DeepSeek-R1 – это семейство моделей, использующих парадигму рефлексии, для улучшения рассуждений. Главной особенностью является использование "<think>" токенов, которые отображают ход мыслей модели, перед выдачей конечного результата. Модели обучаются с помощью дистилляции, где большая модель обучает меньшую на синтетических данных. Это позволяет создавать модели меньшего размера, сохраняя при этом высокую производительность.
DeepSeek-R1 превосходит другие модели в задачах, требующих рассуждения, благодаря «цепочке размышлений». Но это приводит к многословным ответам, которые могут содержать избыточную информацию о ходе рассуждения. Данная особенность, впрочем, может быть полезной в приложениях RAG (Retrieval Augmented Generation), где процесс рассуждения позволяет отследить, как модель извлекает информацию из контекста.
Особого внимания заслуживает 1.58-квантованная версия, требующая в 6 раз меньше памяти без потери качества. Тем не менее, для запуска самой большой модели, даже с механизмом MoE, потребуется значительный объем оперативной памяти. Рекомендовано использование LM Studio или Ollama для удобства запуска и тестирования.
Важно отметить, что, как и другие языковые модели, DeepSeek-R1 подвержена предвзятости, так как обучается на данных, предоставленных людьми. При этом открытый исходный код модели позволяет пользователям самостоятельно проверять и настраивать ее под свои нужды. Модель может быть запущена даже на компьютерах с низкими ресурсами, используя llama.cpp, и через API-сервер, совместимый с OpenAI.
Изображение носит иллюстративный характер
DeepSeek-R1 превосходит другие модели в задачах, требующих рассуждения, благодаря «цепочке размышлений». Но это приводит к многословным ответам, которые могут содержать избыточную информацию о ходе рассуждения. Данная особенность, впрочем, может быть полезной в приложениях RAG (Retrieval Augmented Generation), где процесс рассуждения позволяет отследить, как модель извлекает информацию из контекста.
Особого внимания заслуживает 1.58-квантованная версия, требующая в 6 раз меньше памяти без потери качества. Тем не менее, для запуска самой большой модели, даже с механизмом MoE, потребуется значительный объем оперативной памяти. Рекомендовано использование LM Studio или Ollama для удобства запуска и тестирования.
Важно отметить, что, как и другие языковые модели, DeepSeek-R1 подвержена предвзятости, так как обучается на данных, предоставленных людьми. При этом открытый исходный код модели позволяет пользователям самостоятельно проверять и настраивать ее под свои нужды. Модель может быть запущена даже на компьютерах с низкими ресурсами, используя llama.cpp, и через API-сервер, совместимый с OpenAI.
