DeepSeek – нейросетевые технологии генерации текста

О книге

Автор книги - Лэй Энстазия. Произведение относится к жанрам книги о компьютерах, будущее и технологии. Оно опубликовано в 2025 году. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер.

Аннотация

Книга посвящена инновационной языковой модели, которая меняет представление об искусственном интеллекте. DeepSeek сочетает обучение с подкреплением (RL) и технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивая точность, адаптивность и доступ к актуальной информации в реальном времени. В книге рассматриваются уникальные особенности модели, такие как отказ от традиционного обучения с учителем, интеграция многоголовой скрытой внимательности (MLA) и дистилляция знаний для компактных устройств. Авторы подробно описывают её применение в науке, образовании, программировании, медицине и других сферах, акцентируя внимание на её экологичности, надежности и способности минимизировать ошибки. Особое внимание уделено перспективам развития модели, включая борьбу с галлюцинациями, повышение энергоэффективности и этические вызовы автоматизации. Книга станет незаменимым пособием для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется будущим искусственного интеллекта.

Читать онлайн Лэй Энстазия - DeepSeek – нейросетевые технологии генерации текста

Глава 1. Введение

1.1. Краткий обзор языковых моделей и их значения

Языковые модели стали фундаментом современного искусственного интеллекта (ИИ). Они используются в задачах обработки естественного языка (NLP), таких как машинный перевод, генерация текстов, анализ настроений и автоматическое резюмирование. С момента появления первых моделей на основе нейронных сетей, таких как Word2Vec и GloVe, прогресс в этой области был стремительным.

Трансформеры (Transformer) стали ключевым прорывом, положив начало новой эре языковых моделей. Модели, такие как BERT, GPT и T5, научились решать сложные задачи, учитывая контекст, долгосрочные зависимости и многослойные представления данных.

Появление таких моделей открыло новые возможности:

Улучшение автоматизации в бизнесе, науке и образовании.

Сокращение времени на обработку больших объемов информации.

Расширение доступа к технологиям, делающим сложные задачи доступными даже для небольших компаний.

Однако традиционные подходы, основанные на обучении с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT), показали свои ограничения.

1.2. Эволюция от SFT к RL и появление DeepSeek

Традиционное обучение с учителем предполагает использование заранее подготовленных данных, где модель учится ассоциировать входные данные с соответствующими ответами. Но этот подход имеет недостатки:

Ограниченная гибкость: Модели узко специализированы и плохо адаптируются к новым задачам.

Зависимость от качества данных: Ошибки или предвзятость в данных приводят к снижению точности модели.

Неспособность к обобщению: Модели, обученные на SFT, часто не способны справляться с невиданными ранее ситуациями.

DeepSeek стал революционным шагом благодаря использованию обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). В отличие от SFT, RL позволяет модели учиться, взаимодействуя с окружающей средой.

Основные преимущества RL:

Самообучение: Модель учится на своих ошибках, улучшая стратегию поведения.

Гибкость: RL помогает адаптироваться к изменениям и новым условиям.

Развитие цепочек рассуждений (Chain of Thought, CoT): Модель способна разбивать сложные задачи на этапы и находить оптимальные решения.

DeepSeek интегрировал RL на новом уровне, отказавшись от начального этапа SFT. Это позволило создать модель, которая не только решает задачи, но и эффективно адаптируется к новым вызовам.

Рекомендации для вас