DeepSeek AI revolutioniert KI-Sprachverständnis mit Open-Source Large Language Models

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) vollzieht sich eine stetige und rapide Entwicklung, die das Potenzial hat, unsere Gesellschaft und Technologie grundlegend zu verändern. Ein Bereich der KI, der in den letzten Jahren besonders stark in den Fokus gerückt ist, sind die sogenannten Large Language Models (LLMs). Diese großen Sprachmodelle sind darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was eine breite Palette von Anwendungen ermöglicht, von der Verbesserung von Suchmaschinen bis hin zur Erstellung von Textinhalten.

DeepSeek AI, ein chinesisches KI-Start-up, hat mit der Präsentation seiner DeepSeek LLM-Familie einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von LLMs gemacht. Diese Familie von Sprachmodellen, die sich aus DeepSeek LLM 7B Base, DeepSeek LLM 67B Base, DeepSeek LLM 7B Chat und DeepSeek 67B Chat zusammensetzt, repräsentiert eine signifikante Weiterentwicklung im Verständnis und der Anwendung von Sprache durch Maschinen.

Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal der DeepSeek LLM-Familie ist die Leistung des 67B Base-Modells, das in verschiedenen Bereichen wie logischem Denken, Programmierung, Mathematik und chinesischem Sprachverständnis besser abschneidet als vergleichbare Modelle, etwa das Llama2 70B Base-Modell. Das 67B Base-Modell zeigt eine qualitative Verbesserung der Fähigkeiten von DeepSeek LLMs und demonstriert ihre Kompetenz in einer breiten Palette von Anwendungsfällen.

Ebenso bemerkenswert ist die Leistung der Chat-Modelle der DeepSeek LLM-Familie, die speziell für konversationelle Aufgaben entwickelt wurden. Das LLM 67B Chat-Modell erreichte eine beeindruckende Erfolgsquote von 73,78 % im HumanEval-Programmierbenchmark und übertraf damit Modelle ähnlicher Größe. Es erzielte auch ohne Feinabstimmung 84,1 % im GSM8K-Mathematik-Datensatz, was seine außergewöhnliche Fähigkeit unterstreicht, mathematische Probleme zu lösen.

DeepSeek AI hat sich entschieden, sowohl die 7-Milliarden-Parameter- als auch die 67-Milliarden-Parameter-Versionen seiner Modelle, einschließlich der Basis- und Chat-Varianten, Open-Source zur Verfügung zu stellen, um die KI-Forschung und kommerzielle Anwendungen zu fördern. Die Modelle sind auf GitHub und Hugging Face verfügbar, zusammen mit dem Code und den Daten, die für das Training und die Bewertung verwendet wurden.

Um unvoreingenommene und gründliche Leistungsbewertungen zu gewährleisten, entwickelte DeepSeek AI neue Problemlösungssets, wie etwa das Ungarische Nationalabitur und Googles Evaluierungsdatensatz zur Befehlsausführung. Diese Bewertungen hoben effektiv die außergewöhnlichen Fähigkeiten des Modells hervor, bisher unbekannte Prüfungen und Aufgaben zu bewältigen. Die Problemsets sind ebenfalls Open-Source und stehen für weitere Forschungen und Vergleiche zur Verfügung.

Das Start-up gab Einblicke in seinen sorgfältigen Prozess der Datensammlung und des Trainings, der darauf abzielte, Diversität und Originalität zu verbessern und gleichzeitig die Urheberrechte zu respektieren. Der mehrstufige Prozess umfasste die Kuratierung von qualitativ hochwertigem Text, mathematischen Formulierungen, Code, literarischen Werken und verschiedenen Datentypen und die Implementierung von Filtern, um Toxizität und doppelte Inhalte zu eliminieren.

DeepSeeks Sprachmodelle, die mit Architekturen ähnlich wie LLaMA entworfen wurden, durchliefen ein rigoroses Vor-Training. Das 7B-Modell nutzte Multi-Head-Aufmerksamkeit, während das 67B-Modell Grouped-Query-Aufmerksamkeit verwendete. Das Trainingsregime umfasste große Batch-Größen und einen mehrstufigen Lernraten-Zeitplan, um robuste und effiziente Lernfähigkeiten zu gewährleisten.

Durch die Veröffentlichung dieser hochmodernen Open-Source-LLMs hat DeepSeek AI einen entscheidenden Meilenstein im Sprachverständnis und in der Zugänglichkeit von KI gesetzt und fördert Innovationen und breitere Anwendungen im Bereich.

Im Vergleich zu anderen Sprachmodellen wie Llama2, GPT-3.5 und Diffusionsmodellen zeichnen sich die DeepSeek LLMs durch ihre Fähigkeit aus, in Schlüsselbereichen wie logischem Denken, Programmierung, Mathematik und chinesischem Sprachverständnis zu brillieren. Sie demonstrieren auch außergewöhnliche Fähigkeiten im Umgang mit bisher unbekannten Prüfungen und Aufgaben. Das LLM wurde auf einem großen Datensatz von 2 Billionen Tokens in Englisch und Chinesisch trainiert und verwendet Architekturen wie LLaMA und Grouped-Query-Aufmerksamkeit. Indem es seine Modelle, Code und Daten Open-Source macht, hofft DeepSeek LLM, die KI-Forschung und kommerzielle Anwendungen zu fördern.

Die Arbeit von DeepSeek AI ist ein beispielhafter Fall von Innovation und Offenheit in der KI-Branche und zeigt das enorme Potenzial von LLMs auf. Mit der DeepSeek LLM-Familie und ihrem Beitrag zur KI-Community positioniert sich das Unternehmen als führender Akteur in der Entwicklung von Technologien, die die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren und sie verarbeiten, grundlegend verändern könnten.