Introducción al modelo DeepSeek-R1

    DeepSeek R1: Un nuevo modelo de razonamiento que hace que las decisiones de IA sean más transparentes y confiables.DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de gran tamaño lanzado por DeepSeek, comparable al modelo o1 de OpenAI. Sus responsables afirman que su rendimiento en problemas de inferencia complejos es muy competitivo en comparación con el modelo o1. Está diseñado para tareas de inferencia complejas y mejora el rendimiento en matemáticas, generación de código y razonamiento lógico. Además, el proceso de pensamiento del modelo está abierto al público. Revisión oficial del DeepSeek-R1 en formato PDF:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

   Búsqueda profunda-R1Lo que lo hace diferente es su uso especial del aprendizaje de refuerzo.Para entrenar a R1, DeepSeek se basó en las bases de V3, aprovechando sus amplias capacidades y amplio espacio de parámetros. Implementaron aprendizaje por refuerzo, permitiendo que el modelo generara diversas soluciones a escenarios de resolución de problemas. Posteriormente, se utilizó un sistema de recompensas basado en reglas para evaluar la exactitud de las respuestas y los pasos de razonamiento. Este enfoque de aprendizaje por refuerzo animó al modelo a perfeccionar sus capacidades de razonamiento con el tiempo, aprendiendo eficazmente a explorar y desarrollar rutas de razonamiento de forma autónoma.

   En términos de rendimiento, R1 tuvo un buen desempeño en áreas técnicas, especialmente en competencias avanzadas de matemáticas y programación, superando a competidores como OpenAI o1-preview y Claude 3.5 Sonner. Sin embargo, presenta deficiencias en conocimientos generales y razonamiento lógico; por ejemplo, GPQA Diamond y Zebra Logic obtuvieron puntuaciones inferiores a las de modelos similares de OpenAI.

¿Qué es DeepSeek-V3?

   Búsqueda profunda-V3 Es el modelo predeterminado que se utiliza al interactuar con DeepSeek.Es un modelo de lenguaje grande (LLM) versátil que se destaca como una herramienta general que puede manejar una variedad de tareas.Una diferencia entre V3 y R1 es que, al chatear con R1, no recibimos respuestas de inmediato. El modelo primero utiliza el razonamiento en cadena para analizar el problema. Solo cuando termina de analizarlo, comienza a generar la respuesta.

¿Cuáles son las diferencias entre V3 y R1?

  *capacidad de razonamiento:V3 no tiene capacidad de razonamiento; mientras que R1 es fuerte en la capacidad de resolver problemas complejos, lógica y tareas de razonamiento distribuido.

  *Velocidad y eficiencia:V3 responde de manera más eficiente, más rápida y en tiempo real; R1 tarda más en responder porque se centra más en proporcionar respuestas más profundas y estructuradas.

  *Manejo de memoria y contexto:Ambos pueden manejar hasta 64.000 tokens de entrada, pero R1 es particularmente bueno para mantener la lógica y el contexto en interacciones más largas.

  *Diferencias de precios:V3 es más barato que R1, y es importante sopesar los costos asociados al modelo y el presupuesto para nuestras necesidades específicas.

A continuación se ofrecen algunos consejos para elegir un modelo de referencia: