BBMC

• 목록
• 답변
• 글쓰기
• 게시판 리스트 옵션
  • 수정
  • 삭제

Please word that although you should utilize the same DeepSeek API key for a number of workflows, we strongly advocate generating a new API key for each one. One noticeable difference in the fashions is their basic knowledge strengths. Researchers. This one is more involved, but while you combine reasoning traces with other instruments to introspect logits and entropy, you will get an actual sense for the way the algorithm works and where the massive beneficial properties may be. With thorough analysis, I can start to understand what's real and what may have been hyperbole or outright falsehood within the initial clickbait reporting. This slowing seems to have been sidestepped considerably by the advent of "reasoning" models (though after all, all that "considering" means extra inference time, costs, and energy expenditure). First a bit back story: After we saw the delivery of Co-pilot rather a lot of various competitors have come onto the screen products like Supermaven, cursor, etc. Once i first saw this I immediately thought what if I could make it quicker by not going over the network? The attacker first prompts the LLM to create a story connecting these topics, then asks for elaboration on each, typically triggering the technology of unsafe content material even when discussing the benign elements.

Automating purchase order era based mostly on inventory needs. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Deepseek-V3. Друзья, буду рад, если вы подпишетесь на мой телеграм-канал про нейросети и на канал с гайдами и советами по работе с нейросетями - я стараюсь делиться только полезной информацией. А если быть последовательным, то и вы не должны доверять моим словам. По словам автора, техника, лежащая в основе Reflection 70B, простая, но очень мощная. Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. ИИ-лаборатории - они создали шесть других моделей, просто обучив более слабые базовые модели (Qwen-2.5, Llama-3.1 и Llama-3.3) на R1-дистиллированных данных. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить. Современные LLM склонны к галлюцинациям и не могут распознать, когда они это делают. Для меня это все еще претензия. Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения.

Лично я получил еще одно подтверждение своему прогнозу: Китай выиграет ИИ-гонку! Для модели 1B мы наблюдаем прирост в 8 из 9 задач, наиболее заметным из которых является прирост в 18 % баллов EM в задаче QA в SQuAD, eight % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k. Это довольно недавняя тенденция как в научных работах, так и в техниках промпт-инжиниринга: мы фактически заставляем LLM думать. В этой работе мы делаем первый шаг к улучшению способности языковых моделей к рассуждениям с помощью чистого обучения с подкреплением (RL). Эта статья посвящена новому семейству рассуждающих моделей DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1: в частности, самому маленькому представителю этой группы. В сообществе Generative AI поднялась шумиха после того, как лаборатория DeepSeek-AI выпустила свои рассуждающие модели первого поколения, DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. Their DeepSeek-R1-Zero experiment showed something outstanding: utilizing pure reinforcement learning with rigorously crafted reward functions, they managed to get models to develop subtle reasoning capabilities completely autonomously. You're prepared to experiment and learn a brand new platform: DeepSeek remains to be underneath growth, so there could be a learning curve. AI instruments. Never has there been a greater time to keep in mind that first-particular person sources are the most effective supply of accurate info. As DeepSeek Open Source Week draws to an in depth, we’ve witnessed the birth of 5 progressive projects that present sturdy help for the event and deployment of large-scale AI models.

On the final day of Open Source Week, DeepSeek released two initiatives associated to data storage and processing: 3FS and Smallpond. Download Apidog Free DeepSeek v3 of charge at the moment and take your API initiatives to the following stage. From hardware optimizations like FlashMLA, DeepEP, and DeepGEMM, to the distributed training and inference solutions supplied by DualPipe and EPLB, to the information storage and processing capabilities of 3FS and Smallpond, these tasks showcase DeepSeek’s commitment to advancing AI technologies. By optimizing scheduling, DualPipe achieves full overlap of forward and backward propagation, reducing pipeline bubbles and significantly improving coaching efficiency. On day four, DeepSeek launched two crucial tasks: DualPipe and EPLB. Supporting both hierarchical and global load-balancing strategies, EPLB enhances inference effectivity, particularly for large fashions. The Expert Parallelism Load Balancer (EPLB) tackles GPU load imbalance issues throughout inference in expert parallel models. This modern bidirectional pipeline parallelism algorithm addresses the compute-communication overlap problem in large-scale distributed coaching.