В світі штучного інтелекту, де ставки дуже високі, не кожен день новачок вступає в боротьбу і потрапляє точно в ціль, вражаючи важковаговика індустрії. Але саме це зробила модель DeepSeek R1, коли змусила OpenAI o1–1217 пройти через всі турніри. Давайте заглибимося в історію цієї битви._
Deep Seek R1
Раунд 1: Бенчмарк з великим ударом
BenchmarkDeepSeek-R1OpenAI o1–1217ПереможецьAIME 2024
Джерело: Analytics Vidhya
У битві бенчмарків модель DeepSeek-R1 демонструє свої м'язи в задачах, пов'язаних з математикою, випереджаючи OpenAI o1–1217 в AIME 2024 та MATH-500. Однак, коли мова заходить про програмування і загальні знання, o1–1217 все ж таки утримує лідерство. Класичний випадок: "Що ти можеш зробити, я теж майже так само".
Раунд 2: Мозок за м'язами
Що ж приховано під капотом у цього несподіваного претендента? DeepSeek-R1 використовує унікальний режим тренування, зосереджуючись на навчанні з підкріпленням (RL) для поліпшення здатностей до логічного мислення. Раунд 2: Архітектура моделі
DeepSeek-R1 використовує вдосконалену архітектуру, оптимізовану для логічного мислення. Ключові особливості включають:
- Multi-Head Latent Attention: Забезпечує більш потужне та контекстуальне розуміння.
- Mixture-of-Experts: Ефективно розподіляє навантаження між шарами моделі.
- Reinforcement Learning (RL): Тонко налаштовано для логічного мислення, що є справжнім проривом у задачах ШІ.
Для детальнішого розбору перегляньте дослідження:
Раунд 3: Приведення бою додому
Чи готові побачити, чи може цей новачок витримати поєдинок у вашій арені? Ось як ви можете запустити DeepSeek-R1 на вашій системі Ubuntu:
- Встановіть Ollama
- Ollama стане вашим тренером, допомагаючи керувати та запускати великі мовні моделі на локальному комп'ютері. Для встановлення на вашу систему Ubuntu відкрийте термінал і виконайте наступну команду:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Ця команда завантажить і виконає скрипт інсталяції Ollama, налаштувавши необхідні компоненти на вашій системі.
Запустіть сервіс Ollama
З Ollama у вашому кутку, пора почати підготовку до бою:
ollama serve
Ця команда запускає сервіс Ollama, готуючи його до обробки запитів моделі.
Завантажте та запустіть DeepSeek-R1
Тепер, давайте запустимо головну подію:
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:1.5b
- Перша команда завантажує модель DeepSeek-R1, а друга команда її запускає. Будьте готові почекати деякий час при завантаженні — хороші речі приходять до тих, хто чекає.
Запуск локально потребує приблизно 26 ГБ оперативної пам'яті.
Останній дзвінок: Вердикт
DeepSeek-R1 увірвалася на арену ШІ з великим ударом, доводячи, що для досягнення значущих результатів не обов'язково мати мільярдні бюджети. Завдяки ефективним методам тренування та відкритій співпраці DeepSeek показала, що іноді новачок може не лише конкурувати, але й надихнути на нову хвилю інновацій.
Отже, хоча OpenAI o1–1217 може зберігати титул у деяких сферах, DeepSeek-R1 — це претендент, за яким варто стежити. Врешті-решт, хто не любить хорошу історію про новачка.
Застереження: жодна модель ШІ не постраждала під час написання цієї статті. Всі бенчмарки були проведені в контрольованому середовищі. Ваш досвід може відрізнятися. Батареї не включені.
Раунд 4: Створення інтерфейсу чат-бота
Запуск моделі локально — це лише половина історії.
Щоб по-справжньому використати потенціал моделі, ми створили Інтерфейс чат-бота DeepSeekR1–1.5b, модульну платформу, яка поєднує сучасні технології:
Постановка проблеми
Взаємодія з передовими моделями ШІ може здатися розшифровкою стародавніх ієрогліфів. Складні налаштування та незручні інтерфейси стають бар'єрами для початку роботи.
Рішення
Інтерфейс чат-бота DeepSeekR1–1.5b вирішує ці проблеми за допомогою:
- Next.js Frontend: Безперешкодно обробляє взаємодії користувача.
- Flask Backend: Ефективно обробляє запити та з'єднується з моделлю.
- Docker: Спрощений процес розгортання на різних системах.
Ключові спостереження
- Frontend: Використання Tailwind CSS та Next.js дозволило швидко прототипувати та додавати інтерактивні анімації, такі як динамічний
DottedBall. - Backend: Простота Flask зробила інтеграцію API надзвичайно зручною, а Docker забезпечив стабільність розгортання.
- Інтеграція: Проксі API в Next.js бездоганно з'єднував frontend та backend, забезпечуючи ефективну комунікацію.
Майбутнє DeepSeekR1
Хоча поточна версія вже продемонструвала свій потенціал, можливості безмежні. Від голосових інтерфейсів до багатомовної підтримки — дорожня карта для DeepSeekR1 така ж амбітна, як і його бенчмарки.
Спробуйте самі та станьте частиною революції!
Хто сказав, що новачки не мають шансів?
Перекладено з: DeepSeek-R1: The AI Underdog Giving OpenAI a Run for Its Money