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O que é o DeepSeek? Fundamentos do Modelo de IA Explicados

#Ferramentas de IA
2025-02-10 12:009 min de leitura

Introdução ao Conteúdo

O vídeo apresenta a DeepSeek, uma startup de IA chinesa que tem obtido sucesso notável no competitivo mercado de modelos de IA. Ela chamou a atenção ao superar o aplicativo da OpenAI em downloads na App Store com seu modelo de código aberto, DeepSeek R1, que se especializa em tarefas de raciocínio. Este modelo afirma igualar ou superar o desempenho de outros modelos líderes, incluindo o da OpenAI, enquanto opera a um custo significativamente menor — 96% mais barato. O vídeo delineia a cadeia de raciocínio que o DeepSeek R1 emprega para resolver problemas complexos por meio de um raciocínio passo a passo. Além disso, destaca a evolução dos modelos da DeepSeek, desde versões anteriores até a introdução do aprendizado por reforço e da arquitetura de mistura de especialistas no R1, enfatizando sua eficiência em comparação com concorrentes que requerem substancialmente mais recursos para o treinamento. A discussão indica que o DeepSeek R1 se posiciona como um modelo líder de raciocínio em IA, revolucionando a relação custo-benefício no desenvolvimento de IA.

Informações-chave

  • A DeepSeek é uma startup com sede na China que chamou a atenção ao se tornar o aplicativo gratuito mais baixado na App Store dos EUA, superando a OpenAI.
  • A DeepSeek lançou um modelo de raciocínio de código aberto chamado DeepSeek R1, que afirma igualar ou superar o desempenho de modelos líderes como o o1 da OpenAI, enquanto é significativamente mais barato para operar.
  • O modelo DeepSeek R1 utiliza um processo de "cadeia de pensamento", realizando uma análise passo a passo para chegar a respostas, ao contrário de outros modelos que fornecem respostas sem justificativa.
  • DeepSeek tem uma linhagem de modelos, começando pela versão 1 do DeepSeek com 67 bilhões de parâmetros até as versões 2 e 3, que incluem inovações como atenção carregada de múltiplas cabeças e aprendizado por reforço.
  • DeepSeek R1, construído sobre modelos anteriores, utiliza uma combinação de aprendizado por reforço e ajuste fino supervisionado para um desempenho aprimorado.
  • O modelo opera a um baixo custo através do uso eficiente de recursos, uma vez que requer significativamente menos GPUs da Nvidia em comparação com concorrentes como a Meta.
  • DeepSeek R1 utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE), ativando apenas as sub-redes necessárias durante as tarefas, o que reduz os custos computacionais e melhora o desempenho.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

DeepSeek

DeepSeek é uma startup de IA baseada na China que ganhou atenção ao lançar um modelo de código aberto conhecido como DeepSeek R1, que afirma igualar ou superar modelos líderes em desempenho a custos operacionais significativamente mais baixos.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 é um modelo de IA de raciocínio que realiza a resolução de problemas complexos, dividindo tarefas em etapas. Ele utiliza um processo de 'cadeia de pensamentos', permitindo que analise e gere insights antes de chegar a uma resposta, muitas vezes com custos operacionais reduzidos em 96% em comparação aos concorrentes.

Reinforcement Learning

DeepSeek R1 incorpora técnicas de aprendizado por reforço, permitindo que o modelo aprenda por tentativa e erro, recompensando saídas corretas, o que leva à otimização de suas habilidades de raciocínio sem instruções humanas explícitas.

Mixture of Experts Architecture

O modelo emprega uma arquitetura de Mistura de Especialistas que ativa apenas as partes relevantes da rede neural para tarefas específicas, reduzindo significativamente os custos computacionais e melhorando a eficiência durante o treinamento e a inferência.

Evolution of DeepSeek Models

DeepSeek evoluiu através de várias versões, do DeepSeek V1 ao V3, com cada iteração aprimorando parâmetros e capacidades, levando, em última análise, ao modelo de raciocínio DeepSeek R1.

Performance Benchmarks

DeepSeek R1 exibe alto desempenho em vários benchmarks de IA, mostrando capacidade em tarefas de raciocínio comparável aos modelos da OpenAI, enquanto é eficiente em recursos em sua operação.

Training Efficiency

DeepSeek alcança eficiência operacional ao utilizar uma fração dos recursos de GPU em comparação a rivais como a Meta, demonstrando um processo de treinamento que requer significativamente menos GPUs para alcançar alto desempenho.

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