Įvadas į „Deepseek“
Nuo pat savo įkūrimo 2023 m. Liepos mėn. „Deepseek“ tapo svarbiu dirbtinio intelekto kraštovaizdžio žaidėju. Liang Wenfeng įkurtas Hangdžou, Kinijoje, bendrovė greitai sulaukė dėmesio savo novatoriškam požiūriui į AI plėtrą, ypač per savo atvirojo šaltinio didelę kalbą. Modeliai (LLM).
įkūrėjas ir fonas
Liang Wenfeng, Zhejiang universiteto absolventas ir „Hedge Fund High-Flyer“ įkūrėjas, įsteigė „Deepseek“, kuriame būtų vizija panaudoti AI įvairioms programoms, iš pradžių daugiausia dėmesio skirdamas akcijų prekybai. Šį „Pivot“ AI tyrimus katalizavo reguliavimo spaudimas dėl spekuliacinės prekybos Kinijoje, paskatindamas aukštą skraidymą ištirti pažangias technologijas, suderintas su vyriausybės prioritetais.Technologinės naujovės
„Deepseek“ modeliai naudoja „išvadų laiko skaičiavimą“, leidžiantį jiems suaktyvinti tik svarbias jų architektūros dalis kiekvienai užklausai. Šis efektyvumas ne tik sumažina skaičiavimo išlaidas, bet ir padidina našumą. Bendrovė sukūrė kelis modelius, įskaitant neseniai paleistą R1, kuris, kaip pranešama, konkurentai sukūrė tokius konkurentus kaip „Openai's ChatGPT“ ir „Meta“ llama 3.1.Rinkos poveikis
2025 m. Sausio mėn. „Deepseek“ „ChatBot“ programos paleidimas pažymėjo pagrindinį momentą, nes ji greitai tapo labiausiai atsisiųstu nemokama programa „Apple“ programų parduotuvėje. Šis greitas kilimas sukėlė reikšmingą technologijų sektoriaus puolimą, ypač paveikdamas didžiųjų bendrovių, tokių kaip NVIDIA, atsargas dėl susirūpinimo dėl pigių alternatyvų konkurencijos.strateginiai pranašumai
„Deepseek“ požiūris pabrėžia tyrimus ir plėtrą, o ne komercializaciją, leidžiančią išvengti griežtų taisyklių, kurios paprastai taikomos vartotojams susijusioms technologijoms Kinijoje. Bendrovės galimybės gaminti aukštos kokybės AI modelius, kai jos kolegos iš Amerikos kainuoja tai, kad tai buvo didžiulis varžovas pasaulinėse AI lenktynėse.Kadangi „Deepseek“ ir toliau diegia naujoves ir plečia savo pasiūlymus, jo poveikis AI pramonei tampa vis ryškesnis. Unikalus bendrovės ekonominių technologijų ir strateginio dėmesio tyrimams derinys gali iš naujo apibrėžti konkurencinę dinamiką greitai besivystančioje dirbtinio intelekto kraštovaizdyje.
Supratimas „Deepseek“ modeliai
„Deepseek“ pristatė daugybę novatoriškų didelių kalbų modelių (LLM), kurie keičia AI kraštovaizdį. Šių modelių supratimas apima jų architektūros, galimybių ir tai, kaip jie palyginami su esamais konkurentais, tyrimas.
„Deepseeek“ modelių apžvalga
„Deepseek“ portfelyje yra keli žymūs modeliai, kurių R1 yra ryškiausia nuo 2025 m. Sausio mėn. ir anapus.pagrindinės „Deepseeek“ modelių savybės
1. Ekspertų mišinio architektūra:- Šis novatoriškas dizainas padalija modelį į kelis mažesnius submodelius arba „ekspertus“, kurių kiekvienas specializuojasi konkrečiose užduotyse. Užuot suaktyvinęs visą modelį kiekvienam įvestimi, užsiima tik atitinkamas ekspertas, padidindamas efektyvumą ir mažindamas skaičiavimo išlaidas. Pavyzdžiui, nors V3 turi 671 milijardą parametrų, bet kuriuo metu jis sunaudoja tik 37 milijardus.
2. Multimodalinės galimybės:
-„Jan-Pro-7B“ parodo „Deepseek“ sugebėjimą apdoroti įvairius duomenų tipus, įskaitant tekstą, vaizdus ir garsus. Ši multimodalinė funkcija leidžia atlikti platesnį programų spektrą, palyginti su tradiciniais modeliais, kurie daugiausia dėmesio skiria tekstui.
3. Patobulintas apdorojimo greitis:
-„Deepseee“ modeliai yra skirti greitaeigių duomenų apdorojimui, įgalinant greitesnius atsakymus ir pagerinkite našumą realiojo laiko programose. Tai ypač naudinga sektoriams, reikalaujantiems nedelsiant įžvalgų, tokių kaip finansai ir sveikatos priežiūra.
4. mastelio keitimas:
- Architektūra palaiko mastelį, leidžiančią modeliams valdyti didėjančius duomenų kiekius neprarandant našumo. Šis pritaikomumas daro juos tinkamais tiek mažoms įmonėms, tiek didelėms įmonėms.
5. Išplėstinės NLP galimybės:
- „Deepseek“ modeliai puikiai supranta kontekstą ir generuoja tikslius išėjimus, todėl jie yra idealūs pokalbių AI ir kitoms tekstinėms programoms. Jų sugebėjimas užmegzti natūraliau sąveiką išskiria juos iš konkurentų, tokių kaip „ChatGPT“.
palyginimas su konkurentais
„Deepseek“ modeliai atkreipė dėmesį į jų sugebėjimą aplenkti įsitvirtinusius žaidėjus, tokius kaip „Openai“ Chatgpt per įvairius etalonus. Pagrindiniai skirtumai yra:- Tikslas ir dėmesys: Nors „ChatGPT“ pirmiausia yra skirtas pokalbių AI ir turinio generavimui, „Deepseee“ modeliai sutelkia dėmesį į duomenų analizę ir pateikiant specialias įžvalgas.
