DeepSeek enthüllt neue KI-Methoden zur Verbesserung der Modellleistung

PEKING / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die chinesische KI-Startup DeepSeek hat in Zusammenarbeit mit der Tsinghua-Universität eine innovative Methode zur Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeiten von großen Sprachmodellen vorgestellt.

DeepSeek, ein aufstrebendes chinesisches KI-Startup, hat kürzlich eine neue Methode zur Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt. Diese Ankündigung erfolgt in einer Zeit, in der die Öffentlichkeit gespannt auf das nächste Modell des Unternehmens wartet. In Zusammenarbeit mit Forschern der Tsinghua-Universität hat DeepSeek eine Technik entwickelt, die als generatives Belohnungsmodellieren (GRM) und selbstkritische Abstimmung bezeichnet wird. Diese duale Herangehensweise zielt darauf ab, LLMs in die Lage zu versetzen, allgemeine Anfragen besser und schneller zu beantworten.

Die DeepSeek-GRM-Modelle übertreffen bestehende Methoden und haben laut den Forschern eine „wettbewerbsfähige Leistung“ mit starken öffentlichen Belohnungsmodellen erreicht. Das Belohnungsmodellieren ist ein Prozess, der ein LLM in Richtung menschlicher Präferenzen lenkt. DeepSeek beabsichtigt, die GRM-Modelle als Open Source zur Verfügung zu stellen, hat jedoch keinen Zeitrahmen dafür angegeben.

Das akademische Papier, das auf dem Online-Wissenschaftsarchiv arXiv veröffentlicht wurde, erscheint inmitten von Spekulationen über die nächsten Schritte des Startups, nachdem das Unternehmen mit seinem V3-Grundlagenmodell und dem R1-Schlussfolgerungsmodell weltweit Aufmerksamkeit erregt hat. Berichten zufolge könnte das DeepSeek-R2, der Nachfolger des R1, bereits diesen Monat veröffentlicht werden, da das Unternehmen bestrebt ist, von seinem steigenden Profil zu profitieren.

Die Veröffentlichung von DeepSeek-R1 hat die globale Tech-Community mit seiner kosteneffizienten Leistung, die führende Modelle rivalisierte, erschüttert. DeepSeek hat sich bisher nicht zu den Gerüchten über die R2-Veröffentlichung geäußert. Ein Kundenservice-Konto dementierte den Bericht jedoch in einem Gruppenchat mit Geschäftskunden, wie chinesische Medien letzten Monat berichteten.

Die Entwicklung von DeepSeek zeigt, wie wichtig es ist, die Schlussfolgerungsfähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern, um den wachsenden Anforderungen der Industrie gerecht zu werden. Die Kombination von GRM und selbstkritischer Abstimmung könnte einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung darstellen, indem sie die Effizienz und Genauigkeit von LLMs erhöht.

In der Zukunft könnte diese Technologie nicht nur die Art und Weise verändern, wie Unternehmen KI einsetzen, sondern auch neue Standards für die Entwicklung von Sprachmodellen setzen. Die Open-Source-Verfügbarkeit der GRM-Modelle könnte zudem die Zusammenarbeit und Innovation in der KI-Community fördern.

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