DeepSeek створює ШІ-моделі, що здатні до самонавчання

DeepSeek створює ШІ-моделі, що здатні до самонавчання
Китайська компанія DeepSeek спільно з Університетом Цінхуа розробляє новий тип штучного інтелекту, здатний самостійно закріплювати знання

Китайська компанія DeepSeek разом із Університетом Цінхуа працює над новим підходом до навчання штучного інтелекту, який дозволить моделям самостійно закріплювати отримані знання.

Про це повідомляє Bloomberg.

Такий підхід має зменшити витрати на тренування моделей та водночас покращити їхню здатність адаптуватися до людських запитів. Йдеться про використання моделі навчання з підкріпленням, яка вже довела свою ефективність у вузькоспеціалізованих сферах. Проте застосування цієї методики до універсальних ШІ-систем — складніша задача, яку й намагається вирішити команда DeepSeek.

Розроблена стратегія, за словами компанії, показала кращі результати у тестах порівняно з чинними моделями, при цьому потребуючи менше обчислювальних ресурсів.

Нові моделі отримали назву DeepSeek-GRM (generalist reward modeling) і незабаром мають з’явитися з відкритим вихідним кодом.

Нагадаємо, У Південній Кореї заявили, що китайський додаток DeepSeek надмірно збирає персональні дані

Юлія Педюк - pravdatutnews.com

Читайте також
Австралія заборонила DeepSeek через загрози національній безпеці Австралія заборонила DeepSeek через загрози національній безпеці
Міністр внутрішніх справ Австралії оголосив, що всі послуги та сервіси DeepSeek будуть видалені з урядових систем на тлі загрози для безпеки країни
У Нідерландах розпочали розслідування щодо збору персональних даних китайським чат-ботом DeepSeek У Нідерландах розпочали розслідування щодо збору персональних даних китайським чат-ботом DeepSeek
DeepSeek викликав занепокоєння щодо конфіденційності даних
OpenAI звинувачує китайську DeepSeek у використанні даних ChatGPT для навчання своєї моделі OpenAI звинувачує китайську DeepSeek у використанні даних ChatGPT для навчання своєї моделі
OpenAI заблокувала акаунти, ймовірно, пов’язані з DeepSeek.
Load next