🔥 ¿Puede DeepSeek-R1 convertirse en el nuevo rey de la inteligencia artificial y superar a OpenAI?

DeepSeek-R1: Una Nuevo Competidor Económico Contra el o1 de OpenAI

¡Prepárate para ser sorprendido! DeepSeek-R1 emerge como un increíble competidor en el mundo de la inteligencia artificial, desafiando al poderoso o1 de OpenAI. Este modelo abierto no solo es gratuito para su uso, sino que también te permite modificarlo a tu antojo. ¡Descubre una nueva era de posibilidades y creatividad sin límites!

¿Qué hay de nuevo en DeepSeek-R1?

¿Qué hay de nuevo?: DeepSeek ha lanzado DeepSeek-R1, un modelo de lenguaje extenso que realiza cadenas de razonamiento complejas antes de generar su salida. Su código y pesos están disponibles bajo una licencia que permite el uso comercial y personal, incluyendo la formación de nuevos modelos a partir de la salida de R1. El documento explicativo ofrece una visión cercana del proceso de entrenamiento de un modelo de alto rendimiento que opera cadenas de pensamiento sin requerir indicaciones explícitas. (DeepSeek-R1-lite-preview fue presentado en noviembre con menos parámetros y un modelo base distinto.)

Fundamentos de la arquitectura MoE

Fundamentos de la mezcla de expertos (MoE): Esta arquitectura MoE utiliza subconjuntos variados de sus parámetros para procesar diferentes entradas. Cada capa de MoE alberga un grupo de redes neuronales, conocidas como expertos, que son precedidos por un módulo de elección que determina cuál o cuáles usar dependiendo de la entrada. Esto permite que cada experto se especialice en ciertos tipos de ejemplos. Al no utilizar todos los parámetros en cada salida, el modelo consume menos energía y funciona más rápido en comparación con otros modelos de tamaño similar que requieren todos los parámetros para cada entrada.

Funcionamiento de DeepSeek-R1

Su funcionamiento: DeepSeek-R1 es una versión de DeepSeek-V3-Base que fue afinada en cuatro etapas para mejorar su capacidad de procesar una cadena de pensamiento (CoT). Se trata de un transformador de mezcla de expertos con 671 mil millones de parámetros en total, de los cuales 37 mil millones están activos en todo momento, y tiene la capacidad de procesar 128,000 tokens de contexto de entrada. Acceder al modelo a través de la API de DeepSeek cuesta $0.55 por millón de tokens de entrada ($0.14 para entradas en caché) y $2.19 por millón de tokens de salida. (Para poner esto en perspectiva, o1 cobra $15 por millón de tokens de entrada, $7.50 para entradas en caché, y $60 por millón de tokens de salida.)

Optimización del modelo DeepSeek-V3-Base

• El equipo afinó DeepSeek-V3-Base utilizando un conjunto de datos sintético que incluye miles de ejemplos de CoT creados con diversas técnicas. Por ejemplo, se alentó a DeepSeek-V3-Base a usar un estilo de pocos disparos, proporcionando ejemplos de CoTs extensos y se le pidió que generara respuestas detalladas mientras evaluaba y verificaba sus propios pasos de CoT, además de contar con anotadores humanos que refinaran y procesaran los resultados.
• Se aplicó una optimización de políticas relativas en grupo, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, para mejorar la resolución de problemas complejos. Por ejemplo, crearon sistemas basados en reglas que recompensaban al modelo por devolver respuestas finales en un formato específico (recompensa de precisión) y por mostrar sus pasos internos de CoT dentro de etiquetas (recompensa de formato).
• Para un ajuste adicional, utilizaron versiones en progreso de R1 para generar cerca de 600,000 respuestas a indicaciones de razonamiento, conservando solo las respuestas correctas. Además, se incorporaron otras 200,000 muestras no relacionadas con razonamiento (como pares de traducción de lenguaje) generadas por DeepSeek-V3-base o provenientes de su conjunto de datos de entrenamiento.
• Finalmente, el modelo fue afinado utilizando una ronda de aprendizaje por refuerzo para mejorar su precisión en problemas de razonamiento al tiempo que se aumentaba generalmente su utilidad y seguridad.

Modelos relacionados con DeepSeek-R1

Modelos relacionados: Los investigadores de DeepSeek también publicaron siete modelos adicionales.

