ანთროპიკი ჩინურ AI კომპანიებს „დისტილაციის“ შეტევებსა და „კლოდის“ მოდელიდან მონაცემების მოპარვაში ადანაშაულებს
„ანთროპიკმა“ სამი ჩინური AI კომპანია (DeepSeek, Moonshot AI და MiniMax) დაადანაშაულა 24 000-ზე მეტი ყალბი ანგარიშის შექმნაში და მისი „კლოდის“ (Claude) AI მოდელთან 16 მილიონზე მეტი ინტერაქციის განხორციელებაში. მათი მტკიცებით, ამ „დისტილაციის“ ტექნიკით, ჩინურმა კომპანიებმა სცადეს საკუთარი მოდელების გაუმჯობესება „კლოდის“ უნიკალური შესაძლებლობების გამოყენებით. ეს ინციდენტი AI ინტელექტუალური საკუთრების ქურდობისა და ჩინეთში მოწინავე AI ჩიპების ექსპორტის კონტროლის შესუსტების შედეგების შესახებ მზარდ შეშ
DeepSeek-R1-ის გარღვევა მსჯელობის მოდელებში და Open-R1 პროექტი: საიდუმლოების გამჟღავნებისკენ
DeepSeek-R1-ის ახალი მოდელი, რომელიც OpenAI-ის o1-ს უტოლდება ან აღემატება, დეტალური ტექნიკური ანგარიშით გამოვიდა, რამაც ხელოვნური ინტელექტის საზოგადოებაში დიდი აჟიოტაჟი გამოიწვია. მოდელი ეფუძნება ინოვაციურ მიდგომას, მათ შორის გაძლიერებულ სწავლებას ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე. თუმცა, DeepSeek-მა არ გაასაჯაროვა თავისი მონაცემთა ნაკრებები და კოდი, რამაც Open-R1 პროექტი გააჩინა, რომელიც მიზნად ისახავს DeepSeek-R1-ის „რეცეპტის“ რეკონსტრუქციას, გამჭვირვალობის გაზრდას და ღია წყაროს მსჯელობის მოდელ
DeepSeek-R1-ის რევოლუცია: ღია წყაროს ინიციატივა მსჯელობის მოდელების გასახსნელად
DeepSeek-R1-ის გამოშვებამ ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში მნიშვნელოვანი გარღვევა მოახდინა, წარმოადგინა მსჯელობის უნარის მქონე მოდელი, რომელიც OpenAI-ის o1-ზე არანაკლებ ან უკეთესად მუშაობს. მისი შექმნის მეთოდოლოგია, განსაკუთრებით კი გაძლიერებითი სწავლის (RL) გამოყენება ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, დეტალურად იქნა აღწერილი. მიუხედავად იმისა, რომ მოდელის წონები ღიაა, მისი სავარჯიშო მონაცემები და კოდი საიდუმლოდ დარჩა. ამის საპასუხოდ, Open-R1 პროექტი მიზნად ისახავს DeepSeek-R1-ის მონაცემთა და სავა
DeepSeek-R1 მოდელების გამოშვება და განთავსება AWS-სა და Hugging Face-ზე: ახალი შესაძლებლობები ხელოვნურ ინტელექტში
DeepSeek-მა გამოუშვა თავისი DeepSeek-R1 მოდელი, რომელიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს მსჯელობითი ამოცანების გადაჭრას, როგორიცაა მათემატიკა და კოდირება, OpenAI-ის მსგავსად. Hugging Face, Amazon Web Services-თან თანამშრომლობით, დეველოპერებს სთავაზობს ამ მოდელების მარტივად განთავსებასა და დახვეწას AWS სერვისებზე, მათ შორის Inference Endpoints-სა და Amazon SageMaker-ზე. სტატია დეტალურად აღწერს განთავსების პროცესს Python SageMaker SDK-ისა და Jumpstart-ის გამოყენებით, ასევე Neuron ინსტანციებზე, რაც ხელს უ
Deepseek R1-ის 'აჰა მომენტი' და მისი ხელახლა შექმნა GRPO-სა და Countdown თამაშის მეშვეობით
Deepseek R1-ის გამოშვებამ ინდუსტრია შეძრა, რადგან ის არის ღია მოდელი, რომელიც OpenAI-ის o1-ს ეჯიბრება კომპლექსური მსჯელობის ამოცანებში. მოდელი გამოირჩევა „აჰა მომენტით“ – თვითვერიფიკაციის უნარით ადამიანური ჩარევის გარეშე. ეს ბლოგ პოსტი მიზნად ისახავს ამ უნიკალური ქცევის ხელახლა შექმნას Group Relative Policy Optimization (GRPO) და Countdown თამაშის გამოყენებით, დისტრიბუციულ ტრენინგზე ფოკუსირებით Deepspeed-ისა და vLLM-ის მეშვეობით.
