A grande notícia da semana passada no mundo da inteligência artificial foi o lançamento da versão R1 do DeepSeek, LLM chinesa que, em termos de qualidade, é comparável aos modelos mais recentes das grandes empresas do setor, mas que devido a inovações técnicas de desenvolvimento, apresenta custo de inferência muito menor. Além da disponibilidade para desenvolvedores, o modelo também está disponível como aplicativo para smartphone.
Ao contrário dos concorrentes, como a série o1 da OpenAI, o DeepSeek-R1 utiliza aprendizagem por reforço (RL) em múltiplas etapas, o que facilita o surgimento de comportamentos de raciocínio naturais. O pipeline de desenvolvimento do modelo integra uma fase inicial de treinamento de RL com um mecanismo de inicialização a frio que aprimora as estratégias de raciocínio, garantindo uma compreensão superior e precisão nas respostas em tarefas matemáticas, de programação e de lógica. Ao refinar os métodos de aprendizado por reforço, o DeepSeek-R1 alcança níveis de desempenho comparáveis ao OpenAI o1, demonstrando seu potencial como um modelo de raciocínio de alto nível.
As comparações de desempenho revelam que o DeepSeek-R1 se destaca em avaliações de benchmark em várias disciplinas. Ele supera o OpenAI-o1-mini em áreas-chave, incluindo matemática e tarefas complexas de conhecimento, como o bechmark MMLU-Pro. Quando testado contra outros LLMs líderes, como Claude-3.5 Sonnet e GPT-4o, o DeepSeek-R1 consistentemente ocupa as primeiras posições, especialmente em domínios que exigem raciocínio estruturado. Além disso, sua otimização baseada em aprendizado por reforço permite que ele iguale os modelos proprietários da OpenAI sem a sobrecarga computacional das estratégias de escalonamento em tempo de inferência comumente utilizadas em alternativas fechadas.
Um fator diferenciador do DeepSeek-R1 é sua abordagem para destilação de modelos. Ao refinar as capacidades de raciocínio de um modelo maior e transferi-las para arquiteturas menores e densas, o DeepSeek-R1 demonstra que o raciocínio avançado não precisa ser restrito aos maiores modelos. Suas versões destiladas, como o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, superam o OpenAI-o1-mini em vários benchmarks de raciocínio, provando que modelos menores podem manter capacidades avançadas de raciocínio quando treinados com estratégias eficazes de destilação. Isso contrasta com a abordagem de aprendizado por reforço em modelos menores, que não obteve resultados comparáveis, reforçando ainda mais a inovação do DeepSeek-R1 no treinamento escalável de IA.
Além da superioridade técnica, o modelo de licenciamento do DeepSeek-R1 o posiciona como uma forte alternativa aos LLMs proprietários. Diferentemente dos modelos da OpenAI e da Anthropic, que permanecem fechados e com restrições comerciais, o DeepSeek-R1 está disponível sob a licença MIT, oferecendo a pesquisadores e desenvolvedores acesso total à sua arquitetura e metodologia de treinamento. Essa abordagem aberta permite maior transparência, incentiva a colaboração acadêmica e possibilita o uso comercial irrestrito. Além disso, sua compatibilidade com arquiteturas de modelo existentes, como Qwen e Llama, reduz as barreiras de entrada para organizações que desejam integrar modelos de raciocínio de ponta em seus aplicativos sem restrições proprietárias.
O DeepSeek-R1 estabelece um novo padrão nos LLMs voltados para raciocínio, demonstrando como o aprendizado por reforço pode impulsionar melhorias significativas na compreensão e resolução de problemas em IA. Sua combinação de alto desempenho, destilação eficiente e licenciamento aberto fornece uma alternativa convincente aos modelos fechados dominantes. Com seu desenvolvimento contínuo e o aprimoramento das técnicas de RL, o DeepSeek-R1 não apenas avança no campo do raciocínio em IA, mas também reforça o valor da inovação open-source em um cenário cada vez mais competitivo.
Excelente matéria Denny,acredito que está nova corrida na geração de IAs ainda está apenas começando e veremos ainda muitas outras novidades impactantes como a novidade chinesa, que acaba de chegar na disputa! Abs