DeepSeek-R1

La serie DeepSeek-R1 ofrece un conjunto de poderosos modelos de razonamiento diseñados para impulsar la investigación y el desarrollo en IA. Estos modelos, incluyendo DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1, sobresalen en tareas matemáticas, de codificación y razonamiento, alcanzando niveles de rendimiento comparables, y en algunos casos superiores, a los de modelos líderes como OpenAI-o1.

Características Clave:

DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1 fueron entrenados de manera diferente, lo que ha llevado a avances significativos en el razonamiento de la IA.

• Aprovechamiento del Aprendizaje por Refuerzo (RL): DeepSeek-R1-Zero fue entrenado exclusivamente con RL, omitiendo el paso tradicional de ajuste fino supervisado (SFT). Puede observar cómo el RL por sí solo fomenta comportamientos de razonamiento sofisticados en los modelos, dando lugar a capacidades emergentes como la autoverificación, la reflexión y la generación de largas cadenas de pensamiento (CoTs).

• Incorporación de Datos de Inicio en Frío: A diferencia de DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 incluye datos antes del entrenamiento RL. Con esto, se evitan problemas observados en DeepSeek-R1-Zero, como la repetición infinita y la mala legibilidad. También mejora el rendimiento general del razonamiento.

• Empleo de la Destilación para Modelos Más Pequeños y Eficientes: Las capacidades de razonamiento de DeepSeek-R1 se han destilado en modelos más pequeños y accesibles. Puede utilizar estos modelos destilados, que superan a los modelos entrenados directamente con RL a menor escala, para diversas aplicaciones sin sacrificar el rendimiento.

• Utilización de Modelos de Código Abierto: El lanzamiento incluye versiones de código abierto de DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 y seis modelos destilados basados en Llama y Qwen. Tiene acceso a estos modelos, lo que le permite integrar capacidades de razonamiento avanzadas en sus proyectos y contribuir a la comunidad de investigación. Específicamente, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B supera a OpenAI-o1-mini en múltiples puntos de referencia, estableciendo un nuevo estándar para los modelos densos.

Casos de Uso:

Investigadores y desarrolladores pueden utilizar los modelos DeepSeek-R1 de varias maneras:

1. Investigación Académica: Si es investigador, DeepSeek-R1-Zero ofrece una oportunidad única para estudiar el impacto del RL puro en el entrenamiento de modelos. Puede explorar cómo surgen comportamientos de razonamiento complejos sin SFT, descubriendo potencialmente nuevas metodologías de entrenamiento. DeepSeek-R1 también proporciona una oportunidad única para estudiar el impacto de los datos de inicio en frío en el entrenamiento del modelo.

2. Desarrollo de Modelos: Como desarrollador, puede integrar DeepSeek-R1 o sus versiones destiladas en sus aplicaciones. Por ejemplo, utilizando DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, puede crear herramientas avanzadas de generación de código que ofrecen un rendimiento superior en comparación con las soluciones existentes. DeepSeek-R1 proporciona servicios de API para generar la cadena de pensamiento, a la que se puede acceder configurando model='deepseek-reasoner.

3. Comparación y Evaluación: Utilice los resultados de evaluación exhaustivos proporcionados para comparar sus modelos con DeepSeek-R1. Por ejemplo, si está trabajando en la mejora del razonamiento matemático, puede comparar el rendimiento de su modelo en el punto de referencia AIME 2024, donde DeepSeek-R1 logró una tasa de aprobación del 79.8%.

Conclusión:

Los modelos de la serie DeepSeek-R1 representan un paso significativo en el razonamiento de la IA. Al aprovechar técnicas de entrenamiento avanzadas y ofrecer modelos de código abierto, DeepSeek permite a investigadores y desarrolladores explorar nuevas fronteras en la IA. Ya sea que esté realizando investigación académica, desarrollando aplicaciones con IA o buscando comparar sus modelos, DeepSeek-R1 proporciona las herramientas y el rendimiento que necesita para tener éxito.

Preguntas Frecuentes:

1. ¿Qué hace que los modelos DeepSeek-R1 sean únicos?

Los modelos DeepSeek-R1 son únicos debido a sus metodologías de entrenamiento. DeepSeek-R1-Zero se entrenó únicamente mediante aprendizaje por refuerzo, demostrando que el razonamiento complejo puede surgir sin ajuste fino supervisado. DeepSeek-R1 aprovecha los datos de inicio en frío para mejorar el rendimiento y abordar problemas como la mala legibilidad. Además, la capacidad de destilar estas capacidades de razonamiento avanzadas en modelos más pequeños los hace más accesibles para diversas aplicaciones.

2. ¿Cómo puedo acceder y utilizar los modelos DeepSeek-R1?

Puede acceder a los modelos DeepSeek-R1 a través del sitio web oficial de DeepSeek y la plataforma de API. Los modelos, incluyendo DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 y las versiones destiladas, también están disponibles en Hugging Face. Puede descargarlos e integrarlos en sus proyectos utilizando los procedimientos estándar para modelos Qwen o Llama.

3. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar los modelos destilados?

Los modelos destilados, como DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, ofrecen varios beneficios. Retinen las capacidades de razonamiento avanzadas del modelo DeepSeek-R1 más grande, pero son más pequeños y eficientes. Esto significa que puede implementarlos en entornos con recursos limitados sin sacrificar el rendimiento. También superan a los modelos de tamaño similar entrenados directamente con aprendizaje por refuerzo, proporcionando resultados superiores para tareas como la generación de código y el razonamiento matemático.

4. ¿Cómo se comparan los modelos DeepSeek-R1 con otros modelos líderes?

Los modelos DeepSeek-R1 tienen un rendimiento excepcional en los puntos de referencia, a menudo igualando o superando a modelos líderes como OpenAI-o1. Por ejemplo, DeepSeek-R1 logró una tasa de aprobación del 79.8% en el punto de referencia AIME 2024 y una tasa de aprobación del 97.3% en MATH-500. En tareas de codificación, logró una calificación de Codeforces de 2029, superando al 96.3% de los participantes humanos. Los modelos destilados también muestran un rendimiento sólido, con DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B superando a OpenAI-o1-mini en varios puntos de referencia.