Рост популярности нового китайского чат-бота DeepSeek привел к значительным финансовым потерям для самых богатых людей мира. Общее снижение их состояния составило 108 млрд долларов. Также успех DeepSeek вызвал значительные колебания на мировом технологическом рынке. Компания Nvidia потеряла более 600 миллиардов долларов рыночной стоимости. Что из себя представляет DeepSeek V3 и почему все ее обсуждают — в материале URA.RU. Что такое DeepSeek V3 DeepSeek, китайская компания с основными офисами в Ханчжоу, занимается разработкой крупномасштабных языковых моделей (LLM) и систем на базе искусственного интеллекта. Их продукты, включая модели DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, используют передовые технологии, такие как Multi-head Latent Attention (MLA) и Mixture of Experts (MoE). Они обеспечивают эффективную обработку данных и высокую точность результатов. DeepSeek V3 — это передовая языковая модель с открытым исходным кодом, оснащенная 671 млрд параметров и обученная на 14,8 трлн токенов. Она представляет собой значительное усовершенствование в области искусственного интеллекта, способна выполнять широкий спектр задач от анализа текстов до программирования. Токены в нейросетях представляют собой единицы текста, на которые разбивается входная информация для обработки. Они служат основными «строительными блоками» в текстовых данных. Прежде чем нейросеть начнет анализировать текст, его нужно разбить на токены, которые могут представлять собой слова, части слов или даже отдельные символы, в зависимости от модели и способа предобработки данных. DeepSeek V3 использует уникальные методы и архитектуру, которые отличают ее от предыдущих моделей: Multi-token Prediction (MTP) Эта архитектура позволяет модели предсказывать несколько слов одновременно, а не по одному слову за раз, как это делают традиционные последовательные модели. Это значительно ускоряет процесс обработки текста, так как модель может анализировать и генерировать большие блоки текста за один шаг. MTP улучшает контекстуальное понимание модели, позволяя ей видеть более широкую картину и делать более точные предсказания на основе более обширных данных. Mixture of Experts (MoE) Она включает в себя использование множества специализированных нейросетей (экспертов), каждая из которых обучена для выполнения определенной задачи или анализа определенного типа данных. В контексте DeepSeek V3, 256 нейросетей-экспертов могут быть задействованы, из которых восемь активируются для каждого токена. Это позволяет модели оптимально распределять ресурсы и ускорять процесс обучения и обработки данных, выбирая наиболее подходящих экспертов для конкретных задач. Multi-head Latent Attention (MLA) MLA — это развитие идеи механизма внимания, который используется в большинстве современных языковых моделей. Основное отличие заключается в том, что MLA позволяет модели одновременно обращать внимание на несколько аспектов входных данных, что улучшает ее способность выделять ключевые детали из текста. Это повышает вероятность того, что модель не упустит важные элементы информации, что особенно критично при работе с большими объемами данных или сложными запросами. Стоимость обучения DeepSeek V3 составила всего 5,5 млн долларов благодаря эффективности использованных технологий, в то время как аналогичные проекты требовали значительно больших вложений. Например, OpenAI потратила на обучение GPT 78 млн долларов. Главная особенность DeepSeek V3 заключается в ее полностью открытом коде, который предоставляет разработчикам возможность адаптировать технологию под различные нужды. Это открывает двери для широкого использования и интеграции в различные сферы, от коммерческого применения до научных исследований. Возможности DeepSeek Расширенное контекстное окно и обработка текста DeepSeek V3, подобно своему предшественнику GPT-4o, обладает контекстным окном в 128 тысяч токенов, что позволяет модели анализировать до 300 страниц текста одновременно. Это делает ее идеальным инструментом для обработки больших объемов информации, будь то научные статьи, книги или длинные отчеты. Многофункциональность в генерации текста DeepSeek V3 способна генерировать тексты различного объема и в разнообразных жанрах, что делает ее универсальным инструментом для создания