💬 DeepSeek Fires в Openai с гигантской новой моделью ИИ

DeepSeek Fires в Openai с гигантской новой моделью ИИ

DeepSeek не сдерживает. Китайская фирма ИИ только что сбросила Prover V2, колоссальную модель параметров 671 миллиарда, направленная на проверку теоремы математики. Релиз произошел всего через несколько месяцев после того, как более ранняя модель Deepseek R1 привлекла внимание к тому, чтобы конкурировать с лучшим. Теперь, с этим новым релизом, Deepseek оказывает давление на AI Giants США, чтобы играть в догоняние.

Prover V2 построена для тяжелых логических задач

Давайте начнем с спецификаций. Prover V2 фокусируется на переводе передовых математических задач в формальную логику. Он был обучен с использованием Lean 4, языка, обычно используемого в проверке математического доказательства. Несмотря на то, что техническая статья еще не была выпущена, масштаб Prover V2 предполагает, что он строится непосредственно на предыдущей работе Deepseek с R1 и его ориентированной на математику Prover V1.

Примерно в размере примерно 650 ГБ модель не является легкой. Он квантован до 8-битного формата плавающей запятой-обладает обычной точностью-чтобы сделать его более управляемой на высокопроизводительных оборудовании. Это не сделает его доступным для всех, но это сигнализирует о попытке сбалансировать производительность с использованием удобства использования.

Модель открытого доступа поднимает знакомые проблемы

Публикая модель под лицензией MIT по обнимающему лицу, DeepSeek выбрал полную прозрачность. Этот открытый подход позволяет исследователям и разработчикам свободно использовать и адаптировать модель, не полагаясь на частную инфраструктуру.

Это также открывает знакомые дебаты. Некоторые исследователи беспокоятся о том, что выпуск мощных моделей без ограничений на использование может привести к неправильному использованию. Другие утверждают, что открытые модели необходимы для научного прогресса. Релиз Deepseek присоединяется к более ранним усилиям Meta Meta -2,69% ▼ Llama и отмечает еще один шаг в этом продолжающемся разговоре.

Местный ИИ становится более осуществимым

Несмотря на его размер, Prover V2 вписывается в более широкую тенденцию сделать большие языковые модели более доступными. Разработчики все чаще используют дистилляцию и квантизация модели для сокращения массивных моделей без потери базовых возможностей.

DeepSeek уже выпустил сжатые версии своей модели R1 с использованием перетупидных архитектур Llama и QWEN, в диапазоне от 70 до 1,5 млрд. Параметров. Некоторые из самых маленьких вариантов теперь могут работать на настольных графических процессорах - или даже на мощных смартфонах.

Какой лучший акции для ИИ лучше всего купить?

Для инвесторов, заинтересованных в инвестировании в сектор искусственного интеллекта, мы собрали лучшие акции для покупки в этом секторе, используя инструмент сравнения акций Tipranks.

Отказ от ответственности и DiscloSurerePort проблема