Реліз DeepSeek R1 — зміна правил гри у сфері LLM

20 січня 2025 року китайський стартап DeepSeek, що займається розробкою штучного інтелекту, випустив модель R1. Це нове доповнення до їхньої лінійки ШІ стало наслідком успіху DeepSeek-V3, моделі, яка швидко привернула увагу завдяки безпрецедентному поєднанню продуктивності та економічної ефективності. Зокрема, модель R1 представила недороге рішення, здатне конкурувати, а в деяких випадках і перевершувати моделі, розроблені найбільшими гравцями галузі. Її випуск сколихнув Кремнієву долину, і тепер технологічний світ намагається зрозуміти наслідки вражаючого злету DeepSeek.

Відповідь Alibaba: з’являється новий суперник

Не встигла влягтися пилюка від прориву DeepSeek, як Alibaba зробила свій хід. 29 січня 2025 року технологічний гігант запустив свою нову модель штучного інтелекту Qwen 2.5-Max, стверджуючи, що вона перевершує DeepSeek-V3, а також інші основні моделі, такі як GPT-4 і LLaMA-3.1 від Meta. Цікавим був вибір часу релізу, який збігся з першим днем святкування Нового року за місячним календарем у Китаї. Це свідчить про те, що раптове зростання DeepSeek змусило відомі компанії, в тому числі Alibaba, прискорити власні розробки. Qwen 2.5-Max від Alibaba, згідно з їхніми заявами, пропонує кращу продуктивність у багатьох тестах, створюючи нову хвилю конкуренції.

Чи це реально? Чи може DeepSeek дійсно конкурувати з гігантами Кремнієвої долини?

Моєю першою реакцією на зростання DeepSeek був скептицизм. Невелика, відносно невідома компанія з Китаю раптом випереджає гігантів Кремнієвої долини? Це здавалося майже неможливим, і я був не один такий. Багато моїх колег і друзів з технологічної сфери ставили під сумнів, як стартап з набагато меншими ресурсами може конкурувати на такому рівні. Однак, чим більше я вникав у це питання, тим більше розумів, що те, чого досягнув DeepSeek, насправді цілком реально.

Що дійсно дивує, так це те, що DeepSeek вдається створювати моделі, які конкурують або навіть перевершують моделі найбільших AI-компаній, використовуючи при цьому лише малу частину ресурсів. Виявляється, DeepSeek не просто покладається на везіння або трюки; вони розблокували кілька неймовірно розумних і ефективних способів створення штучного інтелекту.

Що змінилося? Нижчі витрати, більший доступ та технології, що змінюють правила гри

Однією з головних причин, чому моделі DeepSeek змінили галузь, є інноваційне використання технологій для скорочення витрат і підвищення продуктивності. У той час як великі компанії, такі як OpenAI і Google, зосередилися на масштабуванні своїх моделей за допомогою величезних апаратних засобів і ресурсів даних, DeepSeek обрала інший підхід. Їхні моделі, такі як DeepSeek-V3, мають відкритий вихідний код і можуть навчатися зі значно меншими ресурсами — фактично в десятки разів меншими.

Як же їм це вдається?

1. Змішування експертів: Цей метод дозволяє моделям DeepSeek активувати лише відповідні частини великої мережі. Замість того, щоб запускати всю модель для кожного завдання, активуються лише невеликі ділянки, необхідні для вирішення проблеми. Це є величезним заходом економії коштів, оскільки різко знижує обчислювальні витрати.
2. Дистиляція моделі: DeepSeek використовує цей процес для створення менших, більш ефективних моделей шляхом перенесення знань з набагато більшої моделі. В результаті ці менші моделі можуть працювати майже так само добре, як і їхні більші аналоги, але з набагато меншими обчислювальними ресурсами і витратами. Це розумний спосіб перетворення «суті» моделі на щось набагато легше без втрати значної продуктивності.
3. Ланцюжок думок: Ця технологія, представлена в моделі R1 від DeepSeek, дозволяє ШІ обмірковувати проблеми крок за кроком, а не намагатися виплюнути відповідь за один раз. Цей метод підвищує точність, особливо для складних, багатокрокових завдань. Ми бачили подібні ідеї в інших моделях, таких як OpenAI, але DeepSeek зробив її більш ефективною і з відкритим вихідним кодом, що забезпечує більшу прозорість і доступ для дослідницької спільноти.

Слон у кімнаті: Витік даних і китайський фактор

Однією з головних проблем, що викликає занепокоєння у багатьох, є той факт, що DeepSeek є китайською компанією. У світі, де моделі штучного інтелекту ретельно перевіряються на предмет безпеки даних, страх потенційного витоку даних цілком зрозумілий. Додайте до цього геополітичну напруженість, що оточує китайську технологічну галузь, і неважко зрозуміти, чому дехто вагається.

Однак я вважаю, що ці побоювання перебільшені, якщо врахувати той факт, що DeepSeek зробила свої моделі відкритими. Відкритий код моделі забезпечує рівень прозорості, який рідко зустрічається в індустрії. Будь-хто може вивчити код, зрозуміти, як працює модель, і використовувати її, не покладаючись на секретність приватної компанії. Така відкритість зменшує багато ризиків, пов’язаних з пропрієтарними моделями, включаючи витік даних.

Нова ера в ШІ: сильніша конкуренція та більший доступ

Зростання компанії DeepSeek та її недорогих високопродуктивних моделей знаменує початок нової ери в розвитку ШІ. Ми спостерігаємо зрушення в бік більшої доступності, особливо для невеликих компаній, які раніше могли бути заблоковані через високі витрати на навчання масивних моделей. Тепер, завдяки інноваціям DeepSeek, ці менші гравці потенційно можуть навчати власні моделі, підвищуючи загальний рівень конкуренції в галузі.

Більше того, відкритий характер роботи DeepSeek створює прецедент, який може назавжди змінити ландшафт розвитку ШІ. Якщо інші компанії наслідуватимуть цей приклад, ми можемо побачити кінець гонки наддорогих озброєнь із закритим кодом, яка домінувала у сфері ШІ протягом останніх кількох років.

На закінчення, раптова поява DeepSeek як законного конкурента таким компаніям, як OpenAI, Meta і Alibaba, — це не що інше, як надзвичайна подія. Їхній успіх свідчить про силу інновацій та ефективність ШІ. Зосередившись на тому, щоб зробити свої моделі більш доступними та економічно ефективними, вони відкрили двері для нового покоління розробок ШІ, які можуть змінити індустрію. Це перемога для конкуренції, прозорості та, зрештою, для майбутнього самого ШІ.

Цей текст взято з особистого блогу після отримання дозволу автора.