контента. От академических статей до художественной литературы, модель может адаптироваться к различным стилям и требованиям. Возможности поиска и анализа данных Одной из ключевых функций DeepSeek V3 является способность искать информацию в интернете. Хотя модель пока не может анализировать материалы по прямым ссылкам, она эффективно работает с загруженными текстами или выдержками, что значительно расширяет ее применение в исследовательских и аналитических целях. Поддержка мультимедиа и программирования DeepSeek V3 умеет расшифровывать диаграммы и объяснять содержание изображений, что значительно упрощает работу с мультимедийным контентом. Кроме того, модель может писать и форматировать код, решать сложные задачи по программированию на популярных языках, таких как C++, Java, JavaScript, Python и Rust, и успешно интегрируется с редакторами кода. Рассуждения и мультиязычность DeepSeek V3 способна рассуждать в режиме DeepThink, подобно моделям GPT-o1 и o1-mini, что делает ее полезной в задачах, требующих глубокого анализа и синтеза информации. Модель также поддерживает несколько языков, включая китайский, английский и русский, обеспечивая высокое качество перевода и сохранение смысла текста. Как пользоваться DeepSeek V3 DeepSeek V3 предлагает пользователям из России разнообразные способы использования своих сервисов. Туда входят доступ через веб-сайт, мобильные приложения и API. Доступ к DeepSeek V3 через веб-сайт Переход на сайт. Первым делом необходимо зайти на официальный сайт DeepSeek и нажать на кнопку «Start Now». Регистрация. Для доступа к функционалу нужно пройти процесс регистрации. Это можно сделать через аккаунт Google или другие доступные опции. Использование чат-бота. После регистрации откроется диалоговое окно с чат-ботом. В нем пользователи могут выбрать различные опции, такие как DeepThink для генерации мыслей или Search для поиска информации в интернете. Также доступна возможность прикрепить до 50 файлов различных форматов, каждый объемом до 100 МБ. Использование мобильного приложения DeepSeek Скачивание приложения. Мобильное приложение DeepSeek доступно для скачивания в российских магазинах App Store и Google Play. Также его можно загрузить непосредственно с сайта разработчиков, отсканировав QR-код. Установка и регистрация. После установки приложения на мобильное устройство необходимо согласиться с условиями использования, нажав на кнопку Agree, и пройти регистрацию. Начало работы с чат-ботом. После регистрации пользователь получает доступ к диалоговому окну с чат-ботом, где можно воспользоваться всеми предложенными функциями. Дополнительные возможности DeepSeek V3 также предлагает API для коммерческого использования, что позволяет интегрировать его функционал в собственные приложения или сервисы. Для больших проектов возможно локальное развертывание системы. Почему о DeepSeek так много говорят Прорыв в технологиях DeepSeek, новаторская разработка в области искусственного интеллекта, достигла уровня, сопоставимого с GPT-4, но при этом потребовала значительно меньших затрат. Это стало возможным благодаря использованию передовых методов оптимизации архитектуры и методов обучения, таких как MLA (Meta-Learning Architecture). Такой подход позволил значительно снизить финансовые и временные издержки на разработку и тренировку моделей. Экономический эффект от успеха DeepSeek Успех DeepSeek вызвал значительные колебания на мировом технологическом рынке. Согласно отчетам Forbes и Financial Times, акции таких технологических гигантов, как Nvidia и Microsoft, упали соответственно на 17% и на 5%. Nvidia потеряла более 600 миллиардов долларов рыночной стоимости. По данным Bloomberg, всплеск популярности нового китайского чат-бота DeepSeek стал причиной значительных финансовых убытков для крупнейших мировых миллиардеров. Общая сумма потерь их состояния достигла 108 миллиардов долларов. Политический контекст и технологическая независимость DeepSeek также стала символом технологической независимости Китая. Ее успех подчеркнул стремление страны к лидерству в области искусственного интеллекта и был высоко оценен на государственном уровне. В частности, 27 января Bank of China объявил о планах инвестировать 1 триллион юаней, что примерно 138 млн долларов, в развитие ИИ.

прочитать статью полностью