DeepSeek R1-ის გამოშვებიდან ორი კვირა: ღია-R1 პროექტის მიღწევები და გამოწვევები
სტატია აჯამებს ღია-R1 პროექტის განვითარებას, რომელიც DeepSeek R1-ის სასწავლო კონვეიერისა და სინთეზური მონაცემების რეპლიკაციას ისახავს მიზნად. მიღწევებს შორისაა DeepSeek-ის შეფასების ქულების რეპროდუცირება და GRPO-ის ინტეგრაცია TRL-ში. პროექტი DeepSeek R1-ის ხანგრძლივი პასუხების გამო GPU მეხსიერებისა და გენერაციის ეფექტურობის გამოწვევების წინაშე დგას, თუმცა ინფერენსის ოპტიმიზაციაში მნიშვნელოვანი პროგრესია. ინიციატივამ მედიის ფართო ინტერესიც გამოიწვია.
Open R1 პროექტი წარმოგიდგენთ OpenR1-Math-220k: მათემატიკური მსჯელობის ახალ, მასშტაბურ მონაცემთა ნაკრებს
Open R1 პროექტი, რომლის მიზანია DeepSeek R1-ის ტრენინგის პროცესებისა და სინთეზური მონაცემების აღდგენა, სიამოვნებით აცხადებს OpenR1-Math-220k-ის შექმნას – მათემატიკური მსჯელობისთვის განკუთვნილი პირველი ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრები. ეს პოსტი დეტალურად აღწერს მის შექმნის პროცესს, მათ შორის 512 H100 გრაფიკული პროცესორის გამოყენებას გენერაციისთვის და ხარისხის უზრუნველსაყოფად წესებზე დაფუძნებული (Math Verify) და დიდი ენობრივი მოდელებზე დაფუძნებული (Llama-3.3-70B-Instruct) ვალიდაციის მეთოდების კო
Open R1 პროექტი: OpenR1-Math-220k მონაცემთა ნაკრების წარდგენა მათემატიკური მსჯელობისთვის
Open R1 პროექტი, რომლის მიზანია DeepSeek R1-ის დაკარგული კომპონენტების – კერძოდ, საწვრთნელი პაიპლაინისა და სინთეზური მონაცემების – რეკონსტრუქცია, უკვე ორი კვირაა მიმდინარეობს. ამ პოსტში წარმოდგენილია OpenR1-Math-220k: ჩვენი პირველი ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრები მათემატიკური მსჯელობისთვის. განხილულია საზოგადოების ძალისხმევა მცირე, მაღალი ხარისხის მონაცემთა ნაკრებების შესაქმნელად და მსჯელობის მოდელებიდან „აზროვნების ჯაჭვის“ (chain-of-thought) სიგრძის კონტროლის მეთოდები. სტატია დეტალურად აღწერ
Math-Verify-ის დანერგვა: ღია LLM ლიდერბორდის რეიტინგების გადაფასება უფრო სამართლიანი შედარებებისთვის
Hugging Face-ის ღია LLM ლიდერბორდმა მნიშვნელოვანი განახლება განიცადა Math-Verify ინსტრუმენტის დანერგვით. ამ ახალმა სისტემამ ხელახლა შეაფასა ყველა 3,751 წარმოდგენილი მოდელი, რამაც გამოასწორა მათემატიკური ამოცანების შეფასების კრიტიკული პრობლემები. შედეგად, ბევრი მოდელის, განსაკუთრებით Qwen-ისა და DeepSeek-ის, ქულები მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა, ხოლო MATH ქვეჯგუფის ტოპ 20 რეიტინგი სრულად გადალაგდა, სადაც Nvidia-ს AceMath მოდელები ახლა დომინირებენ. ეს უზრუნველყოფს მსხვილი ენობრივი მოდელების (LLM) უფრო
Hugging Face-ის გაფართოებული ეკოსისტემა: ახალი პარტნიორები და AI მოდელები ინფერენსისთვის
Hugging Face წარმოგიდგენთ ახალ პარტნიორებსა და ინფერენსის მოდელებს, მათ შორის DeepSeek-R1-სა და Flux.1-ს, რითაც მნიშვნელოვნად აფართოებს ხელმისაწვდომ შესაძლებლობებს AI დეველოპერებისთვის. გაუმჯობესებული ბილინგის სტრუქტურა და PRO მომხმარებლებისთვის განკუთვნილი ყოველთვიური კრედიტები პლატფორმას კიდევ უფრო მიმზიდველს ხდის. სტატიაში მოცემულია მაგალითები და დეტალები მომხმარებლის გამოცდილების შესახებ.
