A DeepSeek lançou o modelo de raciocínio R1, causando impacto no setor de DeepSeek R1 desempenho em inteligência artificial, especialmente no campo dos Large Language Models (LLMs). A promessa de baixo custo e alto desempenho gera incerteza no mercado antes dominado por empresas com grandes investimentos em GPUs. Gigantes como NVIDIA, Meta e OpenAI reavaliam suas estratégias.
DeepSeek R1: Um divisor de águas nos custos de IA
O DeepSeek R1 iguala o desempenho de modelos como o OpenAI o1, mas com custo-benefício notável. Seus avanços em treinamento e inferência possibilitam resultados comparáveis a custos operacionais e de desenvolvimento menores. O modelo usa arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), ativando 37 bilhões de parâmetros de um total de 671 bilhões.
Alcançando 79,8% no exame AIME 2024, o DeepSeek R1 iguala o o1. Seu treinamento mistura reinforcement learning (DeepSeek-R1-Zero) com dados iniciais e ajustes iterativos. Isso permite a implantação em hardware de consumo por meio de versões menores e destiladas, algumas com apenas 1,5 bilhão de parâmetros.
Com a crescente demanda por aparelhos com alta performance, vale a pena dar uma olhada nos melhores modelos de air fryer disponíveis no mercado.
Abordagem inovadora de treinamento
O DeepSeek R1 destaca-se pelo método de treinamento. Diferente de modelos tradicionais que dependem de aprendizado supervisionado com conjuntos de dados rotulados, o R1 usa uma abordagem de reinforcement learning (RL). Ele aprende por tentativa e erro, sem exemplos humanos iniciais. O foco no RL permite desenvolver estratégias de resolução de problemas autonomamente.
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Os elementos-chave para seu desempenho são:
- Ajuste fino de um modelo pré-treinado: O R1 parte de um modelo base, provavelmente treinado em grandes conjuntos de dados de texto e código.
- Feedback humano: Especialistas fornecem feedback para orientar as respostas.
- Reinforcement Learning: Algoritmos de RL refinam o modelo, recompensando saídas alinhadas às preferências humanas e penalizando as indesejáveis.
Esse processo iterativo aprimora as habilidades de raciocínio e resolução de problemas com base no feedback humano.
DeepSeek-V3 e suas implicações para os raciocinadores de IA
O DeepSeek-V3 aprimora o R1 com inovações técnicas que melhoram desempenho, eficiência e acessibilidade. Entre elas estão a arquitetura MoE, a previsão multi-token (MTP) e o treinamento de precisão mista FP8.
A arquitetura MoE utiliza múltiplas redes neurais especializadas, cada uma otimizada para tarefas específicas. Um mecanismo de roteamento direciona as entradas para o especialista mais adequado, permitindo lidar com tarefas diversas com eficiência.
O MTP prevê múltiplos tokens simultaneamente, acelerando a inferência e melhorando a geração de texto coerente e contextualmente relevante.
O treinamento de precisão mista FP8 usa números de ponto flutuante de 8 bits, reduzindo o uso de memória e acelerando os cálculos sem comprometer a precisão.
Contornando restrições de hardware com PTX
Devido aos controles de exportação dos EUA que restringem o acesso a GPUs de ponta, como o NVIDIA H800, a DeepSeek adotou o Parallel Thread Execution (PTX) da NVIDIA. Isso permite controlar as operações da GPU, maximizando o desempenho e o uso da largura de banda da memória.
Janus Pro: Redefinindo a eficiência em LLM multimodal
O Janus Pro-7B, com 7 bilhões de parâmetros, demonstra a mudança para modelos menores e mais eficientes sem sacrificar o DeepSeek R1 desempenho. É leve, acessível, proficiente em multitarefas, eficiente no treinamento e de código aberto, disponível no Hugging Face.
Ele reforça a visão da DeepSeek de democratizar a IA, combinando alto desempenho com acessibilidade. O DeepSeek R1 já está disponível para PCs com Windows 11. Para saber mais sobre vazamento de dados e informações sensíveis da IA chinesa, DeepSeek, acesse o link.
O futuro dos LLMs
O sucesso do DeepSeek R1 com RLHF abre caminho para avanços em LLMs. Podemos esperar modelos mais sofisticados e personalizados, otimização de hardware, maior eficiência, novas aplicações e colaboração de código aberto.
Essa inovação representa uma mudança significativa na corrida da IA, com a China entrando na competição e causando um impacto de US$ 1 trilhão no mercado. Apesar do impacto, a competição promete modelos melhores a preços mais acessíveis, fomentando ainda mais inovação. A NVIDIA, por exemplo, apresentou as especificações completas das GPUs RTX 5070 e RTX 5070 Ti com chips Blackwell. Já a AMD, com sua Radeon RX 7900 XTX, superou os benchmarks da concorrente em inteligência artificial.
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Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via Wccftech