- Tikslumas ir tikslumas: „Deepseek“ siūlo didelį tikslumą atliekant specifines duomenų reikalaujančias užduotis, palyginti su „ChatGPT“ bendruoju pokalbio tikslumu.
- Integracija ir taikymas: „DeepSeek“ yra pritaikytas įmonių lygio programoms, ypač sektoriuose, kuriems reikalingas patikimas duomenų gavimo ir analizės galimybes.
Novatoriškas „Deepseek“ požiūris į modelio dizainą ir jo dėmesys efektyvumui jį apibūdino kaip didžiulį konkurentą AI erdvėje. Turėdamas tokias funkcijas kaip ekspertų mišinių architektūra ir multimodalinės galimybės, „Deepseek“ ne tik ginčija esamas normas, bet ir paruošia kelią prieinamesniems ir galingesniems AI sprendimams, pritaikytiems įvairiems pramonės poreikiams. Šie modeliai toliau vystosi, jų poveikis AI kraštovaizdžiui greičiausiai išaugs dar reikšmingesnis.
savo aplinkos nustatymas
Savo aplinkai, kad būtų galima paleisti „Deepseee“ modelius vietoje, yra esminis žingsnis panaudoti šių pažengusių AI įrankių galią. Šis skyrius padės jums atlikti reikiamus preparatas, įskaitant aparatinės įrangos reikalavimus, programinės įrangos diegimus ir konfigūracijos veiksmus, kad būtų užtikrinta sklandi patirtis.
Aparatūros reikalavimai
Norėdami efektyviai paleisti „Deepseee“ modelius, jūsų aparatinė įranga turėtų atitikti tam tikras specifikacijas:1. Procesorius (CPU):
- Norint optimaliai našumui, rekomenduojamas kelių branduolių procesorius. Ieškokite bent „Intel i5“ ar „AMD Ryzen 5“ ar geresnio.
2. Atmintis (RAM):
-Norint paleisti daugumą modelių, būtina mažiausiai 16 GB RAM, tačiau geriau 32 GB ar daugiau didesnių modelių, tokių kaip V3 ar JAN-PRO-7B.
3. Grafikos plokštė (GPU):
- skirtas GPU gali žymiai pagerinti našumą, ypač modeliams, kurie pasitelkia lygiagrečią apdorojimą. Labai rekomenduojama NVIDIA GPU su CUDA palaikymu. Siekite bent jau NVIDIA RTX 2060 arba lygiaverčio.
4. Sandėliavimas:
- Įsitikinkite, kad turite pakankamai vietos saugojimo vietos (pageidaujama SSD), kad tilptumėte modelio failus ir visus duomenis, kuriuos planuojate apdoroti. Patartina bent 100 GB laisvos vietos.
5. Operacinė sistema:
- „Deepseee“ modeliai yra suderinami su pagrindinėmis operacinėmis sistemomis, įskaitant „Windows“, „MacOS“ ir „Linux“. Įsitikinkite, kad jūsų OS yra atnaujinta į naujausią versiją, kad būtų optimalus suderinamumas.
Programinės įrangos reikalavimai
Prieš paleisdami „Deepseee“ modelius, turėsite įdiegti konkrečius programinės įrangos įrankius:1. Python:
- Python dažnai reikalingas AI modeliams paleisti ir valdyti priklausomybes. Įsitikinkite, kad jūsų sistemoje yra „Python 3.7“ ar vėliau.
2. Pakuočių valdytojai:
- Naudokite paketų valdytojus, tokius kaip „PIP“ („Python“) arba „Conda“ (jei naudojate „Anaconda“), kad lengvai valdytumėte bibliotekas ir priklausomybes.
3. Ollama:
- Įdiekite „Ollama“ - įrankį, skirtą palengvinti AI modelių diegimą ir valdymą vietoje. Šis įrankis supaprastina „Deepseeek“ modelių atsisiuntimo ir paleidimo procesą.
4. Pokalbių dėžutė:
- Jei planuojate naudoti pokalbio sąsają su „Deepseeek“ modeliais, apsvarstykite galimybę diegti pokalbių dėžę, kuri suteikia paprastą būdą bendrauti su modeliais pokalbių formatu.
konfigūracijos veiksmai
Kai jūsų aparatinė ir programinė įranga bus paruošta, atlikite šiuos konfigūracijos veiksmus:1. Aplinkos sąranka:
- Sukurkite specialų katalogą savo sistemoje, kur bus saugomi visi modelio failai ir susiję šaltiniai. Tai padeda išlaikyti jūsų darbo vietą.
2. Įdiekite priklausomybes:
- Norėdami įdiegti visas papildomas bibliotekas, kurių reikalauja „Deepseek“ modeliai, pavyzdžiui, „Numpy“ ar „Tensorflow“, atsižvelgiant į modelio reikalavimus.
3. Atsisiųskite modelius:
- Pasinaudokite „Ollama“, kad atsisiųstumėte konkretų (-ų) modelį, kurį norite paleisti. Vykdykite „Ollama“ pateiktus raginimus, kad užtikrintumėte tinkamą diegimą.
4. Sąrankos išbandymas:
- Po diegimo patartina paleisti paprastą bandymo komandą ar scenarijų, kad patikrintumėte, ar prieš pasinerdamas į sudėtingesnes užduotis viskas veikia teisingai.
