💪 "Социальный код" и "Экзо Солюшенс" начали совместную разработку программного обеспечения с ИИ для промышленных экзоскелетов

Целью разработки является исследование влияния экзоскелетов на выполнение функций рабочих профессий. Искусственный интеллект будет анализировать положение и нагрузку на тело человека во время труда.

Разработка экзоскелетов позволит сократить уровень производственного травматизма и увеличить производительность физического труда во время разгрузки, сварки, конвейерных работ и при работе в наклонном положении. Программное обеспечение с ИИ будет собирать и анализировать информацию непосредственно в момент использования оборудования, что позволит усовершенствовать конструкцию моделей, а также реализовать мониторинг рабочего процесса и физического состояния сотрудников.

⭐️ Мы ранее уже реализовали программное обеспечение на базе компьютерного зрения и искусственного интеллекта совместно с компанией «Zumax». Благодаря разработке ИИ-ассистента для анализа положения тела в режиме реального времени снизился риск профессиональных заболеваний опорно-двигательного аппарата у врачей-стоматологов, работающих с микроскопами.

Технические аспекты DeepSeek R1: как обучение с подкреплением и архитектура MoE изменили подход к созданию нейросетей

DeepSeek R1 — это инновационная языковая модель, разработанная китайскими специалистами, которая стала прорывом в области искусственного интеллекта (ИИ). Её ключевая особенность — использование обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и архитектуры MoE (Mixture of Experts), что делает её не только эффективной, но и экономически выгодной. Благодаря публикации авторами научных материалов о разработке, мы можем узнать, как выстраивалась работа над нейросетью и какие технические решения были приняты. Мнение команды "Социального кода".

Обучение с подкреплением: основа успеха DeepSeek R1

Традиционно нейросети обучаются тремя способами:
🔘Обучение с учителем — модель получает данные с правильными ответами.
🔘Обучение без учителя — модель ищет закономерности в данных без явных указаний.
🔘Обучение с подкреплением — модель учится, получая "награду" за правильные действия и "штраф" за ошибки.

DeepSeek R1 была обучена с использованием "чистого RL", что позволило модели самостоятельно выбирать решения и корректировать их на основе обратной связи. Этот подход особенно эффективен в задачах с детерминированной семантикой, таких как математика и программирование. Например, модель может решить уравнение и сразу же проверить, верен ли ответ, что делает RL идеальным инструментом для таких задач.

Архитектура MoE: экономия ресурсов и повышение эффективности

Одной из ключевых инноваций DeepSeek R1 является использование архитектуры MoE (Mixture of Experts). В отличие от традиционных моделей, где все параметры задействованы для каждой задачи, MoE активирует только те "эксперты" (подмодели), которые необходимы для конкретной задачи. Это позволяет:
🔘Экономить вычислительные ресурсы
🔘Увеличить скорость обработки данных
🔘Снизить стоимость разработки и эксплуатации модели

Благодаря MoE, DeepSeek R1 была создана всего за два месяца с бюджетом менее $6 млн, что в разы меньше затрат конкурентов, таких как OpenAI и Meta* (запрещена в РФ).

Дистилляция моделей: компактность и доступность

Авторы статьи также рассматривали возможность дистилляции моделей — процесса, при котором большая модель "сжимается" до меньшего размера без значительной потери качества. Это позволяет использовать DeepSeek R1 на бытовых компьютерах, делая её доступной для широкого круга пользователей.

Преимущества и ограничения DeepSeek R1

Преимущества:
1. Высокая производительность в специализированных задачах. Модель отлично справляется с математическими задачами и написанием кода.
2. Экономичность. Благодаря MoE и RL, DeepSeek R1 требует меньше ресурсов для обучения и эксплуатации.
3. Открытый исходный код. Это стимулирует развитие сообщества разработчиков и создаёт конкуренцию для закрытых систем.

Ограничения:
1. Проблемы с восприятием естественного языка. Модель испытывает трудности с обработкой текстов, особенно в контексте смешения культур и языков.
2. Ограниченная универсальность. DeepSeek R1 лучше всего подходит для задач с чётко определёнными ответами, таких как математика, но менее эффективна в гуманитарных областях.

DeepSeek R1 — это пример того, как инновационные подходы к обучению и архитектуре нейросетей могут изменить рынок ИИ. Использование обучения с подкреплением и архитектуры MoE позволило создать модель, которая не только эффективна, но и экономически выгодна. Однако, как и любая технология, DeepSeek R1 имеет свои ограничения, которые предстоит преодолеть в будущем.