DeepSeek AI, una destacada startup en el ámbito de la inteligencia artificial, ha dado un paso significativo en la evolución de los modelos de lenguaje con el lanzamiento de DeepSeek-R1. Este modelo innovador se diferencia por su avanzado proceso de entrenamiento, que no solo incluye las etapas tradicionales de pre-entrenamiento y ajuste fino, sino que también incorpora aprendizaje por refuerzo. Este enfoque permite que el modelo genere respuestas más precisas y refinadas a través de un proceso de cadena de pensamiento (CoT), descomponiendo consultas complejas en pasos lógicos claros para mejorar la claridad y precisión de las respuestas.
El modelo DeepSeek-R1 también aprovecha la tecnología de NVIDIA para ejecutar subprocesos en paralelo, lo que mejora la eficiencia durante el entrenamiento. Mediante la combinación de ajuste fino supervisado (SFT) y optimización robusta de política en grupos (GRPO), el modelo asegura resultados transparentes e interpretables.
La gama de modelos DeepSeek incluye diversas variantes, como DeepSeek-V3, que utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para activar solo un conjunto limitado de subredes por entrada, mejorando así la eficiencia. Por otro lado, DeepSeek-R1-Zero, una variante de DeepSeek-V3, mejora su capacidad de razonamiento mediante aprendizaje por refuerzo, aunque todavía enfrenta algunos desafíos en términos de legibilidad y mezcla de lenguajes.
DeepSeek-R1 ha sido desarrollado sobre la base de DeepSeek-V3 con un proceso de entrenamiento más complejo, que engloba datos de SFT mediante muestreo por rechazo y un ciclo adicional de aprendizaje reforzado, resultando en un modelo más robusto y eficaz. Otra opción destacable dentro de esta línea es DeepSeek-R1-Distill, derivada de un proceso de destilación de conocimiento, en el cual DeepSeek-R1 actúa como modelo maestro para las variantes de los modelos Qwen y Llama, mejorando sus capacidades de razonamiento manteniendo su arquitectura original.
Un desarrollo relevante ha sido la optimización del alojamiento de los modelos destilados DeepSeek-R1 utilizando Hugging Face Text Generation Inference (TGI) en Amazon SageMaker AI. Este marco de inferencia está diseñado para satisfacer los exigentes requerimientos de latencia y computación de los modelos de lenguaje avanzados. SageMaker AI facilita la implementación de estos modelos optimizados con TGI, asegurando un despliegue escalable y rentable mediante la integración avanzada con la pila de inferencia de Hugging Face.
Las ventajas de TGI incluyen paralelización de tensores, batching continuo, cuantización, decodificación especulativa, optimización de caché clave-valor, y streaming de tokens en tiempo real, mejorando la eficiencia de la generación de texto a gran escala. Amazon SageMaker AI ofrece la capacidad de desplegar modelos de DeepSeek-R1 eficientemente, gracias a su función de autoescalado y balanceo de carga automático, lo cual maximiza el uso de recursos y reduce costos. Además, proporciona flexibilidad para alojar modelos de forma privada mediante cargas en un bucket de S3.
Las variantes de DeepSeek-R1 han sido exhaustivamente evaluadas en rendimiento de inferencia a través de métricas críticas, asegurando su escalabilidad y efectividad en aplicaciones del mundo real.