Savo aplinkos nustatymas, skirtas paleisti „Deepseeek“ modelius vietoje, apima kruopščią aparatinės įrangos specifikacijų, programinės įrangos diegimo ir konfigūracijos veiksmų svarstymą. Užtikrindami, kad jūsų sistema atitiktų šiuos reikalavimus ir vykdydami nurodytą sąrankos procesą, būsite gerai pritaikomi efektyviai panaudoti „Deepseek“ pažangių AI modelių galimybes.
paleisti „Deepseek R1“ vietoje
Vykdydami „Deepseek R1“ vietoje, vartotojams leidžia vartotojams panaudoti šio pažengusio AI modelio galią, išlaikant jų duomenų valdymą. Žemiau yra išsamus vadovas, kaip efektyviai paleisti „Deepseek R1“ savo mašinoje.
„Deepseeek R1“ apžvalga
„Deepseek R1“ yra atvirojo kodo AI modelis, skirtas konkuruoti su komerciniais sprendimais atliekant įvairias užduotis, tokias kaip matematika, kodavimas ir samprotavimai. Vietinis diegimas užtikrina, kad vartotojo duomenys išliktų privatūs ir saugūs, todėl tai yra patraukli alternatyva debesies modeliams.sąrankos procesas
1. Įdiekite ollamą
Norėdami pradėti, turite įdiegti „Ollama“ - įrankį, kuris palengvina AI modelių veikimą vietoje. „Ollama“ galite atsisiųsti iš jos oficialios svetainės, užtikrindami, kad pasirinkote tinkamą diegimo programą savo operacinei sistemai („Windows“, „MacOS“ ar „Linux“).2. Pasirinkite savo modelio dydį
„Deepseek R1“ siūlo kelis modelio dydžius, pritaikytus skirtingoms aparatinės įrangos galimybėms:- 1,5B versija: minimalūs reikalavimai, tinkami pagrindinėms užduotims.
- 8b versija: subalansuotas vidutinio sunkumo užduočių našumas.
- 14b versija: patobulintos galimybės reikalaujančioms programoms.
- 32b versija: patobulintas aukščiausios klasės užduočių našumas.
- 70B versija: maksimalus našumas intensyviam naudojimo atvejams.
Pasirinkite modelio dydį, atsižvelgiant į jūsų sistemos specifikacijas ir numatytą naudojimą.
3. Atsisiųskite ir paleiskite modelį
Įdiegę „Ollama“, galite atsisiųsti ir paleisti pasirinktą „Deepseek R1“ versiją. Naudota komanda priklausys nuo jūsų pasirinkto modelio dydžio. Pvz., Jei pasirinkote 8B versiją, savo terminale atliktumėte konkrečią komandą, kad inicijuotumėte atsisiuntimą ir paleistumėte modelį.4. Vartotojo sąsajos nustatymas
Nors sąveikaujate su „Deepseek R1“ per terminalą, įmanoma naudojant grafinę vartotojo sąsają (GUI), galite sustiprinti jūsų patirtį. Šiam tikslui rekomenduojama pokalbių dėžutė:- Įdiegę „ChatBox“, eikite į jo nustatymus.
- Pakeiskite modelio teikėją į „Ollama“ ir įsitikinkite, kad API kompiuteris yra nustatytas į „http: //127.0.0.1: 11434“.
- Pasirinkite savo „Deepseek R1“ modelį ir išsaugokite nustatymus.
Ši sąranka leidžia intuityviau bendrauti su AI modeliu.
Atlikdami šiuos veiksmus, galite sėkmingai paleisti „Deepseek R1“ vietoje savo mašinoje. Ši sąranka ne tik suteikia patobulintą privatumą, bet ir leidžia pritaikyti pritaikomus sąveikas, pritaikytas jūsų specifiniams poreikiams. Naudodamiesi „Deepseek R1“, galite ištirti jo galimybes įvairiose programose, kartu mėgaudamiesi vietinio vykdymo pranašumais.
Modelio variantų tyrimas
Tyrinėjant įvairius modelio „Deepseek“ variantus, galima įžvalgos apie jų unikalias galimybes, stipriąsias puses ir idealų naudojimo atvejus. Du pagrindiniai modeliai, „Deepseek R1“ ir „Deepseek V3“, patenkina skirtingus AI kraštovaizdžio poreikius.
„Deepseek R1“
„Deepseek R1“ pirmiausia skirtas pažangioms samprotavimo užduotims. Jame naudojamas sustiprinimo mokymosi (RL) metodas, kuris padidina jo sugebėjimą efektyviai spręsti sudėtingas problemas. Šis modelis pateikiamas dviem versijomis: „Deepseek R1-Zero“ ir „Deepseeek R1“.-„Deepseeek R1-Zero“: Ši versija yra mokoma visiškai naudojant RL be jokio prižiūrimo tiksliai suderinimo (SFT). Nors jis demonstruoja įspūdingas samprotavimo galimybes, tačiau susidūrė su tokiais iššūkiais kaip pasikartojantys rezultatai ir nenuoseklus skaitomumas.
- „Deepseek R1“: Norėdami išspręsti „R1-Zero“ apribojimus, ši versija apima SFT etapą prieš RL mokymą. Šis papildymas pagerina aiškumą ir tikslumą, todėl tai yra patikimesnis pasirinkimas dėl sunkių programų. Jos stipriosios pusės yra logiškai problemų sprendimas, matematinis samprotavimas ir kodavimo užduotys, pasiekiant aukštus etalonus šiose srityse.
„Deepseek V3“
Priešingai, „Deepseek V3“ daugiausia dėmesio skiria keičiamam ir efektyviam natūralios kalbos apdorojimui (NLP). Jame naudojama ekspertų mišinio (MOE) architektūra, leidžianti jai suaktyvinti tik jo parametrų pogrupį veikimo metu, o tai lemia reikšmingą efektyvumo padidėjimą.-Mastelio keitimas: V3 ypač gerai tinka didelio masto NLP užduotims ir daugiakalbėms programoms. Jos architektūra palaiko ekonomiškai efektyvų mokymą, reikalaujant mažiau GPU valandų, palyginti su kitais modeliais.
