🚪 Deepseek R1 – новый этап в развитии опенсорсных моделей рассуждений

В мире опенсорсных AI-разработок произошел значительный прорыв: китайская компания Deepseek представила модель рассуждений Deepseek R1. Эта модель демонстрирует превосходство над OpenAI o1 в общих бенчмарках, таких как MMLU, а также в специализированных тестах, оценивающих способности AI решать математические задачи, писать код и применять логические рассуждения. Например, Deepseek R1 показала впечатляющие результаты на бенчмарке AIME 2024.

Когда OpenAI впервые совершили прорыв в области LRM (моделей рассуждений), казалось, что опенсорсные решения серьезно отстают от закрытых моделей. LRM представляют собой новый тип моделей, способных воспроизводить практическое мышление и выдавать осмысленные результаты. В отличие от LLM (языковых моделей), которые в основном опираются на огромные объемы данных, хранящихся в их "памяти" (весах), и генерируют текст на основе этих данных, LRM способны решать задачи, требующие глубокого анализа и логики.

LLM, благодаря механизму внимания трансформеров, отлично справляются с генерацией текста, но их слабость проявляется в областях, где недостаточно просто полагаться на память, — например, в математике и логике.

Однако алгоритмы, лежащие в основе моделей рассуждений, уже хорошо изучены, описаны и имеют открытые реализации (об этом я рассказывал в нескольких видео на YouTube-канале). Для создания собственной LRM, как и прежде, требуется файнтюнинг весов на GPU. Для этих задач отлично подойдет аренда видеокарт в immers.cloud, так же как и для обучения LLM, хотя структура данных отличается (в качестве примера можно взглянуть на датасет Open-O1 CoT).

Deepseek R1 — это доказательство того, что опенсорсные модели могут не только догнать, но и превзойти закрытые решения, открывая новые горизонты для развития искусственного интеллекта.

@ruslandevlive — мысли о современных AI/ML-технологиях

Мы обновили образ ComfyUI!🚀

Что нового?

• Ускоренная загрузка моделей: встроенные модели теперь загружаются быстрее благодаря переезду на S3. Меньше времени на ожидание — больше на продуктивную работу!

• Ubuntu 22.04.5: обновленная базовая система обеспечивает стабильность и безопасность. Работайте с актуальными версиями ПО без забот.

• ComfyUI 0.3.12: поддержка новых моделей, исправления ошибок и улучшенная скорость работы. Теперь еще больше задач под вашим контролем!

• Официальный драйвер NVIDIA Open: максимальная совместимость и стабильность благодаря переходу на открытый драйвер от NVIDIA.

💡 Используйте возможности обновленного образа для работы с нейросетями на новом уровне!

Подробнее и загрузить образ

🎙 Как рендеринг превращает идеи в реальность?

CG-художники знают: путь от идеи до финального кадра – это не просто творчество, а четкий процесс, где рендеринг играет ключевую роль. Как сделать его быстрее, качественнее и эффективнее?

📅 В четверг (13 февраля), в 19:00 (МСК) наш эксперт вместе с Даней Грызловым разберут:

🟠 Какая роль у рендеринга для творческого процесса CG-художника?
🟠 Как ускорить рендеринг в сложных проектах?
🟠 Общие принципы работы рендер-ферм - преимущества и подводные камни

Отметьте этот день у себя в календаре! Стрим пройдет в нашем телеграм-канале

Не пропустите! Будет интересно и полезно.

Подключайтесь, задавайте вопросы под этим постом и прокачивайте свой CG-скилл! 🚀

▶️ Пропустили стрим? Не беда – запись уже ждет вас!

Если не получилось посмотреть подкаст с Даней Грызловым и нашим экспертом в прямом эфире, мы позаботились о вас – запись уже доступна к просмотру!

📌 В этом выпуске мы разобрали:

🎨 Как рендеринг влияет на работу CG-художников
⚡️ Оптимизация процессов: ускоряем финальный этап
🛠 Полезные техники и инструменты

Разбираем, как рендер-ферма помогает на финальных этапах проекта.

📺 Смотрите запись и делитесь впечатлениями в комментариях!

Вы также можете посмотреть запись стрима на наших других площадках:

💬 ВК | 📹 YouTube