Expertenannerkennung
NVIDIA Senior Research Manager Jim Fan teilte kürzlich seine eingehende Bewertung von DeepSeek R1 in sozialen Medien. Als Mitbegründer von GEAR Lab, Leiter von Project GR00T, Stanford-Doktor und erster Praktikant bei OpenAI haben Fans Perspektiven in der Branche großes Gewicht. Besonders betonte er DeepSeeks herausragende Beiträge zur KI-Open-Source-Entwicklung als nicht-US-amerikanisches Unternehmen.
Erbe des Open-Source-Geistes
In seinem Kommentar bemerkte Fan: "Wir leben in einer Zeit, in der ein nicht-US-amerikanisches Unternehmen die ursprüngliche Mission von OpenAI am Leben erhält - wirklich offene Spitzenforschung, die alle stärkt. Es erscheint unlogisch, aber das unterhaltsamste Ergebnis ist oft das wahrscheinlichste." Besonders schätzte er, dass DeepSeek nicht nur eine Reihe von Modellen als Open Source zur Verfügung stellt, sondern auch alle Trainingsgeheimnisse offenlegt.
Tiefgehende Analyse der technischen Innovationen
Nach sorgfältigem Studium des technischen Papers von DeepSeek R1 hob Fan mehrere wichtige technische Durchbrüche hervor:
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Reiner Reinforcement Learning-Ansatz:
- Verwendet eine "Kaltstart"-Methode, ausschließlich durch RL getrieben, ganz ohne SFT
- Erinnert an AlphaZeros Durchbruch bei der Beherrschung von Go, Shogi und Schach von Grund auf
- Gilt als wichtigste Erkenntnis aus dem Paper
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Innovative Belohnungsmechanismen:
- Nutzt echte Belohnungen, die durch fest codierte Regeln berechnet werden
- Vermeidet gelernte Belohnungsmodelle, die RL leicht austricksen kann
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Evolution der Denkzeit:
- Die Denkzeit des Modells nimmt im Laufe des Trainings stetig zu
- Dies ist eine emergente Eigenschaft, kein vorprogrammiertes Verhalten
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GRPO-Algorithmus-Innovation:
- Entfernt das Kritiker-Netz aus PPO
- Verwendet stattdessen die durchschnittliche Belohnung mehrerer Stichproben
- Einfache Methode zur Reduzierung des Speicherverbrauchs
- Bemerkenswert ist, dass GRPO im Februar 2024 von DeepSeek erfunden wurde
Neues Paradigma der technischen Wirkung
Fan wies speziell darauf hin, dass Einfluss in der KI auf verschiedene Weise erreicht werden kann: "Einfluss kann durch 'intern erreichte ASI' oder mythische Namen wie 'Project Strawberry' erzielt werden. Einfluss kann auch einfach durch die Veröffentlichung der rohen Algorithmen und matplotlib-Lernkurven erreicht werden." Diese Perspektive betont die Bedeutung von Offenheit und Transparenz.
Beispiel für nachhaltige Innovation
Aus Fans Sicht ist DeepSeek vielleicht das erste Open-Source-Projekt, das ein bedeutendes, nachhaltiges Wachstum eines RL-Schwungrads zeigt. Dieser kontinuierliche technische Fortschritt und die offene Haltung setzen einen wichtigen Maßstab für die gesamte KI-Gemeinschaft.
Fazit
Jim Fans Bewertung bestätigt nicht nur die technischen Errungenschaften von DeepSeek R1, sondern betont auch dessen bedeutende Beiträge zur KI-Demokratisierung und zum Open-Source-Geist. Als Branchenautorität bestätigt seine Anerkennung weiter DeepSeeks wichtige Position in der globalen KI-Landschaft.
Um DeepSeek R1's Innovationen selbst zu erkunden, besuchen Sie DeepSeek R1 Chat.