- Našumas: Nors kalbų apdorojimo užduotys puikiai tinka, V3 nėra specialiai pritaikytas motyvavimo užduotims, tokioms kaip R1. Vietoj to, jis siūlo neprilygstamą našumą kuriant nuoseklų tekstą ir tvarkant įvairias kalbos įvestis.
tinkamo modelio pasirinkimas
Sprendimas tarp „Deepseek R1“ ir „V3“ daugiausia priklauso nuo konkrečių jūsų paraiškos reikalavimų:- Dėl samprotavimo užduočių: Jei jūsų dėmesys sutelkiamas į sudėtingus samprotavimus ar akademines programas, reikalaujančias aukšto loginio apdorojimo lygio, „Deepseeek R1“ yra geresnė galimybė. Pažangios jo samprotavimo galimybės daro jį neįkainojamą tyrimų tikslais.
- Atliekant NLP užduotis: Jei jūsų poreikiai yra aplink didelio masto teksto generavimą ar daugiakalbę paramą, „Deepseeek V3“ išsiskiria kaip optimalus pasirinkimas dėl jo efektyvumo ir mastelio.
Tiek „Deepseek R1“, tiek „V3“ yra reikšmingas PG technologijos pažanga. Suprasdami savo unikalias savybes ir stipriąsias puses, vartotojai gali priimti pagrįstus sprendimus, kuris modelis geriausiai atitinka jų tikslus. Nesvarbu, ar prioritetų pagrindimas ar natūralus kalbų apdorojimas, „Deepseek“ siūlo patikimus sprendimus, pritaikytus įvairioms programoms.
Sukurkite atgavimo priemonės kartos skudurų sistemą
Sukurti gavimo rinkliavos (RAG) sistemą apima didelio kalbos modelio (LLM) integravimą į išorinius žinių šaltinius, siekiant pagerinti jo reakcijos kokybę ir aktualumą. Ši architektūra leidžia modeliui gauti naujausią informaciją, todėl ji yra ypač naudinga programoms, kurioms reikia konkrečių srities žinių. Čia pateikiama išsami apžvalga, kaip sukonstruoti skudurų sistemą naudojant „Deepseee“ modelius.
Rago architektūros supratimas
Ragą sudaro du pirminiai komponentai: gavimas ir generavimas.
1. Gavimo etapas:
- Šiame etape sistema apdoroja vartotojo užklausą ir ieško svarbios informacijos iš išorinių žinių bazių, kuriose gali būti duomenų bazės, vidiniai dokumentai ar moksliniai straipsniai.
- Gavimo modelis paverčia vartotojo užklausą įterpimą - skaitmeninį atvaizdą, kuris užfiksuoja užklausos esmę - suteikiant ją efektyviai ieškoti per daug duomenų.
- Suradus atitinkamus dokumentus ar fragmentus, ši informacija naudojama praturtinti pradinį užklausos kontekstą.
2. Genės etapas:
- Atlikus tinkamą informaciją, LLM perduodamas praturtintas raginimas (originali užklausa ir papildomas kontekstas).
- LLM sukuria nuoseklų ir kontekstiniu požiūriu svarbų atsakymą, pagrįstą jo vidinėmis žiniomis ir naujai gautais duomenimis.
- Šis dviejų pakopų procesas užtikrina, kad atsakymai būtų ne tik tikslūs, bet ir pagrįsti patikimais šaltiniais.
žingsniai, kaip sukurti skudurų sistemą
1. Apibrėžkite naudojimo atvejus
Nustatykite konkrečias programas, kuriose RAG gali pagerinti našumą. Įprasti naudojimo atvejai apima klientų palaikymo pokalbių programas, tyrimų padėjėjus ir bet kokį scenarijų, kuriems reikalinga realiojo laiko prieiga prie specializuotų žinių.2. Pasirinkite žinių šaltinius
Pasirinkite tinkamas išorinių žinių bazes, kurios pateks į skudurų sistemą. Tai gali būti:- Vidinės duomenų bazės, kuriose yra patentuota informacija.
- viešai prieinami duomenų rinkiniai arba API, teikiantys realiojo laiko duomenis.
- Mokslinės akademinių tyrimų duomenų bazės.
3. Įgyvendinimo paieškos mechanizmas
Nustatykite paieškos mechanizmą, kuris efektyviai klausia jūsų pasirinktų žinių šaltinių. Tai apima:- Užmegzti ryšį tarp LLM ir žinių bazės.
- Semantinės paieškos metodų naudojimas siekiant užtikrinti, kad užklausos greitai grąžintų atitinkamus rezultatus.
4. Integruokite su „Deepseeek“ modeliais
Integruokite savo paieškos mechanizmą su „DeepSeeek“ modeliais, tokiais kaip R1 ar V3:- Konfigūruokite sistemą taip, kad gavęs vartotojo užklausą, ji pirmiausia iškviečia gavimo komponentą.
- Įsitikinkite, kad gauti duomenys yra suformatuoti teisingai ir pridedami prie vartotojo užklausos prieš išsiunčiant į LLM.
5. Optimizuokite „Relly Engineering“
Norėdami sukurti veiksmingus LLM raginimus, naudokite greitą inžinerijos metodą. Tai gali apimti:- Raginimų struktūrizavimas taip, kad aiškiai apibrėžtų vartotojo ketinimus ir kontekstą.
- Išbandyti įvairius greitus formatus, kad būtų galima nustatyti, kuris iš modelio suteikia geriausius atsakymus.
