DeepSeek: собственная большая языковая модель от компании DeepSeek 322

Интеллектуальный ассистент на основе большой языковой модели, самостоятельно разработанной компанией DeepSeek — дочерней структурой известного хедж-фонда Huanfang Quantitative.

#Ai工具箱 #Ai平台模型

Перейти DeepSeek: собственная большая языковая модель от компании DeepSeek

DeepSeek: собственная большая языковая модель от компании DeepSeekОписание

DeepSeek — это интеллектуальный помощник, разработанный на базе большой языковой модели, самостоятельно созданной компанией DeepSeek (深度求索), занимающейся искусственным интеллектом и входящей в известную частную инвестиционную группу High-Flyer (幻方量化). Новейшая модель DeepSeek-R1-Lite-Preview демонстрирует выдающиеся результаты в логическом рассуждении, математическом рассуждении и решении задач в реальном времени. Поддерживает длину контекста 128K.

Особенности моделей DeepSeek:

Модель R1-Lite-Preview от DeepSeek ориентирована на способности к рассуждению и способна выполнять логические и математические рассуждения.
Модель демонстрирует способность к рассуждению по «цепочке мыслей», позволяя пользователям наблюдать за логическими шагами модели в реальном времени.
Модель DeepSeek-V2 показывает превосходные результаты в бенчмарках, таких как AlignBench и MT-Bench.
DeepSeek Coder поддерживает множество языков программирования и предлагает модели различных размеров — от 1B до 33B параметров.
Модели DeepSeek поддерживают длину контекста до 128K, что подходит для сложных задач.

Сценарии использования DeepSeek:

Бизнес-аналитика: DeepSeek-R1 способен обрабатывать сложные задачи анализа данных, помогая компаниям прогнозировать рыночные тенденции и поддерживать принятие решений.
Распознавание медицинских изображений: в медицинской сфере DeepSeek-R1 может использоваться для анализа медицинских снимков, помогая врачам в быстрой диагностике. Модель рассуждений способна извлекать ключевые признаки, повышая точность распознавания изображений.
Финансовый риск-менеджмент: в финансовой отрасли DeepSeek-R1 может применяться для оценки рисков и управления ими.
Академические исследования: модели DeepSeek эффективны при решении сложных логических задач и математических проблем. Способность к длинной цепочке мыслей позволяет исследователям проводить глубокие рассуждения и проверки.
Программирование и генерация кода: DeepSeek-R1 показывает отличные результаты в области программирования, помогая разработчикам создавать качественный код и решать сложные задачи в программировании.

DeepSeek chat.webp

Ключевые технологии и обучение DeepSeek:

Архитектура и масштаб: DeepSeek основана на архитектуре авторегрессионного декодера Transformer и выпускается в двух версиях — на 7 миллиардов и 67 миллиардов параметров, с оптимизацией производительности за счёт использования механизмов многоголового внимания (MHA) и группового внимания (GQA).
Предварительное обучение на данных: предварительное обучение проводилось на обширном наборе данных, содержащем 2 триллиона токенов на китайском и английском языках, что обеспечивает мощные возможности двуязычной обработки.
Оптимизация производительности: применяется уникальная стратегия корректировки скорости обучения, отличающаяся от традиционного косинусного затухания, что повышает эффективность обучения.

Производительность DeepSeek

Бенчмарки: показывает отличные результаты в стандартных тестах, таких как TriviaQA, MMLU, GSM8K, HumanEval, особенно превосходя GPT-3 в ответах на китайском языке.
Математика и программирование: набрала 65 баллов на венгерском школьном математическом экзамене и превзошла аналогичные модели в тестах по программированию LeetCode, демонстрируя высокий потенциал применения в математике и программировании.

Цены на API DeepSeek