En el mundo de la inteligencia artificial, los modelos de DeepSeek han captado la atención global. Estos modelos, comparables a GPT-4 de OpenAI, han logrado impresionar con su eficiencia y capacidades, a un costo mucho menor.
¿Cómo lo han conseguido? El secreto reside en una serie de innovadoras técnicas que han permitido a DeepSeek hacer más con menos. Desde la división del modelo en “expertos” especializados hasta el uso de la compresión de memoria y el aprendizaje por refuerzo, estos avances han transformado el panorama de la IA.
“DeepSeekMoE” (Mixture of Experts) es una de las claves, al activar solo los componentes necesarios según la tarea. Otra mejora clave es “DeepSeekMLA” (Multi-head Latent Attention), que comprime el almacenamiento de claves y valores, reduciendo drásticamente el uso de memoria.
Pero la eficiencia de DeepSeek va más allá. El “Auxiliary-Loss-Free Load Balancing” elimina las interferencias durante el entrenamiento, permitiendo al modelo aprender mejor con menos recursos. Además, el “Multi-token Prediction Training Objective” genera textos más naturales y comprensibles.
Incluso el uso de números FP8 en el “FP8 Mixed Precision Training” reduce el consumo de memoria y acelera los cálculos, sin sacrificar la precisión gracias a técnicas complementarias.
Pero quizás lo más impresionante es cómo DeepSeek ha combinado el aprendizaje por refuerzo y la destilación de modelos. Esto les ha permitido crear versiones más pequeñas y eficientes, como Qwen y Llama 3.3, que superan a sus competidores en rendimiento.
En resumen, DeepSeek ha demostrado que la eficiencia es la clave para el futuro de la IA. ¡No te pierdas la oportunidad de descubrir más sobre esta revolución en el sitio web de N24!
