DeepSeek AI ha lanzado su nuevo modelo de lenguaje, DeepSeek-R1, el cual se distingue por su sofisticada arquitectura que incorpora aprendizaje por refuerzo (RL) para mejorar las capacidades de razonamiento. Este modelo se basa en una fundación previamente establecida, DeepSeek-V3-Base, y se entrena a través de un proceso de múltiples etapas que permite pulir las respuestas más allá de las técnicas de preentrenamiento y ajuste fino comunes.
Una de las características más significativas de DeepSeek-R1 es su enfoque en el aprendizaje por refuerzo, que le permite adaptarse de forma más efectiva a las necesidades y retroalimentación del usuario. Esto se traduce en respuestas más claras y relevantes. Además, el modelo hace uso de un enfoque conocido como «cadena de pensamiento» (CoT), que facilita la descomposición de consultas complejas y permite un razonamiento más estructurado paso a paso. La combinación de ajuste fino basado en RL y capacidades CoT busca generar respuestas más detalladas y transparentes, lo que ha capturado la atención de la industria.
DeepSeek-R1 cuenta con 671 mil millones de parámetros y emplea una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), que activa 37 mil millones de parámetros, lo que mejora la eficiencia de inferencia al dirigir las consultas a los grupos de expertos más relevantes. Esto permite que el modelo se especialice en distintos dominios problemáticos mientras se mantiene una eficiencia general.
Además de DeepSeek-R1, se han desarrollado modelos destilados que ofrecen capacidades de razonamiento similares en arquitecturas más eficientes basadas en modelos populares, como Llama de Meta y Qwen de Hugging Face. Estos modelos destilados, como el DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, logran un equilibrio notable entre rendimiento y eficiencia, y se pueden integrar fácilmente con la infraestructura escalable de Amazon SageMaker AI.
Para aquellos interesados en implementar estos modelos, SageMaker AI proporciona varias opciones para el despliegue de versiones destiladas del modelo R1, permitiendo a los usuarios aprovechar esta potente tecnología en sus flujos de trabajo de generación de texto, razonamiento lógico y tareas de interpretación de datos. Estos desarrollos presentan una solución robusta para las organizaciones que buscan aplicar modelos de lenguaje de última generación en sus aplicaciones, lo que refuerza la capacidad de procesamiento de lenguaje natural en una variedad de sectores.
vía: AWS machine learning blog
