Want Extra Money? Start Deepseek > 자유게시판

• 목록
• 답변
• 글쓰기
• 게시판 리스트 옵션
  • 수정
  • 삭제

The company behind DeepSeek (or is that the company identify?) have been perfectly open with their use of different LLMs to construct their own. Deepseek simplifies content material writing by offering clever textual content era for blogs, reviews, and advertising and marketing campaigns. Choose from tasks including text era, code completion, or mathematical reasoning. Assume the model is supposed to write down tests for supply code containing a path which results in a NullPointerException. Free DeepSeek Ai Chat 2.5 is a pleasant addition to an already spectacular catalog of AI code generation models. Diving into the numerous range of models throughout the DeepSeek portfolio, we come throughout modern approaches to AI improvement that cater to various specialized duties. 236 billion parameters: Sets the muse for superior AI performance throughout numerous duties like downside-solving. DeepSeek-V2 represents a leap forward in language modeling, serving as a basis for applications across a number of domains, together with coding, analysis, and superior AI tasks. DeepSeek LLM 67B Base has showcased unparalleled capabilities, outperforming the Llama 2 70B Base in key areas similar to reasoning, coding, mathematics, and Chinese comprehension.

Изначально Reflection 70B обещали еще в сентябре 2024 года, о чем Мэтт Шумер сообщил в своем твиттере: его модель, способная выполнять пошаговые рассуждения. Модель доступна на Hugging Face Hub и была обучена с помощью Llama 3.1 70B Instruct на синтетических данных, сгенерированных Glaive. Друзья, буду рад, если вы подпишетесь на мой телеграм-канал про нейросети и на канал с гайдами и советами по работе с нейросетями - я стараюсь делиться только полезной информацией. В этой работе мы делаем первый шаг к улучшению способности языковых моделей к рассуждениям с помощью чистого обучения с подкреплением (RL). Наша цель - исследовать потенциал языковых моделей в развитии способности к рассуждениям без каких-либо контролируемых данных, сосредоточившись на их саморазвитии в процессе чистого RL. ИИ-лаборатории - они создали шесть других моделей, просто обучив более слабые базовые модели (Qwen-2.5, Llama-3.1 и Llama-3.3) на R1-дистиллированных данных. Я не верю тому, что они говорят, и вы тоже не должны верить.

А если быть последовательным, то и вы не должны доверять моим словам. Вот это да. Похоже, что просьба к модели подумать и поразмыслить, прежде чем выдать результат, расширяет возможности рассуждения и уменьшает количество ошибок. Эти модели размышляют «вслух», прежде чем сгенерировать конечный результат: и этот подход очень похож на человеческий. Deepseek-R1 - это модель Mixture of Experts, обученная с помощью парадигмы отражения, на основе базовой модели Free Deepseek Online chat-V3. В моем бенчмарк тесте есть один промпт, часто используемый в чат-ботах, где я прошу модель прочитать текст и сказать «Я готов» после его прочтения. Все логи и код для самостоятельного запуска находятся в моем репозитории на GitHub. Но на каждое взаимодействие, даже тривиальное, я получаю кучу (бесполезных) слов из цепочки размышлений. Для модели 1B мы наблюдаем прирост в eight из 9 задач, наиболее заметным из которых является прирост в 18 % баллов EM в задаче QA в SQuAD, eight % в CommonSenseQA и 1 % точности в задаче рассуждения в GSM8k.

Как видите, перед любым ответом модель включает между тегами свой процесс рассуждения. Не доверяйте новостям. Действительно ли эта модель с открытым исходным кодом превосходит даже OpenAI, или это очередная фейковая новость? Для меня это все еще претензия. Скажи мне, что готов, и все. Было показано, что оно повышает точность решения задач рассуждения, согласуется с социальными ценностями и адаптируется к предпочтениям пользователя, при этом требуя относительно минимальных вычислительных ресурсов по сравнению с предварительным обучением. Сейчас уже накопилось столько хвалебных отзывов, но и столько критики, что можно было бы написать целую книгу. Я немного эмоционально выражаюсь, но только для того, чтобы прояснить ситуацию. The flexibility of the Chinese economic system to transform itself will is determined by three key areas: enter mobilization, R&D, and output implementation. Can China transform its financial system to be innovation-led? In comparison with different countries in this chart, R&D expenditure in China stays largely state-led. Developers report that Deepseek is 40% extra adaptable to niche necessities in comparison with different leading fashions. DeepSeek presents builders a robust way to improve their coding workflow. It’s time for another edition of our assortment of contemporary tools and assets for our fellow designers and builders.