6. Testas ir pakartojimas
Atlikite kruopščią savo skudurų sistemos bandymą:- Įvertinkite jo našumą išmatuodami atsako tikslumą ir aktualumą.
- Surinkite vartotojų atsiliepimus, kad nustatytumėte tobulinimo sritis.
- Nuolat patikslinkite tiek gavimo algoritmus, tiek greitas struktūras, pagrįstas bandymo rezultatais.
skudurų sistemų pranašumai
Rago sistemos įgyvendinimas suteikia keletą pranašumų:- Patobulintas tikslumas: Pagrobdami atsakymus dabartiniuose duomenyse, skudurų sistemos sumažina haliucinacijų atvejus ir pagerina bendrą patikimumą.
- Ekonominis efektyvumas: Organizacijos gali išvengti didelių perkvalifikavimo išlaidų, susijusių su tiksliomis LLM, atsižvelgiant į konkrečias sritis, panaudodamos esamus duomenų šaltinius.
- pritaikomumas: sistema gali lengvai įtraukti naują informaciją, kai ji tampa prieinama, užtikrinant, kad atsakymai laikui bėgant išliks aktualūs.
Sukurti gavimo rinkliavos sistemą, naudojant „Deepseeek“ modelius, padidina tradicinių LLM galimybes integruojant jas su išoriniais žinių šaltiniais. Ši architektūra ne tik pagerina reagavimo tikslumą, bet ir suteikia dinamiškų atnaujinimų, pagrįstų realiojo laiko duomenimis, todėl tai yra neįkainojamas įrankis įvairiose šiandienos AI kraštovaizdžio programose.
Išplėstinės funkcijos ir pritaikymas
Išplėstinės funkcijos ir pritaikymo parinktys „Deepseeek“ modeliuose, ypač „Deepseeek R1“, suteikia vartotojams galimybę pritaikyti AI našumą konkrečioms programoms ir reikalavimams. Šiame skyriuje bus nagrinėjamos šios pažangios galimybės, daugiausia dėmesio skiriant hibridinei mokymosi sistemai, daugiaagentų palaikymui, paaiškinamumo funkcijoms ir pritaikymo galimybėms.
Pažangios „Deepseeek R1“ funkcijos
1. Hibridinių mokymosi algoritmų **
-„Deepseek R1“ naudojamas modeliuose pagrįsto ir be modelio mokymosi derinys (RL). Šis hibridinis metodas leidžia modeliui greitai prisitaikyti dinaminėje aplinkoje ir padidina skaičiavimo intensyvių užduočių efektyvumą. Integruojant prižiūrimą tikslinį derinimą (SFT) su RL, modelis pasiekia moderniausius rezultatus atliekant sudėtingas samprotavimo užduotis, kodavimo ir optimizavimo problemas [1] [2].
2. Kelių agentų palaikymas **
- Modelis apima tvirtas kelių agentų mokymosi galimybes, leidžiančias koordinuoti daugybę agentų sudėtinguose scenarijuose, tokiuose kaip logistika, žaidimai ir autonominis vairavimas. Ši funkcija yra ypač naudinga programoms, reikalaujančioms sprendimų priėmimo bendradarbiavimo ir realiojo laiko pakeitimų, pagrįstų aplinkos pokyčiais [1].
3. Paaiškinamumo savybės **
- Siekdamas didelio tradicinių RL modelių spragos, „Deepseek R1“ apima įmontuotus įrankius, skirtus paaiškinti AI (XAI). Šios priemonės leidžia vartotojams vizualizuoti ir suprasti modelio sprendimų priėmimo procesus, kurie yra labai svarbūs tokioms pramonės šakoms kaip sveikatos priežiūra ir finansai, kuriems reikalingas skaidrumas AI operacijose [1] [2].
4. Iš anksto apmokyti moduliai **
- „Deepseek R1“ yra su plačia iš anksto apmokytų modulių biblioteka, palengvinančia greitą dislokavimą įvairiose pramonės šakose. Šie moduliai gali būti naudojami tokioms programoms kaip robotika, tiekimo grandinės optimizavimas ir individualizuotos rekomendacijos, žymiai sumažinant kūrėjų sąrankos laiką [1].
pritaikymo parinktys
„Deepseek R1“ siūlo keletą būdų, kaip vartotojams pritaikyti modelį, kad jie atitiktų jų specifinius poreikius:
1. Tinkamumas su pasirinktiniais duomenų rinkiniais **
- Vartotojai gali tiksliai sureguliuoti „Deepseek R1“ naudodamiesi savo duomenų rinkiniais ir apdovanojimų struktūromis. Šis lankstumas leidžia organizacijoms pritaikyti modelį prie specializuotų naudojimo atvejų ar konkrečių pramonės sričių reikalavimų [2].
2. API integracija **
- Modelis palaiko vientisą integraciją su trečiųjų šalių programomis per savo API. Ši galimybė suteikia įmonėms galimybę panaudoti „Deepseek R1“ funkcijas, nepersvarstydami jų esamų sistemų [1] [2].
3. Framework suderinamumas **
- „Deepseek R1“ yra suderinamas su populiariomis mašinų mokymosi sistemomis, tokiomis kaip „Tensorflow“ ir „Pytorch“, todėl kūrėjams lengviau įtraukti modelį į savo darbo eigas [1] [2].
4. Distiliuoti variantai **
- Vartotojams, turintiems ribotus aparatūros išteklius, „Deepseek“ siūlo distiliuotas R1 versijas, kurios išlaiko aukštą našumą, tuo pačiu būdamas efektyvesnis ištekliams. Šie modeliai yra optimizuoti diegti vartotojų aparatinei įrangai neprarandant per daug galimybių [2] [5].
