DeepSeek R1: Китайский AI, который взорвал рынок. Разбираемся, что нам теперь с этим делать
AI развивается так быстро, что едва успеваешь следить. Но кто ожидал, что китайский стартап «из гаража» так встряхнет рынок? DeepSeek-R1 появилась внезапно и заставила гигантов вроде OpenAI нервничать. Что это за модель, чем так хороша и что нам с ней делать? Давайте разбираться.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
DeepSeek — стартап из Китая, созданный в 2023 году Ляном Вэньфэном, бывшим специалистом по количественному инвестированию. Компания недавно представила свою модель искусственного интеллекта DeepSeek-R1, которая удивила отрасль своей мощностью, эффективностью и открытостью.
Новая модель способна решать сложные задачи — от математики до программирования, а открытый исходный код позволяет любому разработчику изучать и дорабатывать её. Это делает DeepSeek особенно привлекательной для глобального ИТ-сообщества.
Содержание
Что нового в DeepSeek-R1
- Эффективность по разумной цене: DeepSeek смогла достичь уровня конкурентов, таких как OpenAI, затратив при этом меньше ресурсов. Их подход перевернул представление о том, как быстро и с минимальными затратами можно создать мощный искусственный интеллект.
- Открытость: В отличие от проприетарных решений многих компаний, DeepSeek сделала свою модель открытой. Это облегчает её изучение и адаптацию для разных нужд.
Как DeepSeek-R1 изменила рынок
Когда модель DeepSeek-R1 была представлена, это сразу вызвало волновые эффекты. Акции крупных технологических компаний, таких как Nvidia и Microsoft, начали падать, что в совокупности привело к потере около $1 трлн. рыночной стоимости в индустрии.
Теперь IT-сообщество пересматривает подходы к инвестициям: DeepSeek доказала на практике, что качественный AI не обязательно требует колоссальных бюджетов.
Как сообщество отреагировало на DeepSeek-R1
Поддержка и восторг:
Разработчики и стартапы оценили DeepSeek за открытость и доступность. Модель не требует облачных сервисов и может быть запущена локально, пусть и с определёнными ограничениями. Это означает, что любая компания или энтузиаст может использовать их ИИ и адаптировать его под свои задачи.
Озабоченность:
Некоторые специалисты опасаются, что подобная открытость может привести к злоупотреблениям. В Китае жёсткий контроль над интернетом и технологиями — государство регулирует доступ к данным и может в любой момент вмешаться в работу таких моделей, как DeepSeek.
Кроме этого пользователи жалуются на некорректные ответы и повторение текста запроса в ответе.
Также возникли вопросы к безопасности: вскоре после выхода DeepSeek подверглась кибератаке.
Что дальше?
DeepSeek только в начале пути, но уже заметно, как она переворачивает рынок AI. Открытость, эффективность и смелость делают её серьёзным соперником для западных компаний. Конкуренция может подтолкнуть индустрию к созданию ещё более мощных инструментов ИИ, доступных каждому.
Но есть твиты, авторы которых просто не понимают, что что делать с нейронками:
Если и вы тоже, советуем обратить внимание на эти курсы — просто на вскяий случай:
1. Генеративный искусственный интеллект для каждого
Этот курс от эксперта в области ИИ Эндрю Ына объясняет, как работает генеративный AI и где его можно применять — вы разберётесь во всех этапах: от идеи до внедрения.
Курс основан на реальных кейсах и примерах. Это поможет увидеть преимущества AI в разных сферах и понять возможные риски. Основное внимание уделяется тому, как правильно формулировать запросы для получения наилучших результатов.
2. Основы ИИ для специалистов, не занимающихся изучением данных
Этот курс поможет освоить искусственный интеллект даже тем, кто далёк от работы с данными. Вы узнаете, как применять машинное обучение для работы с большими данными. Курс охватывает создание алгоритмов и использование инструментов, таких как Teachable Machine и TensorFlow.
Включены как решения с кодом, так и NoCode, что делает обучение доступным для всех. Вы научитесь применять ИИ для бизнеса, защиты данных и других задач. Курс даёт практические навыки, которые можно сразу использовать в работе.
3. CHATGPT Complete Guide: Учитесь генеративным AI, CHATGPT & More
Научитесь создавать контент, управлять проектами и монетизировать своё творчество с помощью ChatGPT. Курс охватывает продуктивность, маркетинг, развитие софт-скиллов, а также работу с инструментами голосового и визуального ИИ.
Вы освоите навыки написания текстов, музыки, создания брендов и оптимизации бизнеса. Также научитесь применять AI в кодинге. Программа подойдёт тем, кто хочет развивать свои проекты и выйти на новый уровень.
4. LLM Engineering: Master AI, Большие языковые модели и агенты
Эта программа для тех, кто хочет разобраться в передовых технологиях работы с большими языковыми моделями. Вы научитесь автоматизировать бизнес-процессы и создавать инструменты на базе AI.
В программе — работа над сложными проектами: от генерации брошюр до создания автономных агентов. Также курс охватывает создание мультимодальных решений и работу с открытыми и закрытыми моделями для достижения максимальных результатов.
5. Специализация Generative AI Automation
Шагните в будущее автоматизации с этой специализацией. Вы изучите, как использовать ChatGPT и другие генеративные модели для решения сложных задач: от обучения и программирования до профессиональных проблем.
Главное внимание уделяется эффективному составлению запросов (prompt engineering) и навыкам работы с моделями, которые могут значительно повысить вашу продуктивность. Практические задания помогут внедрить AI в ваш рабочий процесс и раскрыть его творческий потенциал.
Читать на dev.by