DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, matematik, kod ve akıl yürütme görevlerinde OpenAI'nin o1 ile karşılaştırılabilir performans elde eden, yenilikçi pekiştirmeli öğrenme teknikleri ve daha geniş erişilebilirlik için birden fazla damıtılmış versiyon sunan gelişmiş bir açık kaynaklı AI akıl yürütme modelidir.
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jan 22, 2025
DeepSeek-R1 Nedir
DeepSeek-R1, DeepSeek AI tarafından geliştirilen birinci nesil bir akıl yürütme modelidir ve iki ana varyantta gelir: DeepSeek-R1-Zero ve DeepSeek-R1. 671B toplam parametre ve 37B etkin parametre ile bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve AI akıl yürütme yeteneklerinde önemli bir atılımı temsil eder. Model, düşünce zinciri süreçleri aracılığıyla karmaşık akıl yürütme görevlerini ele almak üzere tasarlanmıştır ve 128K token'lık bir bağlam uzunluğu ile çalışabilir. Hem DeepSeek'in sohbet platformu aracılığıyla hem de açık kaynaklı bir model olarak mevcuttur ve Llama ve Qwen mimarilerine dayanan 1.5B ile 70B parametre arasında değişen birden fazla damıtılmış versiyonu bulunmaktadır.
DeepSeek-R1 Temel Özellikleri
DeepSeek-R1, matematik, kod ve akıl yürütme görevlerinde OpenAI'nin o1 modeli ile karşılaştırılabilir performans sergileyen gelişmiş bir açık kaynaklı AI akıl yürütme modelidir. Büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme kullanılarak eğitilmiştir ve adım adım akıl yürütme, kendini doğrulama ve yansıtma yeteneklerini mümkün kılan benzersiz bir mimariye sahiptir. Model, güçlü performansı korurken daha erişilebilir hale getirmek için Llama ve Qwen'e dayalı daha küçük versiyonlara damıtılmıştır.
Gelişmiş Akıl Yürütme Yetenekleri: Şeffaf adım adım problem çözme için kendini doğrulama ve yansıtma kalıpları ile düşünce zinciri akıl yürütmesi kullanır
Büyük Ölçekli RL Eğitimi: Akıl yürütme yeteneklerinin yalnızca pekiştirmeli öğrenme ile denetimsiz ince ayar olmadan geliştirilebileceğini doğrulayan ilk açık araştırma
Esnek Model Seçenekleri: Farklı hesaplama gereksinimleri için güçlü performansı korurken, damıtma yoluyla birden fazla boyutta (1.5B'den 70B parametreye kadar) mevcuttur
Genişletilmiş Bağlam Uzunluğu: Uzun girdilerin işlenmesini ve daha ayrıntılı yanıtlar üretilmesini sağlayarak 128K token'a kadar bağlam uzunluğunu destekler
DeepSeek-R1 Kullanım Alanları
Gelişmiş Matematik Problemi Çözümü: AIME ve MATH-500 kıyaslamaları da dahil olmak üzere karmaşık matematik problemlerini adım adım akıl yürütme ile çözmede başarılıdır
Yazılım Geliştirme ve Kodlama: Yüksek düzeyde kodlama görevlerini, rekabetçi programlama problemlerini ve yazılım mühendisliği zorluklarını güçlü bir doğrulukla yerine getirir
Eğitim Yardımı: Öğrencilere ve eğitmenlere çeşitli konularda ayrıntılı açıklamalar ve adım adım problem çözme yaklaşımları sunarak yardımcı olur
Çok Dilli Akıl Yürütme Görevleri: İngilizce ve Çince'de karmaşık akıl yürütme görevlerini yönetir, bu da uluslararası uygulamalar için değerli hale getirir
Artıları
MIT Lisansı altında açık kaynaklı ve ticari olarak kullanılabilir
OpenAI'nin o1 gibi özel modellere karşılaştırılabilir performans
Farklı hesaplama ihtiyaçları için birden fazla boyutta mevcuttur
Eksileri
Daha büyük modeller için önemli hesaplama kaynakları gerektirir
Tekrarları önlemek için sıcaklık ayarının dikkatlice ayarlanması gerekir
Sistem istemleri desteklenmez - tüm talimatlar kullanıcı istemlerinde olmalıdır
DeepSeek-R1 Nasıl Kullanılır
Erişim Yöntemini Seçin: DeepSeek-R1'e erişmek için üç seçeneğiniz var: Web Arayüzü, API veya Yerel Kurulum
Web Arayüzü Erişimi: chat.deepseek.com adresini ziyaret edin, giriş yapın ve DeepSeek-R1 ile etkileşimde bulunmak için 'DeepThink' butonunu etkinleştirin. Not: Gelişmiş modda günde 50 mesajla sınırlıdır
API Erişimi: 1. API anahtarı almak için platform.deepseek.com adresinde kaydolun 2. model='deepseek-reasoner' belirterek OpenAI uyumlu API'yi kullanın 3. base_url'yi https://api.deepseek.com/v1 olarak ayarlayın
Yerel Kurulum (Damıtılmış Modeller): Daha küçük damıtılmış versiyonları yerel olarak çalıştırmak için vLLM veya SGLang'ı kurun. vLLM için şunu kullanın: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Kullanım Ayarlarını Yapılandırın: Sıcaklık ayarını 0.5-0.7 arasında (0.6 önerilir) ayarlayın, sistem istemlerinden kaçının, kullanıcı istemlerinde talimatları dahil edin ve matematik problemleri için '\boxed{}' direktifini ekleyin
Model Versiyonunu Seçin: Hesaplama kaynaklarınıza göre DeepSeek-R1-Zero (saf RL modeli), DeepSeek-R1 (tam model) veya damıtılmış versiyonlar (Qwen/Llama tabanlı) arasında seçim yapın
İstemleri Biçimlendirin: Tüm talimatları kullanıcı isteminde sistem istemleri olmadan dahil edin. Matematik problemleri için, son cevapları \boxed{} içinde talep edin
Birden Fazla Yanıt Üretin: En iyi sonuçlar için, birden fazla yanıt üretin ve model performansını değerlendirirken sonuçları ortalayın
DeepSeek-R1 SSS
DeepSeek-R1, matematik, kod ve akıl yürütme görevlerinde OpenAI-o1 ile karşılaştırılabilir performans sergileyen DeepSeek-AI tarafından geliştirilen birinci nesil bir akıl yürütme modelidir. Büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme kullanılarak eğitilmiştir ve iki versiyonu vardır: DeepSeek-R1-Zero ve DeepSeek-R1.
Resmi Gönderiler
Yükleniyor...Popüler Makaleler
Hailuo AI'nin S2V-01 Modeli: Video Oluşturmada Karakter Tutarlılığını Devrimleştiriyor
Jan 13, 2025
Hypernatural AI ile Hızlı Video Nasıl Oluşturulur | 2025 Yeni Eğitim
Jan 10, 2025
CrushOn AI NSFW Sohbet Botu Ocak 2025 Yeni Hediye Kodları ve Nasıl Kullanılır
Jan 9, 2025
Ocak 2025'te Koupon.ai'deki Yeni Amazon Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Jan 9, 2025