Deepseek: An Extremely Simple Method That Works For All > 자유게시판

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Im Browser kann DeepSeek nach einer Anmeldung per Mailadresse völlig kostenlos genutzt werden. Die kostenlose ChatGPT-Alternative DeepSeek kostenlos im Browser nutzen. Die chinesische KI-Anwendung DeepSeek hat in kürzester Zeit internationale Aufmerksamkeit erregt und setzt neue Maßstäbe im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die redaktionelle Auswahl und Bewertung der Produkte bleibt davon unbeeinflusst. DeepSeek ist ein KI-Chatbot, ähnlich wie ChatGPT, der aber in China entwickelt wurde. Liang has develop into the Sam Altman of China - an evangelist for AI technology and funding in new research. It’s significantly more efficient than different models in its class, gets great scores, and the research paper has a bunch of details that tells us that DeepSeek has built a team that deeply understands the infrastructure required to prepare formidable fashions. ChatGPT maker OpenAI, and was more value-efficient in its use of expensive Nvidia chips to prepare the system on big troves of information. Is DeepSeek Safe to make use of?

The DeepSeek chatbot defaults to utilizing the DeepSeek-V3 model, however you may change to its R1 model at any time, by simply clicking, or tapping, the 'DeepThink (R1)' button beneath the immediate bar. While the mannequin has a large 671 billion parameters, it solely uses 37 billion at a time, making it extremely efficient. I haven't any predictions on the timeframe of a long time however i would not be stunned if predictions are now not doable or value making as a human, ought to such a species nonetheless exist in relative plenitude. DeepSeek-Coder-V2 모델은 컴파일러와 테스트 케이스의 피드백을 활용하는 GRPO (Group Relative Policy Optimization), 코더를 파인튜닝하는 학습된 리워드 모델 등을 포함해서 ‘정교한 강화학습’ 기법을 활용합니다. 이전 버전인 DeepSeek-Coder의 메이저 업그레이드 버전이라고 할 수 있는 DeepSeek-Coder-V2는 이전 버전 대비 더 광범위한 트레이닝 데이터를 사용해서 훈련했고, ‘Fill-In-The-Middle’이라든가 ‘강화학습’ 같은 기법을 결합해서 사이즈는 크지만 높은 효율을 보여주고, 컨텍스트도 더 잘 다루는 모델입니다. DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. 역시 중국의 스타트업인 이 DeepSeek의 기술 혁신은 실리콘 밸리에서도 주목을 받고 있습니다. 텍스트를 단어나 형태소 등의 ‘토큰’으로 분리해서 처리한 후 수많은 계층의 계산을 해서 이 토큰들 간의 관계를 이해하는 ‘트랜스포머 아키텍처’가 DeepSeek-V2의 핵심으로 근간에 자리하고 있습니다.

중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다. 하지만 각 전문가가 ‘고유한 자신만의 영역’에 효과적으로 집중할 수 있도록 하는데는 난점이 있다는 문제 역시 있습니다. 이렇게 하면, 모델이 데이터의 다양한 측면을 좀 더 효과적으로 처리할 수 있어서, 대규모 작업의 효율성, 확장성이 개선되죠. 이렇게 ‘준수한’ 성능을 보여주기는 했지만, 다른 모델들과 마찬가지로 ‘연산의 효율성 (Computational Efficiency)’이라든가’ 확장성 (Scalability)’라는 측면에서는 여전히 문제가 있었죠. 당시에 출시되었던 모든 다른 LLM과 동등하거나 앞선 성능을 보여주겠다는 목표로 만든 모델인만큼 ‘고르게 좋은’ 성능을 보여주었습니다. 모든 태스크를 대상으로 전체 2,360억개의 파라미터를 다 사용하는 대신에, DeepSeek-V2는 작업에 따라서 일부 (210억 개)의 파라미터만 활성화해서 사용합니다. DeepSeek-V2는 위에서 설명한 혁신적인 MoE 기법과 더불어 DeepSeek 연구진이 고안한 MLA (Multi-Head Latent Attention)라는 구조를 결합한 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 최첨단 언어 모델입니다. 위에서 ‘DeepSeek-Coder-V2가 코딩과 수학 분야에서 GPT4-Turbo를 능가한 최초의 오픈소스 모델’이라고 말씀드렸는데요. Who can use DeepSeek? This is handed to the LLM together with the prompts that you just kind, and Aider can then request additional information be added to that context - or you'll be able to add the manually with the /add filename command.

Then the $35billion facebook pissed into metaverse is just piss. 4. Model-based mostly reward models were made by starting with a SFT checkpoint of V3, then finetuning on human choice data containing each remaining reward and chain-of-thought leading to the final reward. V2 supplied efficiency on par with different main Chinese AI companies, corresponding to ByteDance, Tencent, and Baidu, but at a a lot decrease working price. Obviously, given the recent authorized controversy surrounding TikTok, there are issues that any information it captures might fall into the palms of the Chinese state. Figure 1: Blue is the prefix given to the mannequin, green is the unknown text the model should write, and orange is the suffix given to the model. DeepSeek is the identify of the Chinese startup that created the DeepSeek-V3 and DeepSeek-R1 LLMs, which was based in May 2023 by Liang Wenfeng, an influential figure in the hedge fund and AI industries. Figure 2: Partial line completion results from standard coding LLMs. The deepseek-coder mannequin has been upgraded to DeepSeek-Coder-V2-0614, considerably enhancing its coding capabilities.

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