DeepSeek faz história novamente! O artigo de pesquisa do modelo de inferência DeepSeek-R1, concluído em conjunto pela equipe DeepSeek e com Liang Wenfeng como autor correspondente, apareceu na capa da revista internacionalmente reconhecida Nature.
Comparado com a versão inicial do artigo DeepSeek-R1 lançado em janeiro deste ano, este artigo revela mais detalhes do treinamento do modelo e responde positivamente às dúvidas de destilação no início do lançamento do modelo.
DeepSeek-R1 também é o primeiro modelo de grande linguagem mainstream revisado por pares do mundo. A Nature comentou: Atualmente, quase todos os grandes modelos convencionais ainda não passaram por uma revisão independente por pares, e essa lacuna "finalmente foi quebrada pelo DeepSeek".
Em um documento de revisão por pares de 64 páginas, DeepSeek apresentou que todos os dados usados pelo DeepSeek-V3 Base (o modelo básico do DeepSeek-R1) vêm da Internet. Embora possa conter resultados gerados pelo GPT-4, não é de forma alguma intencional e não existe um link de destilação dedicado. DeepSeek também fornece um processo detalhado para mitigar a poluição de dados durante o treinamento no material suplementar para provar que o modelo não inclui intencionalmente testes de benchmark nos dados de treinamento, melhorando assim o desempenho do modelo. Além disso, a DeepSeek conduziu uma avaliação abrangente da segurança do DeepSeek-R1, provando que sua segurança está à frente dos modelos de ponta lançados no mesmo período.
A revista "Nature" acredita que, à medida que a tecnologia de IA se torna cada vez mais popular, a propaganda não verificável por parte de grandes fabricantes de modelos pode trazer riscos reais para a sociedade. Contar com a revisão por pares de pesquisadores independentes é uma forma eficaz de conter o entusiasmo excessivo na indústria de IA.