Pažangių funkcijų programos
Išplėstinės „Deepseek R1“ funkcijos įgalina įvairias programas įvairiose srityse:- Kodavimo pagalba: modelį galima integruoti į kūrimo aplinką, kad būtų teikiamos kodo pasiūlymai, derinimo sudėtinga programinė įranga ir sugeneruoti žmogaus tipo kodų fragmentus [6].
-Išsilavinimas: AI mokymo sistemos gali panaudoti „Deepseek R1“ samprotavimo galimybes, kad studentai būtų nukreipti į sudėtingas problemas žingsnis po žingsnio [2].
- Moksliniai tyrimai: modelis yra tinkamas išspręsti pažangias fizikos ir matematikos lygtis, todėl tai yra vertinga priemonė tyrėjams [6].
- Finansai: „Deepseek R1“ gali optimizuoti aukšto dažnio prekybos algoritmus ir sustiprinti sukčiavimo aptikimo sistemas per savo pažangias samprotavimo galimybes [2] [5].
Išplėstinės „Deepseek R1“ funkcijos ir pritaikymo parinktys suteikia vartotojams galimybę išnaudoti visą savo potencialą įvairiose programose. Pasitelkdami hibridinius mokymosi algoritmus, daugiaagentų palaikymą, paaiškinamumo įrankius ir plačias pritaikymo galimybes, organizacijos gali pritaikyti modelį, kad patenkintų jų specifinius poreikius, užtikrindamos skaidrumą ir efektyvumą AI operacijose. Kai daugiau pramonės šakų priima šiuos pažengusius AI sprendimus, „Deepseee“ modelių poveikis ir toliau augs.
Citatos:
[1] https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-r1-rl-models-whats-new/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[3] https://www.youtube.com/watch?v=prbcfgsvaco
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://play.ht/blog/deepseek-r1/
[7] https://www.deepseek.com
Naudokite atvejus ir programas
„Deepseek“ greitai įsitvirtino kaip transformacinė priemonė įvairiose pramonės šakose, panaudodama savo pažangias AI galimybes spręsti sudėtingus iššūkius ir padidinti veiklos efektyvumą. Žemiau yra keletas pastebimų „Deepseek“ naudojimo atvejų ir pritaikymo, pabrėžiančio jo universalumą ir poveikį.
1. Sveikatos priežiūra
„Deepseek“ revoliucionuoja sveikatos priežiūros diagnostiką analizuodamas medicininius vaizdus, tokius kaip CT skenavimas ir MRT, kad anksti nustatytų ligas. Didžiųjų Kinijos miestų ligoninės naudoja tikslų AI anomalijos aptikimą, kad pagerintų pacientų rezultatus ir supaprastintų operacijas. Be to, Covidid-19 pandemijos metu Deepseek vaidino lemiamą vaidmenį nustatant infekcijas greitai analizuojant krūtinės tomografiją.2. Finansai
Finansų sektoriuje „Deepseek“ naudoja pagrindinėse įstaigose, tokiose kaip ICBC ir „Ping“ banką sukčiavimui aptikti. AI analizuoja daugybę operacijų duomenų, kad nustatytų neįprastus modelius, padeda bankams užkirsti kelią apgaulingai veiklai ir sutaupyti milijonus per metus. Be to, rizikos draudimo fondai, tokie kaip aukšto skrydžio, naudoja „Deepseek“ rinkos analizei, įgalinant duomenis pagrįstus investavimo sprendimus.3. Išmanusis srauto valdymas
Tokie miestai kaip Šenzenas ir Chengdu integruoja „Deepseek“ į savo eismo valdymo sistemas. Analizuodami realaus laiko srauto kamerų ir jutiklių duomenis, AI optimizuoja eismo srautą, sumažina spūstis ir pagerina viešojo transporto tvarkaraščius. Ši programa ne tik taupo priemiesčių laiką, bet ir padidina bendrą miesto mobilumą.4. E-komercija
„Deepseek“ pagerina klientų patirtį elektroninės komercijos platformose, tokiose kaip JD.com, teikdama individualizuotas produktų rekomendacijas, pagrįstas vartotojo elgesiu ir pirkimo istorija. Ši galimybė padidina pardavimus ir klientų pasitenkinimą užtikrinant, kad pirkėjai pamatytų svarbius produktus, pritaikytus jų interesams.5. Energijos valdymas
„Deepseek“ padeda energijos tiekėjams optimizuoti tinklo paklausos prognozes ir energijos paskirstymą. Analizuodamas vartojimo modelius, PG padeda efektyviai paskirstyti išteklius, užkirsti kelią užtemimui ir užtikrinti stabilų energijos tiekimą piko metu.6. Kibernetinis saugumas
Technikos milžinai, tokie kaip „Tencent“, naudoja „Deepseek“ kibernetinio saugumo grėsmės stebėjimui. AI realiuoju laiku nustato neįprastus eismo modelius, leidžiančius įmonėms aktyviai reaguoti į galimus duomenų pažeidimus ir kenkėjiškų programų atakas ir taip sustiprinti jų bendrą saugumo laikyseną.7. Autonominės transporto priemonės
„Deepseek“ yra neatsiejama autonominių transporto priemonių kūrimo dalis, apdorojant jutiklių ir fotoaparatų duomenis, kad padidintų navigaciją ir kliūčių aptikimą. Tokios įmonės kaip BYD ir NIO panaudoja šią technologiją, kad užtikrintų saugesnę vairavimo patirtį sudėtingoje miesto aplinkoje.8. Narkotikų atradimas
Farmacijos firmos naudoja „Deepseek“, kad pagreitintų vaistų atradimo procesus, numatydamos molekulinę sąveiką ir greičiau nustatydamos perspektyvius junginius, nei leistų tradiciniai metodai. Šis gebėjimas buvo ypač naudingas ankstyvosiose Covidid-19 stadijose, kai buvo labai svarbus greitas antivirusinių vaistų vystymasis.9. Protingi miesto planavimas
Miesto planuotojai naudoja „Deepseek“ duomenims pagrįstai skatinamam miesto planavimui analizuodami gyventojų tankį, infrastruktūros poreikius ir naudingumo naudojimą. Ši analizė padeda efektyviai paskirstyti išteklius ir sukurti tvarią miesto aplinką, tenkinančią augančių populiacijų poreikius.10. Švietimas
Švietimo platformos, tokios kaip „Tal Education“, priklauso nuo „Deepseek“, kad suasmenintų studentų mokymosi patirtį, rekomenduojant pritaikytą medžiagą, pagrįstą rezultatų duomenimis. Šis požiūris sustiprina studentų įsitraukimą ir palaiko individualizuotus mokymosi kelius.Įvairūs „Deepseek“ taikymo būdai sveikatos priežiūros, finansų, transporto, elektroninės komercijos, energijos valdymo, kibernetinio saugumo, autonominių transporto priemonių, narkotikų atradimo, intelektualiojo miesto planavimo ir švietimo iliustruoja jo transformacinį potencialą. Organizacijos ir toliau priima „Deepseek“ galimybes, jos poveikis efektyvumui ir sprendimų priėmimui pagerinti visose pramonės šakose greičiausiai plėsės toliau ir sustiprins savo, kaip lyderio AI kraštovaizdžio, pozicijas.
