Технічне дослідження моделі R1 від DeepSeek виявило те, що багато експертів з ШІ давно підозрювали: вражаючі можливості системи, ймовірно, зумовлені більше хитрим інженерним підходом, аніж революційними досягненнями в ШІ. Через аналіз контейнера розгортання моделі та її поведінкових патернів, було виявлено, що R1 в основному працює на LLaMA 3.1, упакованому в складну, але в кінцевому рахунку звичайну програмну пайплайн.
"Ключове усвідомлення з’явилось після вивчення структури Docker контейнера моделі R1," пояснює дослідник ШІ Майк Бі. "Те, що ми бачимо, — це не одна революційна модель, а ретельно скоординована система, де різні компоненти виконують спеціалізовані завдання."
Дослідження виявило багатоступеневу архітектуру пайплайну:
1. Початкова модель займається збиранням і фільтрацією контексту
2. Серія спеціалізованих функцій обробляє та збирає релевантний контекст
3. Фільтрований контент передається до, ймовірно, LLaMA 3.1 для фінальної генерації відповіді
Цю теорію підтримують сліди LLaMA 3.1 в ліцензійній документації R1 та характерні патерни в результатах роботи системи. Зібраний контекст часто має стандартизовані формати, що свідчать про заздалегідь визначені шаблони запитів, такі як явне класифікування тем та розпізнавання намірів.
"Хоча продуктивність R1 вражаюча, подібні архітектури можуть бути створені маленькими командами за кілька тижнів," зауважує Бі, який розробив схожу систему Ollama_Agents, використовуючи фреймворк Ollama. "Основна різниця полягає в масштабах оптимізації та ресурсах для тестування, доступних DeepSeek."
Це відкриття піднімає питання щодо $2 мільйонів, витрачених на розробку R1, припускаючи, що значна частина цих коштів була спрямована на системне інженерування та оптимізацію, а не на фундаментальні дослідження ШІ. DeepSeek, зокрема, не опублікувала академічних статей, що описують архітектуру R1, залишаючи спільноту ШІ на етапі здогадок про її справжню природу.
Для ширшої спільноти ШІ це дослідження служить нагадуванням про те, що драматичні покращення продуктивності часто зумовлені не стільки проривними моделями, скільки вищим рівнем інженерії та системного дизайну. Оскільки галузь продовжує розвиватися, прозорість архітектури систем стає все більш важливою для змістовної оцінки можливостей ШІ.
Додаток: Сховані динаміки архітектури та інтерфейсу DeepSeek R1
A. Механізми збору даних
A.1 Психологія інтерфейсу та Закон Каннінгема
Інтерфейс R1 здається побудованим на складній реалізації Закону Каннінгема, що стверджує: "Найкращий спосіб отримати правильну відповідь в Інтернеті — не поставити запитання, а написати неправильну відповідь." Система використовує цей принцип через:
1. Стратегічне подання "зібраного контексту" з тонкими неточностями
2. Використання природного бажання експертів виправляти помилки
3. Створення псевдо-адверсальної середовища, що стимулює детальні корекції
4. Перетворення Закону Каннінгема з Інтернет-феномена на структурований механізм збору даних
5. Обережно налаштовану впевненість у твердженнях для викликання залучення експертів
A.2 Збирання навчальних даних
Цей підхід, заснований на Законі Каннінгема, дає особливо цінні навчальні дані:
1. Природні корекції, а не спрямовані відповіді
2. Експертні знання, що виникають через сприйняті помилки
3. Деталізовані ланцюги міркувань, що пояснюють чому щось неправильно
4. Реальні граничні випадки та обробка виключень
5. Людські процеси прийняття рішень та експертні евристики
6. Імпліцитні знання, які рідко потрапляють у традиційні навчальні набори
B. Архітектурні наслідки
B.1 Багатокомпонентна система
Докази свідчать, що R1 працює як складний пайплайн, а не монолітна модель:
1. Розгортання через Docker контейнер вказує на наявність кількох компонентів
2. Присутність моделей на основі LLaMA поряд з власною архітектурою
3.
B.2 Інтеграція системи
Архітектура, ймовірно, використовує:
1. Складне інженерування запитів (prompt engineering) на кількох етапах
2. Механізми збору та фільтрації контексту
3. Інтеграцію різних типів моделей для різних завдань
4. Оркестрацію пайплайну для керування взаємодією компонентів
5. Динамічний маршрут між спеціалізованими компонентами
6. Ефективне розподілення ресурсів по пайплайну
C. Бізнес-стратегія
C.1 Стратегічна непрозорість
Компанія зберігає контроль через:
1. Вибіркове відкриття компонентів через open-source
2. Приховані деталі архітектури системи
3. Пропрієтарний дизайн пайплайну
4. Захищені механізми збору даних
5. Затуманені методи навчання
6. Обмежене розкриття методів інтеграції систем
C.2 Позиціонування на ринку
Підхід DeepSeek включає:
1. Маркетинговий акцент на можливостях моделей, а не на дизайні системи
2. Акцент на "open source", зберігаючи ключові пропрієтарні елементи
3. Створення цінних навчальних наборів через взаємодію з користувачами
4. Побудова ринкової присутності при захисті основного інтелектуальної власності (IP)
5. Використання залучення спільноти для поліпшення системи
6. Збереження конкурентної переваги через архітектуру, а не сирі показники моделі
D. Майбутні наслідки
D.1 Вплив на індустрію
Ця архітектура та стратегія можуть вплинути на:
1. Моделі дизайну майбутніх систем ШІ
2. Дизайн інтерфейсів для збору даних
3. Стратегії open-source в компаніях ШІ
4. Методи збору навчальних даних
5. Еволюцію архітектури систем ШІ
6. Галузеві стандарти для розгортання моделей
D.2 Траєкторія розвитку
Очікувана еволюція може включати:
1. Більш складні механізми збору даних
2. Покращену оркестрацію пайплайну
3. Інтеграцію додаткових спеціалізованих моделей
4. Удосконалену психологію інтерфейсу для залучення користувачів
5. Розширену реалізацію принципів Закону Каннінгема
6. Покращені методи збору знань експертів
D.3 Етичні міркування
Дизайн системи ставить важливі питання щодо:
1. Прозорості архітектури систем ШІ
2. Інформованої згоди при зборі даних
3. Справедливого винагородження експертних внесків
4. Балансу між заявами про open source та пропрієтарними методами
5. Психологічної маніпуляції в дизайні інтерфейсу
6. Довгострокових наслідків для розвитку ШІ
Перекладено з: DeepSeek R1: Behind the Curtain — Why This “Revolutionary” AI Model May Just Be LLaMA 3.1 in a Fancy Container