Una mirada detallada a la destilación de modelos de razonamiento de primera generación.
Los modelos de razonamiento de DeepSeek logran un rendimiento comparable a OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento. La tecnología permite que los patrones de razonamiento de modelos más grandes se destilen en modelos más pequeños, mejorando así el rendimiento. Este enfoque ofrece un potencial significativo para aplicaciones en investigación y desarrollo de inteligencia artificial.
DeepSeek ha revolucionado el uso de modelos de razonamiento al destilar capacidades de grandes modelos en formatos más pequeños y eficientes. Este avance no solo garantiza un rendimiento competitivo en diversos desafíos, sino que también permite una amplia adopción a través de licencias accesibles, abriendo nuevas puertas para la investigación y la innovación en inteligencia artificial.
Logros del DeepSeek-R1
El equipo de DeepSeek ha demostrado que los patrones de razonamiento de modelos grandes pueden destilarse en modelos más pequeños. Al aplicar este método, han mejorado el rendimiento en comparación con los patrones descubiertos mediante RL en modelos pequeños.
Evaluación del Rendimiento de Modelos Densos
Se presentan los resultados de evaluación de modelos más pequeños refinados con datos de razonamiento generados por DeepSeek-R1. Los resultados muestran desempeño excelente en benchmarks, posicionándose favorablemente entre la comunidad académica.
Licencias y Uso Comercial
Los pesos de los modelos están bajo la Licencia MIT, lo que permite el uso comercial y las modificaciones. Los modelos destilados Qwen derivan de la serie Qwen-2.5 con licencia Apache 2.0. Llama 8B y Llama 70B derivan de Llama3.1 y Llama3.3 respectivamente.
Más información: Ollama.com
