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开源创新时代的推理优化
探索十个多模态数据集和基准的主要特征，以评估多模态模型的性能。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能DeepSeek的R1模型激发兴奋
最近发行了DeepSeek的R1模型，这是中国AI初创公司开创性的开源模型，引发了AI社区的激动之波。使DeepSeek模型如此革命性的原因是它专注于“推理时间计算”，该技术强调推理过程中多步推理和迭代精炼，以产生更准确和上下文相关的响应。尽管这种方法大大降低了计算成本并提高了模型培训时间的效率，但如R1模型所报告的560万美元培训成本所证明的那样，这是OpenAI的GPT-4型号的估计培训成本的一小部分，这将计算瓶颈转移到推理上，标志着我们应该如何思考AI部署的重大转变。尽管DeepSeek的发布是一个里程碑，但它也突出了一个更广泛的趋势：优化模型推断为AI的新领域的重要性日益重要。
DeepSeek的 DeepSeek的 优化模型推断多年来，AI的重点一直在培训上 - 建立更大，更强大的模型。但是，正如像DeepSeek这样的模型所证明的那样，AI的现实价值来自有效的推断。随着模型培训变得更便宜，更容易访问，组织将转向AI并更广泛地部署它，从而提高了可以管理这种增长的计算资源和工具的需求。开源模型的兴起驱动，这种转变已经在进行，这使最先进的AI比以往任何时候都更容易访问。
有效推理Yann Lecun在LinkedIn对DeepSeek成功的回应中完美地捕捉了这一点：
linkedIn上的响应 linkedIn上的响应“对于那些看到DeepSeek表现并思考的人：'中国在AI中超越了美国。'您正在阅读正确的阅读。