Deepseek R1 : 일주일 전 AI 혁신의 새로운 전환점으로, AI 산업은 Deepseek R1의 출현으로 시끄럽지 만 시간이 지남에 따라 다소 안정적입니다.
그러나이 사건은 간단한 일로 끝나지 않을 것입니다.
Depseek의 연구 및 기술적 접근 방식은 기존 AI 모델, 특히 강화 학습 및 추론 기술의 조합에서 다른 방식으로 최적화되어 왔으며 이제는 단순히 학습 데이터를 넘어서서보다 정교한 추론 및 논리를 기반으로합니다.
우리는 문제를 해결하는 시대에 들어갑니다.
DeepSeek R1은 저렴한 비용으로 고성능을 달성 할 가능성을 보여 주며, 이는 글로벌 AI 생태계에서 새로운 경쟁을 일으킬 것입니다.
AI 산업은 미래에 어떻게 변화 할 것인가? AI 모델의 최적화 속도 향상 : 100 일마다 용량이 밀집되는 추세는 AI 연구가보다 효율적으로 발전 할 것임을 시사합니다.
AI 모델에 대한 검증 : 높은 성능 AI 개발이 가능할 것입니다.
DeepSeek, OpenAi 및 Google Deepmind와 같은 글로벌 기업 간의 경쟁은 더욱 강렬해질 것으로 예상됩니다.
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Deepseek의 핵심 혁신 지점 (번역)
R1 모델 교육
DeepSeek R1은 DeepSeek V3 기반 모델을 기반으로 한 대규모 강화 학습 (RL) 기술을 사용하여 개발되었으며,이 모델은 강력한 추론과 대규모 강화 모델 인 DeepSeek-R1-Zero를 만들었습니다.
학습을 가능하게하는 핵심 기술 기능은 강화 학습을 확장하기 위해 규칙 기반 접근 방식을 채택하는 것입니다.
DeepSeek R1에 대한 또 다른 중요한 기여는 강화 학습 기술이 수학 및 알고리즘 코드와 같은 명확한 영역에 적용될뿐만 아니라 다른 영역에서 강력한 추론 능력을 발휘할 수 있도록 창의적으로 확장하는 것입니다.
당시에는 생각할 수있는 능력을 느낄 수 있습니다.
핵심 요약 1. 규칙 기반 접근법은 대규모 강화 학습을 가능하게합니다.
** -급한 추론 SFT 데이터 및 일반 SFT 데이터는 미세 조정과 혼합됩니다.
이를 통해 DeepSeek R1은 OpenAI의 GPT-4-Level 추론 성능을 구현할 수 있습니다.
역량 밀도 밀도는 모델의 활성화 된 매개 변수로 나눈 값이며, 이는 모델에 표시되는 모델의 능력이며, 이는 매개 변수 수가 더 높을 수 있는지 지표로 볼 수 있습니다.
작년 반에 발표 된 대표 AI 모델을 분석 한 결과, 용량 밀도는 100 일마다 두 배가되므로 100 일마다 절반 파라미터 만 구현할 수 있습니다.
능력 밀도 향상의 주요 요인 1. 데이터 품질 : 데이터 품질이 높을수록 학습 효과가 많아집니다.
이를 위해서는 ** 데이터 거버넌스 **가 중요합니다.
2. 모델 아키텍처의 개선 : 희소 활성화 모델을 채택하고 더 작은 매개 변수로 더 많은 기능을 수행하도록 설계되었습니다.
3. 학습 개선 : OpenAI를 포함한 AI Research Institutes는 “스케일링 예측”기술을 사용합니다.
그것은 최적의 데이터 구성 및 과복 모수 조합을 예측하기 위해 전체 스케일 모델 학습 전에 다양한 실험을 예측합니다.
배울 수 있습니다.
-AI 혁명과 미래의 전망 IBM ** Thomas Watson ** 과거 정보 혁명이 시작되었을 때“세계는 5 대 이상의 컴퓨터가 필요하지 않을 것입니다.
” 그러나 오늘날 수십억 개의 컴퓨팅 장비가 전 세계의 사회를 유지하고 있습니다.
AI 시대의 AI 시대의 AI 시대의 AI ERA의 핵심 엔진은 AI 시대의 AI 시대의 혁신에 무한한 가능성을 가지고 있으며 그 범위는 매우 넓습니다.
기존 프레임 워크에 구속 될 필요는 없으며 AI 기술은 미래에 더 빠르게 발전 할 것이며,이를 사용하는 비즈니스 및 산업 혁신은 가속화 될 것입니다.
결론 DeepSeek R1은 강력한 추론 능력과 강화 학습을 사용하여 강력한 추론 능력과 최적화 된 모델 구조를 통해 최신 OpenAI 모델에 대한 비슷한 성능을 달성합니다.
II는 용량 밀도가 빠르게 증가 할 때 연령에 더 강력하고 효율적으로 발전 할 것이며 이러한 변화는 AI 혁신의 AI 혁신입니다.
그것은 글로벌 AI 시장에서 새로운 경쟁을 가속화하고 형성 할 것입니다.
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