L’aggiornamento del suo modello R1 di IA su DeepSeek

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DeepSeek ha recentemente rilasciato un aggiornamento del suo modello di intelligenza artificiale R1, denominato R1-0528. Questo aggiornamento migliora le capacità di ragionamento del modello e riduce il fenomeno delle “allucinazioni”, ovvero risposte fuorvianti o errate.

L’azienda cinese ha adottato un approccio open-source, rilasciando il modello con licenza MIT, il che significa che può essere utilizzato, modificato e persino commercializzato gratuitamente. Inoltre, le prestazioni di R1-0528 si avvicinano a quelle di modelli di alto livello come GPT-4 di OpenAI e Gemini 2.5 Pro di Google, ma con costi significativamente inferiori grazie a tecniche di ottimizzazione avanzate.

DeepSeek sta anche lavorando al suo prossimo modello, R2, che potrebbe essere rilasciato a breve. Questo aggiornamento rappresenta un ulteriore passo avanti nella competizione globale per l’intelligenza artificiale, sfidando il predominio delle aziende statunitensi.

DeepSeek ha adottato diverse tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni del modello R1-0528, riducendo il consumo di risorse e aumentando la precisione delle risposte. Ecco alcune delle strategie principali:

• Architettura Mixture-of-Experts (MoE): Questo approccio consente di attivare solo una parte dei parametri del modello per ogni inferenza, riducendo il carico computazionale senza compromettere la qualità delle risposte.
• Compressione avanzata: Tecniche di riduzione della dimensione del modello permettono di mantenere alte prestazioni con un minor utilizzo di memoria.
• Previsione multi-token: Il modello è in grado di generare più token contemporaneamente, migliorando la fluidità e la coerenza delle risposte.
• Addestramento con reinforcement learning: L’uso di tecniche di apprendimento per rinforzo ha affinato la capacità del modello di risolvere problemi complessi.
• Ottimizzazione post-training: Dopo l’addestramento iniziale, sono stati applicati algoritmi di ottimizzazione per migliorare la profondità del ragionamento e ridurre il tasso di allucinazioni.

Queste strategie hanno permesso a R1-0528 di avvicinarsi alle prestazioni di modelli di alto livello come GPT-4 e Gemini 2.5 Pro, mantenendo un costo inferiore e una maggiore accessibilità.

DeepSeek R1-0528 e GPT-4 sono due modelli di intelligenza artificiale avanzati, ma con differenze significative in termini di prestazioni, costi e caratteristiche tecniche. Ecco un confronto tra i due:

1. Prestazioni e Intelligenza

• DeepSeek R1-0528 utilizza un’architettura Mixture-of-Experts (MoE), che attiva solo una parte dei parametri per ogni inferenza, migliorando l’efficienza computazionale.
• GPT-4, invece, è un modello più tradizionale basato su una rete neurale densa, con una maggiore capacità di generazione di testo fluido e coerente.
• Nei benchmark di intelligenza artificiale, R1-0528 ha ottenuto punteggi comparabili a quelli di GPT-4, soprattutto in compiti di ragionamento e matematica.

2. Contesto e Memoria

• R1-0528 ha una finestra di contesto di 128K token, permettendo di gestire testi molto lunghi.
• GPT-4, invece, ha una finestra di contesto di 8.192 token, limitando la capacità di mantenere informazioni su testi estesi.

3. Open Source vs Proprietario

• DeepSeek R1-0528 è open-source, il che significa che chiunque può accedere ai pesi del modello e modificarlo.
• GPT-4 è proprietario, sviluppato da OpenAI, e non offre accesso ai pesi del modello.

4. Costi e Accessibilità

• R1-0528 è significativamente più economico rispetto a GPT-4, con un costo di $0.55 per milione di token in input e $2.19 per milione di token in output.
• GPT-4, invece, ha un costo di $30 per milione di token in input e $60 per milione di token in output, rendendolo molto più costoso.

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