PEKING / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat kürzlich seine neuen Reasoning-Modelle DeepSeek-R1 und DeepSeek-R1-Zero vorgestellt, die in Benchmark-Tests bemerkenswerte Leistungen zeigen.
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Das chinesische Startup DeepSeek hat mit seinen neuen KI-Modellen DeepSeek-R1 und DeepSeek-R1-Zero in der Branche für Aufsehen gesorgt. Diese Modelle erreichen in Benchmark-Tests eine Leistung, die mit dem o1-Modell von OpenAI vergleichbar ist. Besonders DeepSeek-R1-Zero sticht hervor, da es ausschließlich mit Reinforcement Learning trainiert wurde, ohne auf menschliches Feedback zurückzugreifen. Dies ist ein bemerkenswerter Ansatz, der zeigt, wie leistungsfähig Reinforcement Learning sein kann.
DeepSeek-R1-Zero wurde mit einem regelbasierten System entwickelt, das die Genauigkeit und das Format der Antworten bewertet. Diese Methode ermöglichte es dem Modell, eigenständig Fähigkeiten zu entwickeln, wie das Generieren langer Gedankenketten und das Überdenken von Lösungsansätzen. Dieser Ansatz erinnert an die Prinzipien hinter OpenAIs o1-Modell, was die Bedeutung von Reinforcement Learning in der KI-Forschung unterstreicht.
Das zweite Modell, DeepSeek-R1, kombiniert Reinforcement Learning mit klassischem Fine-Tuning, um die Modellantworten besser auf menschliche Erwartungen abzustimmen. In Bereichen wie Mathematik, Programmierung, Allgemeinwissen und Schreiben erreicht es die Leistungsfähigkeit des OpenAI o1-Modells. Diese Kombination von Techniken zeigt, wie vielseitig und anpassungsfähig KI-Modelle sein können.
Zusätzlich hat DeepSeek sechs kleinere Open-Source-Modelle vorgestellt, die mit Daten trainiert wurden, die von DeepSeek-R1 generiert wurden. Diese Modelle erreichen teilweise die Leistung von OpenAIs o1-mini und stehen der Öffentlichkeit zur Verfügung. Dies zeigt, wie Open-Source-Modelle zur Verbreitung und Weiterentwicklung von KI-Technologien beitragen können.
Trotz dieser Fortschritte gibt es noch Herausforderungen. Die Modelle R1 und R1-Zero wechseln ungewollt zwischen Sprachen und unterstützen derzeit weder Function Calling noch erweiterte Dialoge oder JSON-Ausgaben. DeepSeek plant, diese Schwächen zu beheben, was die Praxistauglichkeit der Modelle weiter verbessern könnte.
Besonders DeepSeek-R1-Zero zeigt, wie ein ressourcenschonender Ansatz wie Reinforcement Learning zu bedeutenden Fortschritten in der KI-Forschung führen kann. Diese Entwicklungen könnten die Art und Weise, wie KI-Modelle trainiert und eingesetzt werden, maßgeblich beeinflussen und neue Möglichkeiten für Entwickler und Unternehmen eröffnen.
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