DeepSeek – нейросетевые технологии генерации текста

Лэй Энстазия (2025)

Книга посвящена инновационной языковой модели, которая меняет представление об искусственном интеллекте. DeepSeek сочетает обучение с подкреплением (RL) и технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивая точность, адаптивность и доступ к актуальной информации в реальном времени. В книге рассматриваются уникальные особенности модели, такие как отказ от традиционного обучения с учителем, интеграция многоголовой скрытой внимательности (MLA) и дистилляция знаний для компактных устройств. Авторы подробно описывают её применение в науке, образовании, программировании, медицине и других сферах, акцентируя внимание на её экологичности, надежности и способности минимизировать ошибки. Особое внимание уделено перспективам развития модели, включая борьбу с галлюцинациями, повышение энергоэффективности и этические вызовы автоматизации. Книга станет незаменимым пособием для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется будущим искусственного интеллекта.

Глава 4. Преимущества DeepSeek

4.1. Высокая производительность и демократизация доступа к ИИ

DeepSeek сочетает передовые алгоритмы с продуманной оптимизацией, что позволяет ей достигать результатов, сравнимых с лидерами отрасли, такими как GPT-4, при более низких затратах.

Доступность для разработчиков: Открытый исходный код DeepSeek и поддержка сообществом способствуют созданию новых решений на ее основе.

Снижение барьеров входа: Низкая стоимость использования делает ИИ доступным для малого и среднего бизнеса, а также образовательных и исследовательских учреждений.

Поддержка инклюзивности: DeepSeek нацелен на распространение ИИ в глобальном масштабе, независимо от экономического состояния региона.

4.2. Снижение стоимости обучения и использования

Инновации в архитектуре DeepSeek и ее обучение с использованием RL приводят к снижению вычислительных затрат.

Ключевые аспекты:

Оптимизация обучения: Использование"холодного старта"и RL вместо массивных наборов данных для SFT.

Энергоэффективность: Значительное снижение потребления электроэнергии, что делает DeepSeek более экологичным выбором.

Масштабируемость: Гибкость DeepSeek позволяет развертывать модель с минимальными затратами даже на инфраструктуре с ограниченными ресурсами.

Конец ознакомительного фрагмента.