Հայտնի չինական ստարտափ DeepSeek-ը, որն արդեն փառք է ձեռք բերել իր R1 մոդելով՝ աչքի ընկնող մտածողական ունակություններով, կրկին հայտնվել է ուշադրության կենտրոնում: Այս անգամ ընկերությունը հայտարարել է արհեստական բանականության ուսուցման բեկումնային մեթոդի մասին, որը մշակվել է Ցինհուայի համալսարանի հետազոտողների հետ համագործակցությամբ: Ինչպես հայտնում է South China Morning Post (SCMP)-ը, նոր մոտեցումը խոստանում է զգալիորեն բարձրացնել մեծ լեզվական մոդելների (LLM) արդյունավետությունը՝ դարձնելով դրանք ավելի ճշգրիտ և տնտեսող: Նորարարության մանրամասները բացահայտվել են անցյալ շաբաթ հրապարակված հոդվածում:
Ի՞նչ է նոր մեթոդի էությունըDeepSeek-ը ներկայացրել է տեխնիկա, որը համատեղում է պարգևատրման գեներատիվ մոդելավորումը (GRM) և ինքնաքննադատական կարգավորումը՝ հիմնված սկզբունքների վրա (self-principled critique tuning): Այս մեթոդը նպատակ ունի ԱԲ-ն ավելի լավ համապատասխանեցնել մարդկային սպասումներին՝ խթանելով այն ավելի որակյալ պատասխաններ տալու դրական ամրապնդման համակարգի միջոցով: Եթե ավանդական ուսուցումը ամրապնդմամբ (reinforcement learning) լավ է աշխատում նեղ առաջադրանքներում, ապա ընդհանուր սցենարներում նրա արդյունավետությունն ընկնում էր: DeepSeek-ը վերացնում է այս խոչընդոտը՝ համատեղելով GRM-ը ինքնակարգավորման մեխանիզմի հետ:
Հետազոտության տվյալներով՝ DeepSeek-GRM մոդելները գերազանցում են առկա անալոգներին: Դրանք ոչ միայն ավելի ճշգրիտ են մշակում բարդ և ընդհանուր հարցումները, այլև պահանջում են ավելի քիչ հաշվողական ռեսուրսներ: Սա հատկապես կարևոր է համաշխարհային մրցակցության պայմաններում, որտեղ ԱԲ-ի ուսուցման ծախսերի կրճատումը դառնում է առանցքային առավելություն:
DeepSeek-GRM. բաց կոդ և հեռանկարներՆոր մոդելները կոչվել են DeepSeek-GRM (Generalist Reward Modeling)՝ ընդգծելով դրանց բազմակողմանիությունը: Ընկերությունը նախատեսում է դրանք հասանելի դարձնել բաց սկզբնակոդով՝ հետևելով համայնքի հետ իր մշակումները կիսելու ավանդույթին: Հիշեցնենք, որ 2025-ի սկզբին DeepSeek-ն արդեն ցնցել էր շուկան՝ թողարկելով R1 մոդելը, որը գերազանցել էր արևմտյան բազմաթիվ անալոգներին՝ ավելի քիչ ծախսերով: Սակայն GRM մոդելների թողարկման ճշգրիտ ամսաթիվ դեռ չկա. հետազոտողները միայն հաստատել են ապագայում դրանք բացելու մտադրությունը:
Ինչո՞ւ է սա կարևորDeepSeek-GRM-ի հաջողությունը կարող է հերթական հարվածը դառնալ OpenAI-ի նման ամերիկյան ԱԲ-հսկաների անհասանելի առաջատարության մասին առասպելին: Չինական ստարտափն ապացուցում է, որ արհեստական բանականության ոլորտում նորարարությունները չեն պահանջում միլիարդավոր դոլարներ և ամենաառաջադեմ չիպերին հասանելիություն: Ցինհուայի համալսարանի հետ համագործակցությունը ընդգծում է DeepSeek-ի հաջողության մեջ ակադեմիական բազայի դերը. տեղական մասնագետներն օգնել են ստեղծել մեթոդ, որը օպտիմալացնում է ռեսուրսները և բարձրացնում մոդելների հարմարվողականությունը:
Թեստավորումը ցույց է տվել, որ GRM մոդելները հատկապես արդյունավետ են մտածողություն և մարդկային ընկալմանը մոտ տեքստի գեներացիա պահանջող առաջադրանքներում: Սա հեռանկարներ է բացում դրանց օգտագործման համար տարբեր ոլորտներում՝ սկսած չաթ-բոտերից մինչև վերլուծության և կրթության ավտոմատացում:
Ի՞նչ սպասել հետոDeepSeek-ը շարունակում է փոխել խաղի կանոնները համաշխարհային ԱԲ-արդյունաբերությունում: R1-ի հաջողությունից հետո, որը 2025-ի հունվարին 1 տրիլիոն դոլարով ընկճել էր ամերիկյան տեխնո-հսկաների բաժնետոմսերը, նոր հայտարարությունն ավելի է ուժեղացնում ընկերության հաջորդ մոդելի շուրջ սպասումները: Եթե GRM-ն արդարացնի խոստումները, դա կարող է արագացնել արդյունաբերության անցումը ավելի մատչելի և արդյունավետ լուծումների, որտեղ Չինաստանը կդառնա առաջատար ոչ միայն արժեքով, այլև որակով:
Թեև թողարկման ժամկետները մնում են առեղծված, մի բան հստակ է՝ DeepSeek-ը չի պատրաստվում կանգ առնել: Հանչժոուից ծագած այս ստարտափը կրկին ապացուցում է, որ ԱԲ-ի հեղափոխությունը կարող է գալ ոչ թե Սիլիկոնային հովտից, այլ Չինաստանից՝ բաց կոդով և թարմ գաղափարներով:
Հետևեք NEWS.am Tech-ին Facebook-ում և Twitter-ում