DeepSeek AI ha presentado su nuevo modelo de lenguaje, DeepSeek-R1, el cual ha revolucionado el diseño de algoritmos de inteligencia artificial al incorporar un proceso de entrenamiento en múltiples etapas. Este modelo no se limita a las técnicas convencionales de pre-entrenamiento y ajuste fino, sino que incluye un aprendizaje por refuerzo que mejora notablemente la precisión y refinamiento en sus respuestas. Su enfoque innovador de cadena de pensamiento (CoT) permite descomponer consultas complejas en pasos lógicos claros, asegurando así una mayor claridad en los resultados generados.
El DeepSeek-R1 también aprovecha las construcciones de ejecución paralela de subprocesos de NVIDIA, lo que optimiza la eficiencia durante su entrenamiento. La arquitectura del modelo combina el ajuste fino supervisado (SFT) y la optimización de política robusta en grupos (GRPO), lo que proporciona resultados interpretables y transparentes. Actualmente, DeepSeek posee una variedad de modelos, entre los cuales destaca DeepSeek-V3, que utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), permitiendo la activación de un conjunto limitado de subredes por entrada para mejorar la eficiencia en comparación con redes neuronales tradicionales.
Una variante del modelo, DeepSeek-R1-Zero, utiliza el aprendizaje por refuerzo para potenciar su capacidad de razonamiento, aunque enfrenta algunos retos en términos de legibilidad y mezcla de lenguajes. Por otro lado, el modelo DeepSeek-R1 cuenta con un proceso de entrenamiento más elaborado que incluye datos de SFT a través de un muestreo por rechazo y ha sido sometido a un ciclo adicional de aprendizaje reforzado, lo que lo convierte en un modelo robusto y eficiente.
En cuanto a las variantes destiladas, DeepSeek-R1-Distill se encuentra compuesto por variantes de modelos reconocidos como Qwen y Llama. Estas versiones han sido resultado de un proceso de destilación de conocimiento donde DeepSeek-R1 actúa como maestro, logrando mejorar las capacidades de razonamiento sin alterar su arquitectura original.
Adicionalmente, se ha mostrado cómo optimizar el alojamiento de los modelos destilados de DeepSeek-R1 utilizando Hugging Face Text Generation Inference (TGI) en la plataforma Amazon SageMaker AI. Este entorno de inferencia está especialmente diseñado para manejar las exigencias de latencia y computación de los modelos de lenguaje más avanzados, facilitando así la implementación de estos modelos optimizados con una integración avanzada en la pila de inferencia de Hugging Face.
Amazon SageMaker AI asegura que la implementación de modelos DeepSeek-R1 sea un proceso sencillo, gracias a su capacidad de autoscalado y balanceo de carga automático. Esto maximiza la eficiencia en la gestión de recursos y ayuda a reducir costos, sobre todo durante horas de baja demanda. Además, ofrece la opción de alojar dichos modelos de manera privada a través de cargas en un bucket de S3.
Cada variante de DeepSeek-R1 ha sido meticulosamente evaluada con base en su rendimiento de inferencia mediante métricas críticas, un factor clave para garantizar su escalabilidad y efectividad en aplicaciones del mundo real.
