¡DeepSeek vuelve a hacer historia! El artículo de investigación del modelo de inferencia DeepSeek-R1, completado conjuntamente por el equipo de DeepSeek y con Liang Wenfeng como autor correspondiente, apareció en la portada de la revista Nature, de autoridad internacional.
En comparación con la versión inicial del artículo DeepSeek-R1 publicado en enero de este año, este artículo revela más detalles sobre el entrenamiento del modelo y responde positivamente a las dudas destiladas al comienzo del lanzamiento del modelo.
DeepSeek-R1 es también el primer modelo de lenguaje grande convencional revisado por pares del mundo. Nature comentó: En la actualidad, casi todos los modelos grandes convencionales aún no se han sometido a una revisión por pares independientes, y esta brecha "finalmente ha sido superada por DeepSeek".
En un documento de revisión por pares de 64 páginas, DeepSeek presentó que todos los datos utilizados por DeepSeek-V3 Base (el modelo base de DeepSeek-R1) provienen de Internet. Aunque puede contener resultados generados por GPT-4, de ninguna manera es intencional y no existe un enlace de destilación dedicado. DeepSeek también proporciona un proceso detallado para mitigar la contaminación de datos durante el entrenamiento en el material complementario para demostrar que el modelo no incluye intencionalmente pruebas de referencia en los datos de entrenamiento, mejorando así el rendimiento del modelo. Además, DeepSeek llevó a cabo una evaluación exhaustiva de la seguridad de DeepSeek-R1, lo que demuestra que su seguridad está por delante de los modelos de vanguardia lanzados en el mismo período.
La revista "Nature" cree que a medida que la tecnología de inteligencia artificial se vuelve cada vez más popular, la propaganda no verificable de los grandes fabricantes de modelos puede traer riesgos reales para la sociedad. Confiar en la revisión por pares realizada por investigadores independientes es una forma eficaz de frenar la exageración excesiva en la industria de la IA.