DeepSeek AI, una startup pionera en el ámbito de la inteligencia artificial, ha revolucionado el sector con el lanzamiento de DeepSeek-R1, un modelo de lenguaje avanzado que se distingue por innovar en su proceso de entrenamiento. A diferencia de los modelos convencionales, que se limitan al pre-entrenamiento y ajuste fino, DeepSeek-R1 incorpora aprendizaje por refuerzo. Este enfoque permite descomponer consultas complejas en pasos lógicos claros, mejorando significativamente la precisión y claridad de las respuestas generadas.
El modelo maximiza su eficiencia durante el entrenamiento al utilizar construcciones de ejecución paralela de subprocesos de NVIDIA. Además, su marco combina el ajuste fino supervisado (SFT) con la optimización de políticas robustas en grupos (GRPO), asegurando resultados más transparentes e interpretables para los usuarios.
La familia de modelos DeepSeek abarca varias variantes notables. DeepSeek-V3 implementa una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), que optimiza la eficiencia activando solo subredes específicas para cada entrada. Por su parte, DeepSeek-R1-Zero, una derivación de DeepSeek-V3, se enfoca en potenciar el razonamiento mediante el aprendizaje por refuerzo, aunque enfrenta desafíos relacionados con la legibilidad y mezcla de lenguajes.
DeepSeek-R1, basado también en DeepSeek-V3, presenta un entrenamiento más sofisticado, integrando datos de SFT a través de muestreo por rechazo. Este proceso ha dado lugar a un modelo no solo robusto sino también altamente eficiente. Entre las opciones más avanzadas, DeepSeek-R1-Distill combina variantes de modelos como Qwen y Llama, empleando un proceso de destilación de conocimiento, donde DeepSeek-R1 actúa como el modelo maestro, lo cual mejora sus capacidades de razonamiento.
Recientemente se ha presentado una innovación en el alojamiento de estos modelos destilados, utilizando Hugging Face Text Generation Inference (TGI) en Amazon SageMaker AI. Este marco de inferencia gestiona eficientemente los requisitos de latencia y computación de los modelos avanzados. SageMaker AI facilita la implementación de modelos optimizados con TGI, permitiendo integraciones avanzadas con la infraestructura de inferencia de Hugging Face, garantizando un despliegue escalable y rentable.
Los beneficios del TGI incluyen la paralelización de tensores, batching continuo, cuantización, y decodificación especulativa. Esto optimiza la generación de texto a gran escala, permitiendo una producción eficiente y continua de contenido. Amazon SageMaker AI mejora la facilidad de despliegue de modelos DeepSeek-R1, gracias a su capacidad de autoscalado y balanceo de carga automático, maximizando así la eficiencia de recursos y reduciendo costes, particularmente en horas de menor demanda. Además, ofrece la posibilidad de alojar modelos de manera privada en un bucket de S3.
Cada variante de DeepSeek-R1 ha sido rigurosamente evaluada según métricas críticas de rendimiento de inferencia, garantizando su escalabilidad y efectividad en aplicaciones reales. Esta meticulosa evaluación asegura que DeepSeek AI continúe marcando tendencia en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural.
