DeepSeek-R1:一家非美公司的开源壮举,挑战AI发展格局

AI前沿2周前发布 yizz
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为什么说DeepSeek-R1的出现“毫无意义”?

我们正处在一个有趣的时代,一家非美国公司 DeepSeek 正在以一种出人意料的方式,践行着 OpenAI 最初的使命:推动真正开放、前沿的人工智能研究,并让所有人都能从中受益。这似乎与我们通常的认知相悖,因为我们往往认为此类技术创新应该由美国公司主导。这种反常现象恰恰印证了“最令人娱乐的结果最有可能发生”的观点,也让人们对未来的AI发展充满了好奇。
使用DeepSeek-R1模型,请点击:https://www.yizz.cn/sites/4466.html

DeepSeek-R1 如何颠覆传统?

开源模型与训练秘诀

DeepSeek-R1 不仅开源了大量的模型,还公开了所有的训练秘诀。这在人工智能领域是非常罕见的,因为通常公司会把这些信息视为核心商业机密。DeepSeek 的这种做法,无疑是向整个行业发出信号:他们致力于推动人工智能的开放和共享。

RL飞轮的持续增长

DeepSeek-R1 可能是有史以来第一个展示了强化学习(RL)飞轮主要且持续增长的开源项目。这意味着他们的模型能够通过不断的自我学习和优化,实现性能的持续提升,这是一个非常重要的突破。

DeepSeek-R1 的“影响”如何体现?

两种不同的“影响”方式

DeepSeek 的影响不仅仅体现在那些神秘的项目名称(比如“草莓计划”)或者“内部实现的ASI”等高大上的概念,更体现在他们直接公开原始算法和matplotlib学习曲线这种“简单粗暴”的方式上。这种方式虽然看似简单,但却非常有效,让研究人员能够直接了解模型的内部运作机制,从而加速整个领域的发展。

DeepSeek-R1论文的核心要点是什么?

纯强化学习驱动,无监督微调(“冷启动”)

DeepSeek-R1 的一个重要特点是,它完全由强化学习驱动,没有任何监督微调。这让人联想到 AlphaZero,后者在没有模仿人类大师走法的情况下,从零开始精通围棋、将棋和国际象棋。这意味着 DeepSeek-R1 具有更强的自主学习能力,能够探索出人类意想不到的策略。

硬编码规则计算的真实奖励

DeepSeek-R1 使用通过硬编码规则计算的真实奖励,而不是使用学习奖励模型。这样做可以避免强化学习算法“作弊”,从而确保模型的训练更加可靠。

涌现的思考时间

在训练过程中,模型的思考时间会稳步增加,这不是预先编程的,而是一种涌现的属性。这意味着模型能够根据自身的需求,动态调整思考时间,从而更好地解决问题。

自我反思和探索行为的出现

DeepSeek-R1 还展现出了自我反思和探索行为,这是人工智能领域非常令人兴奋的进展。这意味着模型不再仅仅是被动地执行指令,而是能够主动地思考和探索,更加接近人类的智能。

GRPO代替PPO:简化内存使用

DeepSeek-R1 使用了 GRPO(General Reward Policy Optimization)算法代替了 PPO(Proximal Policy Optimization)算法。 GRPOPPO 中移除了批评网络,并使用多个样本的平均奖励,从而简化了内存使用,提高了训练效率。值得一提的是,GRPO 也是 DeepSeek 在 2024 年 2 月发明的,这充分展示了团队强大的创新能力。

总结

DeepSeek-R1 的出现,无疑给人工智能领域带来了一股清新的风。它不仅开源了大量的模型和训练秘诀,还展示了强化学习的强大潜力,以及人工智能自主学习和探索的可能性。这对于整个行业来说,都是一个非常积极的信号。

我的感悟

我认为:这世道真是越来越有趣了,原本以为人工智能的未来,是那些财大气粗的美国公司说了算,谁知道半路杀出一个程咬金,一个名不见经传的非美公司,竟然把OpenAI的初心给捡起来了,还玩得风生水起。这就像一场大戏,剧本谁也猜不透,结局更是让人期待。那些所谓的“内部ASI”啊,“草莓计划”啊,听起来高大上,结果还不如直接把算法和学习曲线甩出来实在。DeepSeek这一手,真是把那些藏着掖着的公司给比下去了。这年头,谁还不是摸着石头过河呢?但是人家DeepSeek,直接把石头都给你搬开了,让你直接趟过去,这种胸襟,真是让人佩服啊!

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