Introdução ao modelo DeepSeek-R1

    DeepSeek R1: Um novo modelo de raciocínio que torna as decisões de IA mais transparentes e confiáveis.O DeepSeek-R1 é um modelo de inferência abrangente lançado pela DeepSeek, comparável ao modelo o1 da OpenAI. Autoridades afirmam que seu desempenho em problemas de inferência complexos é muito competitivo em comparação com o modelo o1. Ele foi projetado para tarefas de inferência complexas e aprimora o desempenho em matemática, geração de código e raciocínio lógico. Além disso, o processo de pensamento do modelo é aberto ao público. Análise oficial do DeepSeek-R1 em PDF:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

   DeepSeek-R1O que o torna único é o seu uso especial de aprendizagem por reforçoPara treinar o R1, a DeepSeek se baseou na base estabelecida pelo V3, aproveitando suas amplas capacidades e amplo espaço de parâmetros. Eles realizaram aprendizado por reforço, permitindo que o modelo gerasse uma variedade de soluções para cenários de resolução de problemas. Um sistema de recompensa baseado em regras foi então utilizado para avaliar a correção das respostas e as etapas de raciocínio. Essa abordagem de aprendizado por reforço encorajou o modelo a refinar suas capacidades de raciocínio ao longo do tempo, aprendendo efetivamente a explorar e desenvolver caminhos de raciocínio de forma autônoma.

   Em termos de desempenho, o R1 apresentou bom desempenho em áreas técnicas, especialmente em competições de matemática avançada e programação, superando concorrentes como o OpenAI o1-preview e o Claude 3.5 Sonner. No entanto, é relativamente fraco em conhecimento geral e raciocínio lógico; por exemplo, o GPQA Diamond e o Zebra Logic obtiveram pontuações mais baixas do que modelos similares do OpenAI.

O que é DeepSeek-V3?

   DeepSeek-V3 É o modelo padrão usado ao interagir com o DeepSeek.É um modelo de linguagem grande (LLM) versátil que se destaca como uma ferramenta geral que pode lidar com uma variedade de tarefas.Uma diferença entre V3 e R1 é que, ao conversar com R1, não obtemos respostas e respostas imediatamente. O modelo usa primeiro o raciocínio em cadeia de pensamento para pensar sobre o problema. Somente quando termina de pensar, começa a gerar a resposta.

Diferenças entre V3 e R1?

  *capacidade de raciocínio: V3 não tem capacidade de raciocínio; enquanto R1 é forte na capacidade de resolver problemas complexos, tarefas lógicas e de raciocínio distribuído.

  *Rapidez e eficiência: O V3 responde de forma mais eficiente, rápida e em tempo real; o R1 demora mais para responder porque se concentra mais em fornecer respostas mais profundas e estruturadas.

  *Manipulação de memória e contexto:Ambos podem manipular até 64.000 tokens de entrada, mas o R1 é particularmente bom em manter a lógica e o contexto durante interações mais longas.

  *Diferenças de preços: O V3 é mais barato que o R1, e é importante avaliar os custos associados ao modelo e o orçamento para nossas necessidades específicas.

Aqui estão algumas dicas sobre como escolher um modelo para referência: