрачный процесс обоснования: Способность генерировать исследовательские гипотезы и моделировать процесс мышления, который является прозрачным для общественности, простым для понимания и оптимизации.
• Медицинский диагностический потенциал: Отличная работа в области медицинской диагностики, которая должна обеспечить четкую и надежную логическую поддержку для принятия клинических решений.
• Конкурентоспособное соотношение цены и качестваAPI относительно недорог в использовании и особенно подходит для исследовательских групп с ограниченным бюджетом.

Примечание редактора: По поводу DeepSeek Для более глубокого понимания того, как применять инструменты ИИ в исследованиях, обратитесь к книге "DeepSeek: от новичка к мастерству" и другим соответствующим материалам.

o3-mini: бесплатный и мощный инструмент для рассуждений

o3-mini Будучи свободной моделью вывода, она также демонстрирует уникальную ценность в области научных исследований и обучения. По данным Nature, o3-mini имеет следующие сценарии применения в научном познании:

• Моделирование человеческого мышленияВ качестве модели рассуждений o3-mini использует подход "Цепочка мыслей" для пошагового ответа на вопросы, эффективно имитируя процесс рассуждений человека и помогая исследователям понять, как ИИ принимает решения.
• Отличные навыки в области естественных наук и математики: отлично разбирается в естественных науках и математике и способен решать сложные задачи бенчмаркинга, обеспечивая надежную вычислительную поддержку научных исследований.
• Технические специалисты по миссиям: Опыт решения технических задач, таких как решение проблем кодирования и реорганизация данных, что может способствовать повышению эффективности исследований.
• Пособие по математическому концептуальному анализу: хорошо подходит для анализа незнакомых понятий в совершенно новых математических доказательствах и может помочь в математических исследованиях, но все же не является полноценной заменой работы профессиональных математиков.

Стоит отметить, что o3-mini - это совершенно бесплатный инструмент для рассуждений, которым можно воспользоваться, зарегистрировавшись. OpenAI также запустил платную функцию под названием "Deep Research", которая позволяет пользователям собирать и систематизировать информацию из огромного количества интернет-информации и автоматически генерировать исследовательские отчеты со ссылками, что похоже на проведение обзора литературы. Функция аналогична обзору литературы, что значительно упрощает работу исследователей по сбору и систематизации информации.

Для исследователей, которым необходимо выполнить вспомогательное программирование в Курсор Интеграция o3-mini в редакторы кода, такие как этот, также является очень хорошей бесплатной опцией для повышения эффективности программирования.

Llama: практический инструмент для исследовательского сообщества

Мета ИИ Серия моделей Llama - это репрезентативная работа среди весовых моделей с открытым исходным кодом. По данным Nature, модели серии Llama были загружены более 600 миллионов раз на платформе Hugging Face, они получили признание и широко используются в исследовательском сообществе.

Главным достоинством Llama является поддержка развертывания и работы на локальных или институциональных серверах, что очень важно для научных проектов, которым необходимо работать с конфиденциальными данными исследований. Хотя доступ к моделям Llama часто зависит от запросов на разрешение, высокая степень гибкости и отличная защита данных делают ее предпочтительным инструментом для многих исследователей при локальном развертывании ИИ.

Ллама успешно используется в ряде научных областей:

• материаловедение: Для проведения исследований по предсказанию кристаллической структуры с целью ускорения процесса открытия новых материалов.
• квантовые вычисления: моделирование производительности квантовых компьютеров для развития технологии квантовых вычислений.
• обработка естественного языка (NLP): для понимания и обработки языка в специализированных областях и для повышения эффективности анализа специализированной литературы.
• искусственный интеллект (ИИ): Служит инфраструктурой для всех видов индивидуальных исследовательских моделей, обеспечивая надежную поддержку исследований и инноваций.

Некоторые исследователи испытали модель Llama 70B на платформе Silicon Mobility и обнаружили, что она очень быстрая, но может немного уступать DeepSeek-R1 по качеству ответов (что может отражать разницу в акцентах между моделями общего назначения и моделями вывода). Поэтому Llama может больше подходить для таких приложений, как быстрый опрос по точкам знаний, например, исследователи могут создавать персональные базы знаний и использовать Llama для быстрого поиска, полностью используя ее преимущество в скорости и повышая эффективность получения информации.

Клод: Профессиональный ассистент по написанию кодов и технических текстов

Антропология Компания разработала Клод Модель Claude 3.5 Sonnet продемонстрировала свои возможности в области разработки кодов и технического письма. В журнале Nature сообщается, что Claude 3.5 Sonnet не только обеспечивает точное использование терминологии, но и улучшает читабельность научных и технических документов, что делает ее мощным помощником для исследователей в разработке кодов и написании научных работ.

Claude 3.5 Sonnet обладает следующими характеристиками:

• навыки кодирования: Сильные навыки кодирования, что особенно ценится инженерами по разработке программного обеспечения в Кремниевой долине.
• мультимодальная обработка: Поддерживает одновременную обработку и интерпретацию нескольких типов информации, таких как графики, изображения и текст, для более полной интеграции и анализа информации.
• дистанционное управление: Возможность удаленного управления пользовательскими компьютерами и контроля других приложений для повышения эффективности рабочих процессов.
• Оптимизация написания: Повышение качества научных работ и технической документации за счет эффективной оптимизации стиля письма и читабельности, а также обеспечения точности технического содержания.
• сценарий примененияКомпания особенно хорошо подходит для написания профессиональных рукописей, таких как заявки на исследовательские гранты и техническая документация, которые помогают создавать успешные исследовательские проекты и эффективно воплощать результаты в жизнь.

Некоторые пользователи отмечают, что Claude 3.5 Sonnet очень хорошо справляется с написанием кода и технической документации, но я пока не сталкивался с этим. (Согласно некоторым отзывам, Claude 3.5 Sonnet относительно дорог в использовании, а DeepSeek-R1 также очень конкурентоспособен в плане способности к написанию кода).

OLMo: новый вариант для научных исследований с открытым исходным кодом

OLMo 2 может стать лучшим выбором для исследователей, желающих глубже изучить внутреннюю работу моделей ИИ. По сообщению Nature, OLMo 2 - это модель с открытым исходным кодом, обеспечивающая исследователям беспрецедентную прозрачность и контроль.

OLMo 2 не только предоставляет открытый исходный код весов модели, но и полностью раскрывает обучающие данные и код оценки модели. Такая предельная открытость дает исследователям возможность глубже понять внутреннюю работу модели, отследить ее отклонения и проанализировать процесс принятия решений алгоритмом. Хотя порог для использования OLMo 2 относительно высок, с ростом популярности соответствующих бесплатных учебных курсов сложность начала работы постепенно снижается, и ожидается, что все больше исследователей смогут извлечь из этого пользу.

Основные преимущества OLMo 2 включают:

• Полностью открытый исходный код: Предоставление полных наборов обучающих данных, кодов оценки моделей и архитектур моделей для открытого обмена результатами исследований.
• Интерпретируемость модели: Поддержка углубленного отслеживания и анализа отклонений модели для повышения достоверности и надежности модели.
• Прозрачность в принятии решений: Процесс принятия алгоритмических решений полностью прозрачен, что позволяет исследователям проводить глубокий анализ и совершенствовать его.
• ценность научных исследованийОн особенно подходит для исследований, связанных с такими передовыми областями, как этика и предвзятость ИИ, а также для содействия здоровому развитию технологий ИИ.

Примечание редактора: Если у вас есть практический опыт или представление о модели OLMo 2, пожалуйста, поделитесь им в разделе комментариев, чтобы способствовать прогрессу и развитию научных инструментов ИИ.

Резюме и перспективы

Безусловно, выбор правильной модели ИИ - это только первый шаг к повышению эффективности исследований. Исследователям необходимо продолжать учиться и практиковаться, осваивать передовые методы Prompt Engineering и творчески интегрировать инструменты ИИ в свои ежедневные рабочие процессы, чтобы раскрыть весь потенциал ИИ и действительно добиться скачка в эффективности исследований. По мере развития технологий ИИ у нас есть все основания полагать, что будущее исследований будет более умным, эффективным и инновационным.