GoonDeepSeek: La Revolución del Modelo de Razonamiento de AI
DeepSeek es una startup con sede en China que ha captado la atención de todos al lanzar un modelo de código abierto que puede igualar o superar el rendimiento de otros modelos líderes en la industria a una fracción del costo. En este artículo, exploraremos la evolución de los modelos DeepSeek, centrándonos en DeepSeek-R1, y cómo utiliza el razonamiento de cadena de pensamiento, el aprendizaje por refuerzo y las arquitecturas expertas para lograr un rendimiento de primer nivel de manera eficiente.
Introducción a DeepSeek
Introduction to DeepSeek, a startup that has taken the AI world by storm
El ascenso a la fama de DeepSeek comenzó cuando su modelo de código abierto superó el codiciado puesto de OpenAI como la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. en la App Store de Apple. Pero, ¿cómo logró esta hazaña? La respuesta está en su innovador modelo de razonamiento de AI, DeepSeek R1.
Evolución de los Modelos DeepSeek
DeepSeek R1 no es el primer modelo desarrollado por la compañía. De hecho, hay muchos modelos DeepSeek que nos han traído a este punto. La evolución de estos modelos es una historia fascinante. DeepSeek versión uno, un transformador tradicional con un enfoque en redes Neuronales, se lanzó en enero de 2024. A esto le siguió DeepSeek versión dos, un modelo mucho más grande con 236 mil millones de parámetros, lanzado en junio de 2024. DeepSeek versión dos introdujo dos aspectos novedosos: atención latente de múltiples encabezados y la mezcla de expertos de DeepSeek. Estas innovaciones hicieron que el modelo fuera rápido y de alto rendimiento.
DeepSeek R1: El Modelo de Razonamiento
DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento que funciona tan bien como algunos de los otros modelos, incluido el propio modelo de razonamiento de OpenAI, llamado o1. Puede igualar o incluso superar a o1 en una serie de puntos de referencia de AI para tareas de matemáticas y codificación. Lo que es aún más notable es que DeepSeek R1 se entrena con muchos menos chips y es aproximadamente un 96% más barato de ejecutar que o1. A diferencia de los modelos de AI anteriores que producen una respuesta sin explicar el por qué, un modelo de razonamiento como DeepSeek R1 resuelve problemas complejos dividiéndolos en pasos.
Razonamiento de Cadena de Pensamiento
Chain of thought reasoning in DeepSeek R1
Antes de responder a una consulta del usuario, DeepSeek R1 dedica tiempo a "pensar" realizando un análisis paso a paso a través de un proceso conocido como cadena de pensamiento. Este proceso implica desglosar el problema, generar ideas, retroceder cuando sea necesario y, en última instancia, llegar a una respuesta.
Aprendizaje por Refuerzo
DeepSeek R1 combina el razonamiento de la cadena de pensamiento con el aprendizaje por refuerzo, una capacidad que llegó al modelo V3 de DeepSeek. El aprendizaje por refuerzo es un proceso en el que un agente autónomo aprende a realizar una tarea mediante prueba y error sin ninguna instrucción de un usuario humano. La hipótesis clave aquí es recompensar al modelo por la corrección, sin importar cómo llegó a la respuesta correcta, y dejar que el modelo descubra la mejor manera de pensar por sí solo.
Arquitectura de Mezcla de Expertos
DeepSeek R1 también utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), que es considerablemente menos costosa en recursos para entrenar. La arquitectura MoE divide un modelo de AI en entidades o subredes separadas, que pueden considerarse expertos individuales. Cada experto está especializado en un subconjunto de los datos de entrada, y el modelo solo activa a los expertos específicos necesarios para una tarea determinada.
Eficiencia de DeepSeek R1
Efficiency of DeepSeek R1 compared to other models
Entonces, ¿cómo opera DeepSeek R1 a un costo comparativamente tan bajo? La respuesta está en su uso de una fracción de los chips Invidia altamente especializados utilizados por sus competidores estadounidenses para entrenar sus sistemas. Por ejemplo, los ingenieros de DeepSeek dijeron que solo necesitan 2000 GPU para entrenar el modelo DeepSeek V3, en comparación con las 100,000 Nvidia GPU utilizadas por Meta para entrenar su último modelo de código abierto, Llama 4.
Conclusión
DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento de AI que coincide con otros modelos líderes en la industria en puntos de referencia de razonamiento y, al mismo tiempo, se entrega a una fracción del costo tanto en entrenamiento como en inferencia. Su uso del razonamiento de la cadena de pensamiento, el aprendizaje por refuerzo y las arquitecturas expertas lo convierte en un desarrollo emocionante en el campo de AI. A medida que el campo de AI continúa evolucionando, será interesante ver cómo DeepSeek R1 y otros modelos como este dan forma al futuro de la inteligencia artificial.