• DeepSeek-R1-Zero es similar a DeepSeek-R1, pero se optimizó completamente mediante aprendizaje por refuerzo. Los investigadores notan que este modelo fue capaz de desarrollar estrategias para resolver problemas simplemente por recibir incentivos para hacerlo. Sin embargo, se observó que era más propenso a mezclar idiomas y producir resultados ininteligibles.
• Además, DeepSeek lanzó seis modelos densos (con cantidades de parámetros de 1.5 mil millones, 7 mil millones, 8 mil millones, 14 mil millones, 32 mil millones y 70 mil millones), cuatro de ellos basados en versiones de Qwen y dos en versiones de Llama.

Resultados en comparación con o1

Resultados: En las pruebas realizadas por DeepSeek, el modelo DeepSeek-R1 compitió directamente con o1, superando a este en 5 de las 11 métricas evaluadas. Asimismo, algunos de los nuevos modelos demostraron un rendimiento competitivo.

• DeepSeek-R1 superó a o1 en AIME 2024, MATH-500 y SWE-Bench Verified, además de ser competitivo en Codeforces, GPQA Diamond y MMLU. Por ejemplo, en LiveCodeBench, que incluye problemas de programación actualizados con frecuencia, resolvió correctamente el 65.9 por ciento de los problemas, mientras que o1 lo hizo en un 63.4 por ciento.
• También superó a dos de los modelos líderes que no implementan cadenas de pensamiento sin indicaciones explícitas. Superó a Anthropic Claude 3.5 Sonnet en 19 de 21 métricas y a OpenAI GPT-4o en 20 de 21 métricas.
• En las pruebas de DeepSeek, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B supera a OpenAI-o1-mini en todas las métricas evaluadas, incluyendo AIME 2024 y GPQA Diamond, mientras que DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B lo hace en todas menos en Codeforces.

Importancia del desarrollo de DeepSeek-R1

Importancia del desarrollo: A finales del año pasado, o1 de OpenAI marcó el inicio de una tendencia hacia modelos de razonamiento que implementan una CoT sin indicaciones directas. Sin embargo, tanto o1 como o3, su sucesor que aún no está ampliamente disponible, ocultan sus pasos de razonamiento. En contraste, DeepSeek-R1 muestra todos sus pasos, permitiendo a los usuarios ver cómo llegó a una respuesta específica. Los experimentos de DeepSeek con destilación demuestran cuán efectivos pueden ser estos modelos como educadores para formar modelos más pequeños, además de transferir algunos beneficios de sus habilidades de razonamiento, mejorando la precisión de sus alumnos.

Reflexiones sobre el futuro de DeepSeek

Reflexiones: DeepSeek está rápidamente consolidándose como un constructor destacado de modelos abiertos. Estos modelos no solo ofrecen un gran rendimiento, sino que su licencia permite el uso de sus salidas para destilación, lo que podría avanzar el estado del arte en modelos de lenguaje (y multimodales) de todos los tamaños.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 es una nueva inteligencia artificial diseñada para competir con OpenAI, enfocada en ofrecer soluciones accesibles y eficientes para diversas aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural.

¿Cómo funciona DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático y redes neuronales para analizar y generar texto, optimizando el rendimiento en tareas específicas de comprensión y creación de contenido.

¿Vale la pena utilizar DeepSeek-R1?

Si buscas una alternativa económica a OpenAI con capacidades similares, DeepSeek-R1 puede ser una opción valiosa, especialmente para pequeñas empresas y desarrolladores.

¿Cuánto cuesta DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 ofrece diferentes planes de precios, comenzando desde opciones gratuitas hasta suscripciones pagadas, lo que la hace accesible para usuarios con distintos presupuestos.

Puntos Clave

• DeepSeek-R1 se presenta como un fuerte competidor de OpenAI, desafiando su liderazgo en inteligencia artificial.
• Es un modelo abierto y gratuito, permitiendo modificaciones y personalización por parte de los usuarios.
• La llegada de DeepSeek-R1 podría democratizar el acceso a soluciones de inteligencia artificial más asequibles.
• Ofrece a los usuarios más opciones para elegir herramientas que se ajusten a sus necesidades y presupuestos.
• Potencia la capacidad de innovación y competencia en el mercado gracias a sus características accesibles.