DeepSeek-V3-0324: AI მოდელის ჩუმი გამოშვება გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით
ამ კვირაში DeepSeek-მა ჩუმად გამოუშვა DeepSeek-V3-ის განახლებული ვერსია, DeepSeek-V3-0324, რომელიც ახლა MIT ლიცენზიით არის ხელმისაწვდომი. ეს ახალი მოდელი, რომელიც ორიგინალ V3-თან ერთნაირ არქიტექტურას იზიარებს, ფოკუსირებულია ინსტრუქციების შესრულების, კოდირებისა და მათემატიკური შესაძლებლობების გაუმჯობესებაზე. ის აჩვენებს ძლიერ შედეგებს ბენჩმარკებში, ხშირად GPT-4.5-ის დონეზე. სტატია ასევე განიხილავს მოდელის გამოყენების მეთოდებსა და უსაფრთხოების მნიშვნელოვან ასპექტებს, როგორიცაა ჩამოტვირთვის უსაფრთხ
LLM-ების ოპტიმიზაცია: TRL-ის ახალი მიდგომა GRPO სწავლების მეხსიერების შესამცირებლად
დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) დახვეწა განმტკიცებითი სწავლის (RL) გამოყენებით გადამწყვეტია რთული ქცევების მისაღწევად. ტრადიციულად ამისთვის გამოიყენება PPO ალგორითმი RLHF-თან ერთად, რაც, თუმცა, რესურსმომხმარებელია და მრავალი მოდელის მეხსიერებაში ჩატვირთვას მოითხოვს. DeepSeek-ის R1 მოდელთან ერთად პოპულარობას იძენს ჯგუფური შედარებითი პოლიტიკის ოპტიმიზაცია (GRPO), რომელიც იყენებს შემოწმებად ჯილდოს ფუნქციებს გარე ჯილდოს მოდელის გარეშე, რაც მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას იძლევა. მიუხედავად ამისა, RL სწავლე
Featherless AI Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი ინფერენს პროვაიდერი გახდა
Featherless AI უერთდება Hugging Face Hub-ის მზარდ ეკოსისტემას, აფართოებს სერვერული ინფერენციის შესაძლებლობებს და მომხმარებლებს სთავაზობს მოდელების შეუდარებელ მრავალფეროვნებას ხელმისაწვდომ ფასად. ის მხარს უჭერს უახლეს ღია კოდის მოდელებს DeepSeek-დან, Meta-დან, Google-დან და Qwen-დან, რაც აერთიანებს მოდელების დიდ არჩევანს სერვერულ ფასებთან.
წარმოგიდგენთ kimina-prover-rl-ს: ღია კოდის სასწავლო კონვეიერს Lean 4-ში ფორმალური თეორემების დამტკიცებისთვის
kimina-prover-rl არის ღია კოდის სასწავლო კონვეიერი Lean 4-ში ფორმალური თეორემების დასამტკიცებლად, რომელიც DeepSeek-R1-ის მიერ შთაგონებულ სტრუქტურირებულ მსჯელობა-შემდეგ-გენერაციის პარადიგმას ეფუძნება. ის წარმოადგენს Kimina Prover სისტემის გამარტივებულ ვერსიას, თუმცა ინარჩუნებს ძირითად კომპონენტებს და სრულად თავსებადია Verl ფრეიმვორკთან. მისი მიზანია დიდი ენობრივი მოდელებისთვის (LLMs) ფორმალური დამტკიცების ამოცანების გადაჭრა ასწავლოს, რაც დაგეგმვისა და შესრულების გამიჯვნის ხარჯზე ზრდის ახსნადობას,
2025 წელი: როგორ იქცა ხელოვნური ინტელექტი გლობალურ ინფრასტრუქტურად და დაიმკვიდრა ადგილი აგენტურმა სისტემებმა
2025 წელს ხელოვნური ინტელექტი (AI) ექსპერიმენტული ტექნოლოგიიდან კრიტიკულ გლობალურ ინფრასტრუქტურად გარდაიქმნა. გაბატონდა აგენტური AI, რამაც მნიშვნელოვნად შეცვალა საწარმოთა ოპერაციები და ადამიანის როლი. „ვაიბ კოდირებამ“ პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარება დააჩქარა, თუმცა სისტემური რისკებიც მოიტანა. DeepSeek R1-ის მსგავსმა ინოვაციურმა მოდელებმა კონკურენტული ლანდშაფტი შეცვალა და ღია წყაროს მიდგომის მნიშვნელობა ხაზი გაუსვეს. AI ვიდეო გენერაციაში გარღვევები დაფიქსირდა, მაგრამ ამავე დროს გაჩნდა „AI სლ