AzEnRu
  • İNSTİTUT HAQQINDA
    • Ümumi məlumat
    • Rəhbərlik
    • Struktur
    • İctimai təşkilatlar
    • Alimlər
  • XƏBƏRLƏR
    • Bütün xəbərlər
    • Mühüm xəbərlər
    • Tədbirlər
    • Elanlar
    • Xarici əlaqələr və Əməkdaşlıq
    • Nəşr fəaliyyəti
    • Maraqlı məlumatlar
  • ELMİ FƏALİYYƏT
    • Elmi istiqamətlər
    • Elmi nəticələr
    • Elmi şuranın tərkibi
    • Elmi şuranın iclasları
    • İllik hesabat
  • ELMMETRİYA
  • DİSSERTASİYA ŞURASI
    • Doktorantura
    • Dissertasiya şurasının tərkibi
    • Dissertasiya şurasının iclasları
    • Qayda və təlimat
    • Dissertasiyaların avtoreferatları
  • İNNOVASİYA FƏALİYYƏTİ
    • Potensial tətbiqi layihələr
    • Yaradılan cihazlar
    • Tətbiq işləri
    • Patentlər
    • Qrantlar
  • NƏŞRLƏR
    • AMEA-nın Xəbərləri
    • Dəsrlik və Monoqrafiyalar
  • ƏLAQƏ
ANA SƏHİFƏ →XƏBƏRLƏR
+A -A

DeepSeek süni zəka mdoellərinin effektivliklərini yüksəltməyin üsulunu tapıb

08.04.2025 / Maraqlı məlumatlar
Çin startapı DeepSeek ilin əvvəlində düşünmə qabiliyyətinə malik R1 modelini təqdim etməklə məşhurlaşdı. Bu model, məhdud büdcəyə baxmayaraq, ABŞ-ın texnoloji nəhənglərinin süni zəka modelləri ilə rəqabət apara bildi. İndi isə DeepSeek Tsinxua Universitetinin tədqiqatçıları ilə əməkdaşlıq çərçivəsində modellərin möhkəmləndirici öyrənmə (reinforcement learning) yolu ilə öyrədilməsi üçün yeni yanaşmanı ətraflı təsvir edən elmi məqalə dərc edib. Bu metodun onların səmərəliliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırdığı bildirilir. Nəşrdə bildirilir ki, yeni metod süni zəka modellərinin insan üstünlüklərinə daha yaxşı uyğunlaşmasına kömək etməyə yönəlib və bunun üçün daha dəqiq və anlaşılan cavablar üçün mükafatlandırma mexanizmindən istifadə olunur.
Möhkəmləndirici öyrənmə süni zəkanın məhdud sahələrdə və tətbiqlərdə tapşırıqları daha sürətlə həll etməsi baxımından effektivliyini sübut edib. Lakin bu metodun daha ümumi və kompleks tapşırıqlarda istifadəsi o qədər də səmərəli olmayıb. DeepSeek komandası bu problemi həll etmək məqsədilə mükafatın generativ modelləşdirilməsi (GRM) və prinsiplərə əsaslanan özünü tənqidə uyğunlaşdırma adlanan yanaşmanı birləşdirməyə çalışır. Məqalədə iddia olunur ki, böyük dil modellərinin (LLM) düşünmə qabiliyyətlərini yaxşılaşdırmaq məqsədi daşıyan bu yeni yanaşma mövcud metodları geridə qoyub. Bu da modellərin müxtəlif testlərdə yoxlanılması ilə təsdiqlənib və daha az hesablama resursları ilə ümumi sorğular üzrə ən yüksək məhsuldarlıq əldə etməyə imkan verib.
     
Yeni modellər DeepSeek-GRM adlandırılıb - bu, “Generalist Reward Modeling” (ümumi məqsədli mükafat modelləşdirməsi) anlayışının qısaldılmış formasıdır. Şirkət bildirib ki, yeni modellər açıq mənbə kodlu olacaq, lakin onların buraxılış tarixi hələ açıqlanmayıb. Ötən ay Reuters agentliyi məlumatlı mənbələrə istinadən xəbər verdi ki, aprel ayında şirkət düşünmə qabiliyyətinə malik R1 modelinin davamçısı olan DeepSeek-R2-ni də təqdim edəcək. Bloomberg qeyd edir ki, süni zəka sahəsində fəaliyyət göstərən digər aparıcı şirkətlər, o cümlədən Çinli Alibaba Group Holding və ABŞ-ın San-Fransisko şəhərində yerləşən OpenAI də süni zəka modellərinin düşünmə və özünüinkişaf qabiliyyətlərini yaxşılaşdırmaq üzərində işləyirlər.
technote.az
Tweet
ELANLAR
  • 08.04.2026
    23–25 iyun 2026-cı il tarixlərində Bakı şəhərində “Müasir Riyaziyyat, Mexanika və Onların Tətbiqlərinin Problemləri” (MPMMA 2026) mövzusunda Beynəlxalq konfransı keçiriləcək
  • 08.04.2026
    Riyaziyyat İnstitutunda dezinfeksiya işləri aparılacaq
  • 07.04.2026
    9-12 sentyabr 2026-cı il tarixlərində Bakı şəhərində “Riyaziyyat və Mexanikanın Müasir Problemləri” mövzusunda 13-cü Beynəlxalq Konfransı keçiriləcək
  • 06.04.2026
    Riyaziyyat İnstitutunun növbəti Ümuminstitut seminarı keçiriləcək
Akademik Telman Əliyev
www.telmanaliev.az
HORIZON EUROPE
AR Elm və Təhsil Nazirliyi
İdarəetmə Sistemləri İnstitutu
Avropa İttifaqının
HORIZON EUROPE proqramının
Rəqəmsal, Sənaye və Kosmos istiqaməti üzrə dayaq nöqtəsidir
DÖVRİ NƏŞR
  • İNSTİTUT HAQQINDA
    • Ümumi məlumat
    • Rəhbərlik
    • İctimai təşkilatlar
    • Struktur
  • ELMİ FƏALİYYƏT
    • Elmi istiqamətlər
    • Elmi nəticələr
    • Doktorantura
    • Magistratura
  • İNNOVASİYA FƏALİYYƏTİ
    • Potensial tətbiqi layihələr
    • Tətbiq işləri
    • Patentlər
    • Qrantlar
  • XƏBƏRLƏR
    • Konfranslar, İclaslar
    • Mühüm xəbərlər
  • FAYDALI KEÇİDLƏR
    • Elanlar
    • Yeni nəşrlər
    • Linklər
Copyright © 2010-2025 İdarəetmə Sistemləri İnstitutu
Saytın xəritəsi