DeepSeek-R1

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DeepSeek-R1 è un avanzato modello di ragionamento IA open-source che raggiunge prestazioni comparabili a quelle di o1 di OpenAI in compiti di matematica, codifica e ragionamento, caratterizzato da tecniche innovative di apprendimento per rinforzo e molteplici versioni distillate per una maggiore accessibilità.
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https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
DeepSeek-R1

Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Jan 22, 2025

Cos'è DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 è un modello di ragionamento di prima generazione sviluppato da DeepSeek AI che si presenta in due varianti principali: DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1. Costruito su un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con 671B di parametri totali e 37B di parametri attivati, rappresenta un significativo progresso nelle capacità di ragionamento dell'IA. Il modello è progettato per gestire compiti di ragionamento complesso attraverso processi di catena di pensiero e può lavorare con una lunghezza di contesto di 128K token. È disponibile sia tramite la piattaforma chat di DeepSeek che come modello open-source, con molteplici versioni distillate che vanno da 1.5B a 70B parametri basati su architetture Llama e Qwen.

Caratteristiche principali di DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 è un modello avanzato di ragionamento AI open-source che raggiunge prestazioni comparabili a quelle del modello o1 di OpenAI in compiti di matematica, codice e ragionamento. È stato addestrato utilizzando l'apprendimento per rinforzo su larga scala e presenta un'architettura unica che consente un ragionamento passo-passo, auto-verifica e capacità di riflessione. Il modello è stato distillato in versioni più piccole basate su Llama e Qwen, rendendolo più accessibile pur mantenendo prestazioni elevate.
Capacità di Ragionamento Avanzate: Utilizza il ragionamento a catena di pensieri con modelli di auto-verifica e riflessione, consentendo una risoluzione dei problemi trasparente passo-passo
Addestramento RL su Larga Scala: Prima ricerca aperta a convalidare che le capacità di ragionamento possano essere sviluppate esclusivamente attraverso l'apprendimento per rinforzo senza affinamento supervisionato
Opzioni di Modello Flessibili: Disponibile in più dimensioni tramite distillazione (da 1.5B a 70B parametri), offrendo opzioni per diverse esigenze computazionali mantenendo prestazioni elevate
Lunghezza del Contesto Estesa: Supporta fino a 128K token di lunghezza del contesto, consentendo l'elaborazione di input più lunghi e generando risposte più dettagliate

Casi d'uso di DeepSeek-R1

Risoluzione di Problemi di Matematica Avanzata: Eccelle nella risoluzione di complessi problemi matematici, inclusi i benchmark AIME e MATH-500, con ragionamento passo-passo
Sviluppo Software e Codifica: Esegue compiti di codifica di alto livello, problemi di programmazione competitiva e sfide di ingegneria del software con elevata precisione
Assistenza Educativa: Aiuta studenti ed educatori fornendo spiegazioni dettagliate e approcci alla risoluzione dei problemi passo-passo in vari soggetti
Compiti di Ragionamento Multilingue: Gestisce compiti di ragionamento complessi sia in inglese che in cinese, rendendolo prezioso per applicazioni internazionali

Vantaggi

Open-source e utilizzabile commercialmente sotto Licenza MIT
Prestazioni comparabili a modelli proprietari come l'o1 di OpenAI
Disponibile in più dimensioni per diverse esigenze computazionali

Svantaggi

Richiede risorse computazionali significative per modelli più grandi
L'impostazione della temperatura necessita di un'attenta regolazione per prevenire ripetizioni
I prompt di sistema non sono supportati - tutte le istruzioni devono essere nei prompt dell'utente

Come usare DeepSeek-R1

Scegli Metodo di Accesso: Hai tre opzioni per accedere a DeepSeek-R1: Interfaccia Web, API o Installazione Locale
Accesso Interfaccia Web: Visita chat.deepseek.com, accedi e abilita il pulsante 'DeepThink' per interagire con DeepSeek-R1. Nota: Limitato a 50 messaggi al giorno in modalità avanzata
Accesso API: 1. Registrati su platform.deepseek.com per ottenere una chiave API 2. Usa l'API compatibile con OpenAI specificando model='deepseek-reasoner' 3. Imposta base_url su https://api.deepseek.com/v1
Installazione Locale (Modelli Distillati): Installa vLLM o SGLang per eseguire versioni distillate più piccole localmente. Per vLLM usa: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Configura Impostazioni di Utilizzo: Imposta la temperatura tra 0.5-0.7 (0.6 raccomandato), evita i prompt di sistema, includi istruzioni nei prompt utente e per i problemi matematici aggiungi la direttiva '\boxed{}'
Seleziona Versione del Modello: Scegli tra DeepSeek-R1-Zero (modello RL puro), DeepSeek-R1 (modello completo) o versioni distillate (basate su Qwen/Llama) in base alle tue risorse computazionali
Formatta i Prompt: Includi tutte le istruzioni nel prompt utente senza prompt di sistema. Per i problemi matematici, richiedi risposte finali all'interno di \boxed{}
Genera Risposte Multiple: Per i migliori risultati, genera risposte multiple e media i risultati quando valuti le prestazioni del modello

FAQ di DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 è un modello di ragionamento di prima generazione sviluppato da DeepSeek-AI che raggiunge prestazioni comparabili a OpenAI-o1 in compiti di matematica, codice e ragionamento. È addestrato utilizzando l'apprendimento per rinforzo su larga scala e include due versioni: DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1.

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