陰謀、革新、人工知能の旋風に備えてください。オープンソースの推論モデルである DeepSeek-R1 の最近のリリースは、AI の世界に衝撃を与えました。この小さな驚異は、わずかなトレーニング予算と斬新な技術に基づいて構築されたと主張しながら、トップクラスの基盤モデルと同等のパフォーマンスを誇ります。ああ、ドラマチックですね!
でも、まだあります。DeepSeek-R1 は、Web3 と AI をこれまで以上に近づけたという、非常に素晴らしい成果を上げました。そうです、お聞きの通りです。この革新的なモデルは、Web3 と AI の融合に無限の可能性をもたらしました。読者の皆さん、シートベルトを締めて、DeepSeek-R1 の奇妙な世界と Web3 への影響について探ってみましょう。
DeepSeek-R1: 驚異の推論
DeepSeek-R1 は、基盤モデル用の定評ある事前トレーニング フレームワークの派生製品ですが、ちょっとした工夫が凝らされています。R1 は、ベース モデルを最初から事前トレーニングするのではなく、前身の DeepSeek-v3-base のベース モデルを、6,170 億という膨大な数のパラメータで活用しています。本当の魔法は、聖杯のようにつかみどころのないこれらの推論データセットの構築にあります。
このプロセスにより、1 つではなく 2 つのモデル、R1-Zero と DeepSeek-R1 が生まれました。R1-Zero は推論タスクに特化したモデルで、DeepSeek-R1 は推論に優れた汎用モデルです。後者は小規模な推論データセットを使用して微調整され、R1-Zero は合成推論データの生成に重要な役割を果たしました。
そして、なんと、DeepSeek-R1 は、よりシンプルでおそらく大幅に安価な事前トレーニング プロセスを使用して構築されながら、GPT-o1 の推論機能に匹敵するモデルとして登場しました。これはまさに驚異的だと思いませんか?
ディープシークR
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2025-02-04 21:43