DeepSeek anuncia modelos de primeira geração para tarefas complexas de raciocínio
A DeepSeek revelou seus primeiros modelos DeepSeek-R1 e DeepSeek-R1-Zero, projetados especificamente para lidar com tarefas complexas de raciocínio.
Inovação no treinamento por RL puro:
O DeepSeek-R1-Zero foi treinado exclusivamente por meio de aprendizado por reforço em larga escala (RL), sem depender do ajuste fino supervisionado (SFT) como etapa preliminar. Segundo a DeepSeek, essa abordagem permitiu o surgimento natural de “comportamentos de raciocínio poderosos e interessantes”, incluindo:
- Auto-verificação
- Reflexão
- Geração extensiva de cadeias de pensamento (Chain-of-Thought/CoT)
“Notavelmente, [o DeepSeek-R1-Zero] é o primeiro projeto aberto que comprova que as capacidades de raciocínio de LLMs podem ser estimuladas puramente por RL, sem necessidade de SFT”, explicaram os pesquisadores da DeepSeek. Esse marco não apenas destaca as bases inovadoras do modelo, mas também abre caminho para avanços em IA de raciocínio focados em RL.
Limitações e evolução para o modelo principal:
Entretanto, o DeepSeek-R1-Zero apresenta algumas limitações importantes, incluindo:
- Repetição excessiva
- Baixa legibilidade
- Mistura de idiomas
Esses desafios poderiam representar obstáculos significativos em aplicações reais. Para superar essas deficiências, a DeepSeek desenvolveu seu modelo principal: o DeepSeek-R1, que incorpora melhorias significativas em usabilidade e desempenho.
Apresentando o DeepSeek-R1
O DeepSeek-R1 aprimora seu antecessor ao incorporar dados de cold-start antes do treinamento por RL (Aprendizado por Reforço). Essa etapa adicional de pré-treinamento melhora as capacidades de raciocínio do modelo e resolve muitas das limitações observadas no DeepSeek-R1-Zero.
Desempenho de Classe Mundial
Notavelmente, o DeepSeek-R1 alcança um desempenho comparável ao aclamado sistema o1 da OpenAI em tarefas de:
- Matemática
- Programação
- Raciocínio geral
Isso consolida sua posição como um dos principais concorrentes no cenário de IA avançada.
Open-Source e Modelos Distilados
A DeepSeek optou por liberar em código aberto tanto o DeepSeek-R1-Zero quanto o DeepSeek-R1, juntamente com seis modelos menores e otimizados. Entre eles, o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B se destacou, superando até mesmo o o1-mini da OpenAI em diversos benchmarks.
Resultados Impressionantes
MATH-500 (Pass@1):
- DeepSeek-R1: 97,3% (superando a OpenAI com 96,4%)
LiveCodeBench (Pass@1-COT):
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: 57,2% (melhor desempenho entre modelos compactos)
AIME 2024 (Pass@1):
- DeepSeek-R1: 79,8% (novo padrão impressionante em resolução de problemas matemáticos)
Com esses avanços, a DeepSeek não apenas compete com os líderes do setor, mas também democratiza o acesso a modelos de IA poderosos, incentivando inovações futuras na área.
Um pipeline para beneficiar toda a indústria
A DeepSeek compartilhou detalhes sobre seu rigoroso pipeline de desenvolvimento de modelos de raciocínio, que combina ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço (RL).
Segundo a empresa, o processo envolve:
Duas etapas de SFT para estabelecer:
- Habilidades fundamentais de raciocínio
- Capacidades não relacionadas a raciocínio
Duas etapas de RL projetadas para:
- Descobrir padrões avançados de raciocínio
- Alinhar essas capacidades com preferências humanas
“Acreditamos que esse pipeline beneficiará a indústria ao criar modelos melhores”, destacou a DeepSeek, sugerindo que sua metodologia pode inspirar avanços futuros em todo o setor de IA.
Um marco para a comunidade open-source
Um dos maiores feitos dessa abordagem focada em RL é a capacidade do DeepSeek-R1-Zero de executar padrões complexos de raciocínio sem instruções humanas prévias — um marco inédito para a comunidade de pesquisa em IA de código aberto.
🔹 Por que isso importa?
- Demonstra que o RL puro pode desenvolver raciocínio sofisticado
- Abre caminho para métodos mais eficientes de treinamento de IA
- Oferece transparência para pesquisadores e desenvolvedores
Com essa inovação, a DeepSeek não apenas avança seus próprios modelos, mas também contribui para o ecossistema global de IA, incentivando novas descobertas.
A Importância da Destilação em Modelos de IA
Os pesquisadores da DeepSeek destacaram a relevância da destilação — o processo de transferir habilidades de raciocínio de modelos grandes para versões menores e mais eficientes. Essa estratégia tem proporcionado ganhos de desempenho, mesmo em configurações compactas.
Desempenho Superior em Modelos Compactos
Versões destiladas do DeepSeek-R1 — como os modelos de 1,5B, 7B e 14B de parâmetros — demonstraram competência em aplicações específicas, superando até mesmo modelos de tamanho similar treinados apenas com Aprendizado por Reforço (RL).
Disponibilidade para Pesquisadores
Os modelos destilados estão disponíveis em configurações que variam de 1,5 bilhão a 70 bilhões de parâmetros, suportando arquiteturas como:
- Qwen2.5
- Llama3
Essa flexibilidade permite aplicações versáteis, desde geração de código até compreensão avançada de linguagem natural.
Licenciamento e Uso Comercial
A DeepSeek adotou a Licença MIT para seus repositórios e pesos, permitindo:
Uso comercial
Modificações e adaptações
Criação de obras derivadas (como usar o DeepSeek-R1 para treinar outros LLMs)
Atenção: Usuários de modelos destilados específicos devem verificar a conformidade com as licenças dos modelos-base originais, como:
- Apache 2.0
- Licença Llama3
Por Que Isso é Revolucionário?
- Eficiência: Modelos menores com desempenho próximo aos grandes.
- Acessibilidade: Facilita implementação em hardware menos potente.
- Open-Source: Fomenta inovação e colaboração na comunidade de IA.
Com essa abordagem, a DeepSeek não só aprimora seus próprios sistemas, mas também impulsiona o desenvolvimento de IA acessível e de alto desempenho.
