DeepSeek — это новая языковая модель, созданная китайскими разработчиками, которые ставят перед собой цель выйти на мировой рынок технологий ИИ. Она построена на усовершенствованной архитектуре трансформеров и использует современные подходы к обучению, включая обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Такой подход позволил разработчикам достичь высокого качества работы модели при сравнительно меньших вычислительных затратах.

Основная версия модели, DeepSeek-R1, продемонстрировала впечатляющие результаты на множестве бенчмарков, таких как задачи на логику, программирование и математику. Эти результаты привлекли внимание как исследователей, так и представителей бизнеса, ищущих эффективные инструменты для автоматизации задач.

Ключевые особенности DeepSeek-R1:

• Модель обучена на широком наборе текстовых данных, обеспечивающем её универсальность.
• Для снижения затрат на ресурсы были разработаны облегчённые версии (distilled models), которые можно запускать даже на видеокартах среднего уровня, таких как NVIDIA 4090 и A100.

Разработчики DeepSeek использовали несколько инновационных подходов, которые позволили им добиться высокого качества модели без гигантских затрат на ресурсы. Это особенно важно в условиях растущих запросов к вычислительной мощности, которая требуется для работы и обучения современных LLM.

Во-первых, DeepSeek применяет методику knowledge distillation. Этот метод позволяет «сжать» знания из крупных моделей в более компактные версии, сохраняя при этом основные функциональные возможности.

Во-вторых, архитектура модели была оптимизирована для работы с ограниченными ресурсами. Использование таргетированных данных для обучения и гибридный подход к выбору обучающего материала помогли значительно повысить производительность.

Что позволило DeepSeek добиться успеха:

1. Эффективное применение методов дистилляции знаний для создания облегчённых версий.
2. Оптимизация архитектуры трансформеров для снижения требований к вычислительным ресурсам.
3. Фокус на задачах, требующих логического мышления и программирования, что снизило необходимость обучения на гигантских массивах данных.
4. Учет специфики восточных языков, что сделало модель особенно успешной в задачах, связанных с китайским языком.

Несмотря на все преимущества, DeepSeek имеет ряд ограничений, которые делают её менее подходящей для некоторых задач, особенно в крупном бизнесе. Основная версия модели требует значительных вычислительных ресурсов, а её функционал пока не полностью адаптирован для работы с разными языками и закрытыми системами.

Во-первых, для работы полной версии DeepSeek-R1 необходимо около 1,3 Тб GPU. Это делает её недоступной для большинства компаний, за исключением крупнейших игроков рынка. Во-вторых, текущая версия модели не всегда демонстрирует стабильные результаты при работе с русским языком, что может ограничить её применение в локальных проектах.

Основные ограничения DeepSeek:

1. Высокие требования к аппаратному обеспечению для полной версии модели.
2. Проблемы с генерацией текстов на русском языке, включая смешение языков.
3. Ограниченный встроенный поиск, который работает только с открытыми данными в интернете и не интегрируется с корпоративными базами.

Чтобы проверить возможности модели, мы протестировали версию DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на видеокарте NVIDIA 4090. Цель тестирования заключалась в оценке её способностей работать с текстами, создавать сложные логические цепочки и обрабатывать многоязычные запросы.

Первые результаты показали, что модель имеет потенциал, однако в текущем состоянии не лишена недостатков:

• Генерация длинных ответов иногда зацикливается.
• Модель путалась между русским и английским языками.
• Обработка сложных текстов с контекстом требует доработки.

Мы планируем протестировать более крупные версии модели, такие как 14B, 32B и 70B, с улучшенными гиперпараметрами и новыми подходами к промптингу.

В текущем виде DeepSeek не может полностью заменить AutoFAQ Xplain, так как наш продукт не только генерирует ответы, но и выполняет поиск релевантной информации, с возможностью настроить на работу с конкретными источниками данных в закрытом контуре.

Хотя в веб-интерфейсе DeepSeek можно загружать собственные текстовые файлы и использовать встроенный поисковик, этот функционал ограничен поиском по открытому интернету. Это делает его неподходящим для задач, связанных с закрытыми базами знаний или веб-сайтами. Кроме того, данный функционал недоступен через API DeepSeek — он реализован только в веб-интерфейсе.

В AutoFAQ Xplain LLM используется как один из компонентов: сначала осуществляется поиск релевантной информации по запросу пользователя, затем эта информация вместе с запросом передаётся на вход LLM, который генерирует финальный ответ. В качестве LLM могут использоваться различные модели: российские облачные провайдеры, DeepSeek-R1, Llama, Qwen, Gemma и другие. Таким образом, LLM выполняет лишь функцию генерации ответов и не может самостоятельно искать данные.

Почему AutoFAQ Xplain лучше подходит для бизнеса:

1. Интеграция с корпоративными базами знаний, сайтами
2. Возможность работы в закрытом информационном контуре (on-premise)
3. Возможность адаптировать работу системы под задачи конкретного бизнеса
4. Доказанная эффективность продукта компаниями уровня Enterprise

Несмотря на текущие ограничения, DeepSeek имеет перспективы для развития. Разработчики активно работают над устранением недостатков и совершенствованием модели. Если будут добавлены улучшения в работе с русским языком и снижены требования к ресурсам, DeepSeek сможет стать конкурентоспособным решением для бизнеса.

Основные направления развития DeepSeek:

• Улучшение генерации текстов на разных языках.
• Оптимизация дистиллированных версий для работы на более простом оборудовании.
• Расширение функционала API для работы с закрытыми данными.

DeepSeek — это перспективная разработка, которая демонстрирует, как технологии ИИ развиваются в разных частях мира. Китайская модель уже сейчас показывает конкурентоспособные результаты, а её упрощённые версии делают её более доступной для малого и среднего бизнеса.

Мы продолжим следить за развитием DeepSeek и тестировать её новые версии. Оставайтесь с нами, чтобы быть в курсе всех новостей о LLM и их применении в бизнесе.