Kitajski DeepSeek predstavi novo metodo učenja AI: hitrejše, cenejše, pametnejše

DeepSeek sodeluje z univerzo Tsinghua pri zmanjševanju potrebnega časa za učenje svojih modelov umetne inteligence, s ciljem znižati obratovalne stroške. Kitajski startup, ki je januarja pretresel trg s svojim cenovno ugodnim modelom za sklepanje, je skupaj z raziskovalci iz pekinga pripravil znanstveni članek, v katerem opisujejo nov pristop k utrjevalnemu učenju (reinforcement learning), s katerim želijo povečati učinkovitost modelov.

Novi pristop naj bi AI-modelom pomagal bolje slediti človeškim preferencam, saj za bolj natančne in razumljive odgovore prejmejo nagrade, so zapisali raziskovalci. Utrjevalno učenje se je že izkazalo kot učinkovito pri pospeševanju opravil v ozko usmerjenih aplikacijah. Razširitev na bolj splošne naloge pa ostaja izziv — in ravno ta težava želi ekipa DeepSeeka rešiti s pristopom, ki ga imenuje "samopravila kritična prilagoditev" (self-principled critique tuning). Po navedbah iz članka je strategija presegla obstoječe metode in modele na različnih testih ter dosegla boljše rezultate z manjšimi računalniškimi viri.

DeepSeek svoje nove modele poimenuje DeepSeek-GRM — kratica za "generalist reward modeling" oziroma splošni model nagrajevanja — in jih namerava objaviti kot odprtokodno rešitev, so sporočili iz podjetja. Tudi drugi razvijalci umetne inteligence, vključno s kitajskim tehnološkim velikanom Alibaba Group in OpenAI iz San Francisca, si prizadevajo izboljšati sposobnosti za sklepanje in samopopravljanje modelov med izvajanjem nalog v realnem času.

Meta iz Menlo Parka v Kaliforniji je čez vikend predstavila svojo najnovejšo družino AI-modelov Llama 4, ki so prvi z uporabo arhitekture "Mixture of Experts" (MoE). DeepSeekovi modeli močno temeljijo na arhitekturi MoE za učinkovitejšo rabo virov, Meta pa je svoje modele primerjala prav s startupom iz Hangzhouja. DeepSeek za zdaj še ni razkril, kdaj bo izdal svoj naslednji model.

Trenutno ni komentarjev za novico. Bodi prvi, ki bo komentiral ...

Pusti komentar