NVIDIA Senior Research Manager Jim Fan lobt Deepseek R1: Verkörpert wahrhaftig die Mission von Open-Source KI

Anerkennung durch einen Experten

NVIDIA Senior Research Manager Jim Fan teilte kürzlich auf Social Media seine eingehende Bewertung von Deepseek R1. Als Mitbegründer des GEAR Lab, Leiter von Project GR00T, Stanford-Promovierter und erster Praktikant von OpenAI genießen Fans Perspektiven in der Branche erhebliches Gewicht. Er betonte insbesondere die herausragenden Beiträge von DeepSeek als Unternehmen außerhalb der USA zur Open-Source-Entwicklung im KI-Bereich.

Erbe des Open-Source-Geistes

In seinem Kommentar merkte Fan an: "Wir leben in einer Zeitlinie, in der ein Nicht-US-Unternehmen die ursprüngliche Mission von OpenAI am Leben erhält - wahrhaft offen, Spitzenforschung, die alle befähigt. Das ergibt keinen Sinn. Das unterhaltsamste Ergebnis ist das wahrscheinlichste." Besonders schätzte er, dass DeepSeek nicht nur eine Vielzahl von Modellen open-source stellt, sondern auch alle Trainingsgeheimnisse preisgibt.

Tiefgehende Analyse der technischen Innovationen

Nach dem sorgfältigen Studium des technischen Papers von Deepseek R1 hob Fan mehrere wichtige technische Durchbrüche hervor:

1. Rein Reinforcement-Learning-basierter Ansatz:

   • Verwendet eine "Kaltstart"-Methode, rein durch RL angetrieben, ganz ohne SFT
   • Erinnert an den Durchbruch von AlphaZero, Go, Shogi und Schach von Grund auf zu meistern
   • Wird als die bedeutendste Erkenntnis aus dem Paper angesehen

2. Innovativer Belohnungsmechanismus:

   • Verwendet Ground-Truth-Belohnungen, die durch fest codierte Regeln berechnet werden
   • Vermeidet gelernte Belohnungsmodelle, die RL leicht umgehen kann

3. Evolution der Denkzeit:

   • Die Denkzeit des Modells nimmt mit fortschreitendem Training stetig zu
   • Dies ist eine emergente Eigenschaft, kein vorprogrammiertes Verhalten

4. GRPO-Algorithmus-Innovation:

   • Entfermt das Critic-Netz aus PPO
   • Verwendet stattdessen die durchschnittliche Belohnung mehrerer Stichproben
   • Einfache Methode zur Reduzierung der Speichernutzung
   • Bemerkenswerterweise wurde GRPO von DeepSeek im Februar 2024 erfunden

Neues Paradigma des technischen Einflusses

Fan wies besonders darauf hin, dass Einfluss in der KI auf verschiedene Arten erreicht werden kann: "Einfluss kann durch 'intern erreichte ASI' oder mythische Namen wie 'Project Strawberry' erzielt werden. Einfluss kann auch erzielt werden, indem man einfach die Rohalgorithmen und matplotlib-Lernkurven veröffentlicht." Diese Perspektive unterstreicht die Bedeutung von Offenheit und Transparenz.

Beispiel für nachhaltige Innovation

Aus Sicht von Fans ist DeepSeek vielleicht das erste Open-Source-Projekt, das ein major, nachhaltiges Wachstum eines RL-Schwungrads zeigt. Dieser kontinuierliche technische Fortschritt und die offene Haltung setzen einen wichtigen Maßstab für die gesamte KI-Community.

Schlussfolgerung

Jim Fans Bewertung bestätigt nicht nur die technischen Leistungen von Deepseek R1, sondern betont auch dessen bedeutende Beiträge zur Demokratisierung der KI und zum Open-Source-Gedanken. Als Branchenautorität bestätigt seine Anerkennung weiterhin die wichtige Position von DeepSeek in der globalen KI-Landschaft.

Um die Innovationen von Deepseek R1 aus erster Hand zu erkunden, besuchen Sie Deepseek R1 Chat.