В конце ноября 2024 года китайская компания DeepSeek представила свою новую языковую модель DeepSeek V3.
Это назначение стало важным событием, так как разработчики уверены в ее способности конкурировать с известными моделями, такими как ChatGPT. Главная цель компании — создание «сверхразумного» искусственного интеллекта. В данной статье рассмотрим, что собой представляет DeepSeek V3, какие предлагает возможности и как можно эффективно использовать эту модель.Что такое DeepSeek V3?
DeepSeek V3 — это языковая модель с открытым исходным кодом, отличающаяся от своих предшественников масштабом и возможностями. Модель включает в себя 671 миллиард параметров и была обучена на массиве данных, состоящем из 14,8 триллионов токенов. Эта способность позволяет анализировать тексты, выполнять переводы, писать эссе и даже генерировать код.
Ключевыми чертами модели являются ее архитектура и методы обучения. Используемая архитектура Multi-token Prediction (MTP) позволяет модели предсказывать не одно слово, а несколько, что значительно улучшает точность и производительность. Модель включает в себя Mixture of Experts (MoE) — систему, использующую несколько заранее обученных нейросетей для эффективной обработки данных, что помогает ускорить обучение. DeepSeek V3 полагается также на технологию Multi-head Latent Attention (MLA), которая акцентирует внимание на наиболее важных частях предложений, что минимизирует риск упустить важные детали.
Эти особенности сделали обучение модели достаточно быстрым — всего 2,788 миллиона часов, что эквивалентно двум месяцам работы графических процессоров Nvidia H800. Общие затраты на обучение составили 5,5 миллионов долларов, в отличие от 78 миллионов долларов, потраченных на обучение GPT от OpenAI. Результаты тестов показывают, что DeepSeek V3 продемонстрировала превосходство в ряде задач по сравнению с такими моделями, как GPT-4o, Llama 3 и Claude 3.5 Sonnet.
Возможности DeepSeek V3
DeepSeek V3 предоставляет множество функций, делающих ее универсальным инструментом для работы с текстами. Одной из главных особенностей модели является контекстное окно в 128 тысяч токенов, что позволяет обрабатывать объёмы текста, сопоставимые с 300 страницами. В числе возможностей модели можно выделить генерацию текстов различного объема и жанра, поиск информации в интернете и обработку различных данных.
Уникальные способности DeepSeek V3 включают в себя расшифровку диаграмм и визуализаций, а также написание и корректную формулировку кода на таких языках, как C++, Java, Python и других. Модель может успешно интегрироваться с различными редакторами кода и поддерживает режимы анализа и глубоких рассуждений.
Ещё одним важным моментом является уровень мультиязычности DeepSeek V3, который позволяет эффективно работать с текстами на различных языках, включая китайский, английский и русский. Однако стоит отметить, что модель по-прежнему может быть ограничена в анализе материалов по ссылкам и работает только с загруженными файлами или выделенными текстами.
Как использовать DeepSeek V3 в России
Чтобы воспользоваться новыми возможностями DeepSeek V3, пользователи в России могут выбрать из нескольких вариантов доступа. Во-первых, это открытые модели на платформе Hugging Face и бесплатная версия на сайте самой компании с ограничением в 32 тысячи токенов на один раз. Также доступен API для коммерческого использования, локальное развертывание и мобильные приложения для iOS и Android.
Чтобы начать работать с бесплатной версией, достаточно перейти на сайт DeepSeek, зарегистрироваться (в том числе через Google-аккаунт) и выбрать желаемую опцию. В удобном интерфейсе чат-бота доступны функции глубоких размышлений и поиск, а также возможность анализа документов путем прикрепления до 50 файлов общим размером до 100 МБ.
В декабре 2024 года было выпущено мобильное приложение DeepSeek, доступное в магазинах App Store и Google Play. После установки достаточно пройти простую регистрацию, чтобы начать взаимодействие с нейросетью через мобильное устройство.
Примеры использования DeepSeek V3
Давайте рассмотрим возможности DeepSeek V3 на практике. При запросе на генерацию статьи о трендах развития нейросетей в 2025 году чат-бот способен предоставить структурированный и информативный материал объемом 4,5 тысячи знаков. Важной особенностью является также способность рекомендовать и подбирать специализированные англоязычные источники.
Попробовав объяснить смысл предисловия к рассказу Эдгара Аллана По «Лигейя», модель демонстрирует свою способность к глубокому анализу. Следом можно запрашивать креативные подборки, например, афиши культурных мероприятий или театральные премьеры, где нейросеть предлагает выборку не только российских, но и международных ресурсов.
Говоря о возможностях анализа больших текстов, стоит упомянуть попытку краткого пересказа сюжета «Маленького принца» Антуана де Сент-Экзюпери на 112 страницах. DeepSeek V3 не просто пересказывает сюжет, но и выделяет ключевых героев, основные темы и резюмирует произведение.
Наконец, была поставлена задача по программированию, где нейросеть успешно написала алгоритм для поиска необходимого количества линий для построения диаграммы. Ответ был представлен не только в виде кода на Python, но и с пояснением процесса решения задачи.
Заключение
DeepSeek V3 представляет собой значимый шаг вперед в оружии инструментов модернизации ИИ, благодаря своим возможностям и архитектуре. Эта модель открывает новые горизонты для разработчиков, исследователей и пользователей, желающих интегрировать передовые технологии в различные сферы. С ее помощью можно решать сложные задачи, изучать и анализировать тексты, развивать сцены креативного письма, а также получать поддержку в программировании. Таким образом, уже сейчас можно говорить о том, что DeepSeek V3 может оказать значительное влияние на индустрию искусственного интеллекта и информационных технологий в целом.
Статья DeepSeek V3: Что нового в мире языковых моделей и как с ней работать? автора Екатерина Ларина была написана и впервые опубликована на сайте Бесарте.ру.
Свежие комментарии