Trikčių šalinimas Bendras problemas
Bendrosios „DeepSeek“ problemų šalinimas gali sustiprinti vartotojo patirtį ir užtikrinti sklandų veikimą. Čia pateiktas išsamus vadovas, skirtas spręsti dažnas problemas, kurias vartotojai gali susidurti, naudodamiesi „Deepseee“ AI.
1. Interneto ryšio problemos
Stabilus interneto ryšys yra labai svarbus tinkamam „Deepseek“ veikimui. Jei patiriate lėtus atsakymus arba programa nepavyksta įkelti, pirmiausia patikrinkite savo interneto ryšį. Įsitikinkite, kad jūsų „Wi-Fi“ ar duomenų ryšys yra stabilus, ir prireikus pabandykite iš naujo paleisti maršrutizatorių.2. Talpyklos ir duomenų išvalymas
Talpykloje esantys duomenys kartais gali sukelti konfliktus ar lėtą našumą. Jei naudojate „Deepseek“ per interneto naršyklę:- Eikite į savo naršyklės nustatymus.
- Išvalykite talpykloje esančius vaizdus ir failus, užtikrindami, kad pasirinksite tinkamą laiko intervalą (geriausia „visų laikų“).
- Atnaujinkite „Deepseee“ puslapį išvalę talpyklą.
Programų mobiliesiems vartotojams programos talpyklos ar duomenų išvalymas gali išspręsti nuolatines problemas. Paprastai tai galima padaryti naudojant jūsų įrenginio programų nustatymus.
3. Programos atnaujinimai
Vykdant pasenusią „Deepseee“ programos versiją, gali kilti suderinamumo problemų. Įsitikinkite, kad įdiegėte naujausią versiją:- Patikrinkite savo įrenginio „App Store“ atnaujinimus.
- Jei problemos išlieka, apsvarstykite galimybę iš naujo įdiegti programą, kad atnaujintumėte jos failus ir nustatymus.
4. Serverio būsenos patikrinimai
Kartais problemos gali kilti dėl serverio nutraukimo ar techninės priežiūros atnaujinimų „Deepseek“ gale. Patikrinkite, ar nėra pranešimų apie serverio būseną oficialiuose kanaluose ar bendruomenės forumuose, kad patvirtintumėte, ar yra nuolatinių problemų, turinčių įtakos našumui.5. Prisijungimo problemos
Jei susiduriate su sunkumais, prisijungdami prie savo „Deepseeek“ paskyros:- Įsitikinkite, kad jūsų kredencialai yra teisingi.
- Jei negaunate patvirtinimo kodo, patikrinkite savo el. Pašto šlamšto aplanką arba įsitikinkite, kad jūsų telefono numeris teisingai įvedamas, kad būtų galima patikrinti SMS.
- Jei reikia, pakartotinai pakartotinai patvirtinkite patvirtinimo kodą.
6. Klaidų pranešimai
Bendri klaidų pranešimai dažnai gali būti išspręsti naudojant tiesioginius sprendimus:- Atsijunkite ir atsijunkite atgal į savo paskyrą, kad atnaujintumėte sesiją.
- Išvalykite senas pokalbių istorijas programoje, nes sukaupę duomenys gali turėti įtakos našumui.
- Jei naudojate naršyklę, pabandykite perjungti į inkognito režimą į apėjimo plėtinius, kurie gali trukdyti svetainės funkcionalumui.
7. Įrenginio suderinamumas
Įsitikinkite, kad jūsų įrenginys atitinka minimalius reikalavimus efektyviai paleisti „Deepseek“. Tai apima pakankamą RAM, suderinamą operacinę sistemą ir atnaujintą programinę įrangą.8. Kreipkitės į palaikymą
Jei visi trikčių šalinimo veiksmai nepavyksta, patartina susisiekti su „Deepseek“ palaikymo komanda. Dokumentuokite visus klaidų pranešimus ar konkrečias problemas, su kuriomis susidūrėte, kad pateiktumėte išsamią informaciją apie greitesnę skiriamąją gebą.Vykdydami šiuos trikčių šalinimo veiksmus, vartotojai gali veiksmingai spręsti įprastas problemas, su kuriomis susiduriama naudojant „Deepseeee AI“. Stabilaus interneto ryšio palaikymas, programinės įrangos atnaujinimas ir palaikymo išteklių panaudojimas, kai reikia, sustiprins bendrą vartotojo patirtį ir užtikrins sklandų bendravimą su šia galinga AI platforma.
