Tác động của DeepSeek R1 và OpenAI Deep Research đến ngành AI
- DeepSeek R1 cung cấp mô hình suy luận hàng đầu với chi phí thấp hơn 30 lần so với OpenAI o1, đồng thời cho phép minh bạch hoàn toàn về các bước suy luận
- Kỹ thuật chưng cất đang nổi lên như một công cụ mạnh mẽ, cho phép tạo ra các mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt từ mô hình "giáo viên" R1
- DeepSeek đã chưng cất khả năng suy luận của mình lên nhiều mô hình nhỏ hơn, bao gồm các mô hình nguồn mở từ Meta Llama và Alibaba Qwen
- Doanh nghiệp có 3 lựa chọn để tối ưu mô hình:
+ Huấn luyện tinh chỉnh có giám sát (SFT) cho lĩnh vực đặc thù
+ Học tăng cường (RL) để điều chỉnh giọng điệu và tính cách
+ Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG) - phương pháp đơn giản và an toàn nhất
- OpenAI Deep Research mở rộng khả năng RAG bằng cách tự động tìm kiếm thông tin trên web, tuy nhiên vẫn còn rủi ro về ảo giác
- Chi phí phát triển mô hình AI đang giảm nhanh chóng:
+ Giảm 4 lần mỗi năm theo CEO Anthropic
+ Dự kiến sẽ tiến tới chi phí bằng 0 trong tương lai
- DeepSeek đã phá vỡ quan niệm chỉ các phòng thí nghiệm lớn mới có thể đổi mới AI, tạo cơ hội cho các công ty nhỏ hơn thử nghiệm
- Chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt quyết định hiệu quả của các mô hình, đặc biệt quan trọng trong kỷ nguyên AI tạo sinh
📌 DeepSeek R1 định hình lại ngành AI với chi phí thấp hơn 30 lần so với đối thủ, cùng OpenAI Deep Research mở ra kỷ nguyên mới nơi doanh nghiệp có thể triển khai hàng loạt mô hình chuyên biệt với chi phí phải chăng. Chất lượng dữ liệu và kỹ thuật RAG sẽ là chìa khóa thành công.
https://venturebeat.com/ai/deepseeks-r1-and-openais-deep-research-just-redefined-ai-rag-distillation-and-custom-models-will-never-be-the-same/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
