Jim Fan, Senior Research Manager di NVIDIA, elogia Deepseek R1: Incarna veramente la missione dell'IA open-source

Riconoscimento esperto

Jim Fan, Senior Research Manager di NVIDIA, ha recentemente condiviso la sua valutazione approfondita di Deepseek R1 sui social media. In qualità di co-fondatore di GEAR Lab, responsabile di Project GR00T, dottorando a Stanford e primo stagista di OpenAI, le prospettive di Fan hanno un peso significativo nel settore. Ha sottolineato in particolare gli eccezionali contributi di DeepSeek allo sviluppo open-source dell'IA come azienda non statunitense.

Erede dello Spirito Open-Source

Nel suo commento, Fan ha osservato: "Viviamo in una linea temporale in cui un'azienda non statunitense sta mantenendo viva la missione originale di OpenAI: ricerca di frontiera veramente aperta che dia potere a tutti. Non ha senso. L'esito più divertente è il più probabile". Ha particolarmente apprezzato il fatto che DeepSeek non solo renda open-source una serie di modelli, ma riveli anche tutti i segreti dell'addestramento.

Analisi Approfondita delle Innovazioni Tecniche

Dopo aver letto attentamente il documento tecnico di Deepseek R1, Fan ha evidenziato diverse innovazioni tecniche fondamentali:

1. Approccio di Puro Apprendimento per Rinforzo (RL):

   • Utilizza un metodo di "avvio a freddo", guidato puramente dall'RL, senza alcun SFT (Supervised Fine-Tuning)
   • Ricorda la svolta di AlphaZero nel padroneggiare Go, Shogi e Scacchi da zero
   • Considerato il punto più significativo del documento

2. Meccanismo Innovativo di Ricompensa:

   • Utilizza ricompense groundtruth calcolate da regole hardcoded
   • Evita modelli di ricompensa appresi che l'RL può facilmente manipolare

3. Evoluzione del Tempo di Pensiero:

   • Il tempo di pensiero del modello aumenta costantemente con il procedere dell'addestramento
   • Questa è una proprietà emergente, non un comportamento pre-programmato

4. Innovazione dell'Algoritmo GRPO:

   • Rimuove la critic net dal PPO (Proximal Policy Optimization)
   • Utilizza invece la ricompensa media di più campioni
   • Metodo semplice per ridurre l'uso della memoria
   • È da notare che il GRPO è stato inventato da DeepSeek nel febbraio 2024

Nuovo Paradigma dell'Impatto Tecnico

Fan ha specificamente sottolineato che l'impatto nell'IA può essere ottenuto in modi diversi: "L'impatto può essere ottenuto con 'ASI raggiunta internamente' o con nomi mitici come 'Project Strawberry'. L'impatto può anche essere ottenuto semplicemente rilasciando gli algoritmi grezzi e le curve di apprendimento di matplotlib". Questa prospettiva enfatizza l'importanza dell'apertura e della trasparenza.

Esempio di Innovazione Sostenuta

Secondo Fan, DeepSeek è forse il primo progetto open-source che mostra una crescita maggiore e sostenuta di un volano RL. Questo progresso tecnico continuo e l'atteggiamento aperto stabiliscono un punto di riferimento importante per l'intera comunità dell'IA.

Conclusione

La valutazione di Jim Fan non solo conferma i risultati tecnici di Deepseek R1, ma ne sottolinea anche i significativi contributi alla democratizzazione dell'IA e allo spirito open-source. In quanto autorità del settore, il suo riconoscimento conferma ulteriormente l'importante posizione di DeepSeek nel panorama globale dell'IA.

Per esplorare direttamente le innovazioni di Deepseek R1, visita Deepseek R1 Chat.