„Deepseek“ ir vietinių AI modelių ateitis
„Deepseek“ atsiradimas daro didelę įtaką dirbtinio intelekto (AI) ir vietinių AI modelių ateičiai, ypač atsižvelgiant į keičiant globalią dinamiką ir technologinę pažangą. Nuo 2025 m. Sausio mėn. Greitas „Deepseek“ kilimas keičia suvokimą apie AI galimybes, konkurenciją ir pagrindinę infrastruktūrą, palaikančią šias technologijas.
Poveikis AI plėtrai
Novatoriškas „Deepseek“ požiūris į AI plėtrą pabrėžia išteklių efektyvumą ir atvirojo kodo technologijas. Sėkmingai paleisdami didelius kalbų modelius (LLM), konkuruojančius su tokiais įsitvirtinusiais žaidėjais kaip „Openai“ ir „Google“, už nedidelę kainą, „Deepseek“ rodo, kad paprastai gali būti pasiektas didelis našumas be didelių skaičiavimo išteklių. Tai ginčija vyraujančią nuostatą, kad didesni modeliai su daugiau parametrų iš esmės yra pranašesni, todėl AI infrastruktūroje iš naujo įvertina investavimo strategijas.
Rinkos dinamika
„Deepseek“ sėkmė jau pradėjo sutrikdyti finansų rinkas, ypač turinčius įtakos puslaidininkių įmonėms, tokioms kaip „Nvidia“, kurios po „Deepseek“ proveržį patyrė reikšmingą akcijų kritimą. Dabar analitikai abejoja būsimu aukščiausios klasės lustų paklausa, nes „Deepseek“ modeliai yra veiksmingi naudojant mažiau galingą aparatinę įrangą. Šis poslinkis gali paskatinti iš naujo įvertinti kapitalo išlaidas technologijų sektoriuje, nes įmonės gali stengtis optimizuoti savo AI sistemas ekonominiam efektyvumui, o ne vien tik skaičiavimo galiai.
Atviro kodo revoliucija
„Deepseek“ įsipareigojimas naudoti atvirojo kodo modelius reiškia pagrindinį AI kraštovaizdžio poslinkį. Padarydamas savo technologiją prieinamą kūrėjams visame pasaulyje, „Deepseek“ skatina naujoves ir sumažina kliūtis patekti į naujus rinkos dalyvius. Šis požiūris smarkiai kontrastuoja su patentuotais modeliais, kuriuos sukūrė pagrindinės technologijos firmos, potencialiai demokratizuojant prieigą prie pažangių AI galimybių ir įgalinant platesnį programų spektrą įvairiose pramonės šakose.
Ateities siekiai: AGI link
„Deepseek“ ilgalaikė vizija apima dirbtinio bendrojo intelekto (AGI) siekimą, kurio tikslas-sukurti sistemas, galinčias atlikti užduotis žmogaus pažinimo sugebėjimuose ar už jų ribų. Generalinis direktorius Liangas Wenfengas suformulavo šią užmojį, nurodydamas, kad vykstantys tyrimai sutelks dėmesį į stipresnių modelių architektūrų plėtrą, naudojant ribotus išteklius. AGI siekimas gali iš naujo apibrėžti lūkesčius dėl to, ką AI gali pasiekti, ir paspartinti pažangą įvairiose srityse.
laukia iššūkiai
Nepaisant savo sėkmės, „Deepseek“ susiduria su iššūkiais, susijusiais su galimybe naudotis pažangiausia aparatine įranga dėl JAV nustatytų eksporto apribojimų, šie apribojimai gali kliudyti jos sugebėjimui visiškai panaudoti mikroschemų technologijos, kuria mėgaujasi konkurentai, pažangą. Tačiau novatoriškos bendrovės metodikos gali leisti jai toliau daryti pažangą PG vystymosi net ir šiais apribojimais.
Išvada
„Deepseek“ ir „Local AI“ modelių ateitis yra pasirengusi didelę evoliuciją, nes įmonė ir toliau meta iššūkį nustatytoms pramonės normoms. Prioriteto nustatymo efektyvumui, prieinamumui ir atvirojo kodo bendradarbiavimui, „Deepseek“ ne tik keičia savo trajektoriją, bet ir daro įtaką platesnėms AI plėtros ir rinkos dinamikos tendencijoms. Kadangi tai siekia AGI ir naršo esamus iššūkius, „Deepseek“ galėtų vaidinti lemiamą vaidmenį apibrėžiant kitą dirbtinio intelekto erą pasauliniu mastu.
Citatos:[1] https://www.business-standard.com/technology/tech-news/deepseek-ai-breakthrough-nvidia-stock-drop-llm-usa-tech-125012800512_1.html
[2] https://www.china-briefing.com/news/chinas-deepseek-and-its-open-ource-aimodels/
[3] https://www.bbc.com/news/articles/c5yv5976z9po
[4] https://www.coface.com/news-economy-and-insights/deepseek-sends-shockwaves-across-ai-industry-and-financial-markets
[5] https://www.nytimes.com/2025/01/28/business/economy/deepseek-china-us-chip-controls.html
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-ai-future-tech-dominance-faisal-hoque-vnrke
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrunting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://www.bbc.com/news/articles/c9w5d9new0yo
[9] https://www.washingtonpost.com/technology/2025/01/28/deepseek-ai-china-us-trump/
[10] https://www.atlanticcouncil.org/blogs/new-atlanticist/what-se-deepseeks-breakthrough-says-and--doesnt-say-outhe-ai- race-china/
[11] https://www.businessinsider.com/deepseek-ai-trump-us-response-export-controls-2025-1