"DeepSeek" süni intellekt sahəsində daha bir inqilabi yenilik elan etdi
Çinin "R1" modeli ilə tanınan "DeepSeek" startapı süni intellektin effektivliyini əhəmiyyətli dərəcədə artıracaq yeni təlim metodunu elan edib.
Median.Az-ın "South China Morning Post"a istinadən verdiyi məlumata görə, "DeepSeek" komandası Sinhua Universitetinin tədqiqatçıları ilə birlikdə innovativ yanaşmanın təfərrüatını açıqlayan elmi məqalə dərc ediblər.
İşlənib hazırlanmış metod süni intellekt modellərinin insan seçimlərinə uyğunluğunu yaxşılaşdırmağa yönəlib. O, daha dəqiq və anlaşılan cavabların yaradılmasını stimullaşdıran mükafatlandırma mexanizmindən istifadə edir. Möhkəmləndirici təlim artıq ixtisaslaşmış tapşırıqlarda faydasını sübut edib, lakin daha ümumi tapşırıqlara tətbiq edildikdə onun effektivliyi azalırdı.
"DeepSeek" komandası generativ mükafatlandırma modelləşdirməsini prinsiplərə əsaslanan özünütənqidi tənzimləmə ilə birləşdirən həll təklif edib.
Tədqiqata görə, yeni yanaşma böyük dil modellərinin (LLM) mühakimə qabiliyyətlərini yaxşılaşdırmaq üçün mövcud metodları üstələyir. Testlər göstərib ki, GRM istifadə edərək təlim keçmiş modellər ümumi sorğuların emalında maksimum məhsuldarlıq nümayiş etdirir və eyni zamanda daha az hesablama resursları tələb edir.
Yeni modellər "DeepSeek-GRM" adlandırılıb, bu ad "Generalist Reward Modeling" (universal mükafatlandırma modelləşdirməsi) abbreviaturasından götürülüb. Şirkət modelləri açıq mənbəli etmək planlarını elan edib, lakin dəqiq buraxılış tarixləri hələ açıqlanmayıb.
Median.Az-ın "South China Morning Post"a istinadən verdiyi məlumata görə, "DeepSeek" komandası Sinhua Universitetinin tədqiqatçıları ilə birlikdə innovativ yanaşmanın təfərrüatını açıqlayan elmi məqalə dərc ediblər.
İşlənib hazırlanmış metod süni intellekt modellərinin insan seçimlərinə uyğunluğunu yaxşılaşdırmağa yönəlib. O, daha dəqiq və anlaşılan cavabların yaradılmasını stimullaşdıran mükafatlandırma mexanizmindən istifadə edir. Möhkəmləndirici təlim artıq ixtisaslaşmış tapşırıqlarda faydasını sübut edib, lakin daha ümumi tapşırıqlara tətbiq edildikdə onun effektivliyi azalırdı.
"DeepSeek" komandası generativ mükafatlandırma modelləşdirməsini prinsiplərə əsaslanan özünütənqidi tənzimləmə ilə birləşdirən həll təklif edib.
Tədqiqata görə, yeni yanaşma böyük dil modellərinin (LLM) mühakimə qabiliyyətlərini yaxşılaşdırmaq üçün mövcud metodları üstələyir. Testlər göstərib ki, GRM istifadə edərək təlim keçmiş modellər ümumi sorğuların emalında maksimum məhsuldarlıq nümayiş etdirir və eyni zamanda daha az hesablama resursları tələb edir.
Yeni modellər "DeepSeek-GRM" adlandırılıb, bu ad "Generalist Reward Modeling" (universal mükafatlandırma modelləşdirməsi) abbreviaturasından götürülüb. Şirkət modelləri açıq mənbəli etmək planlarını elan edib, lakin dəqiq buraxılış tarixləri hələ açıqlanmayıb.
