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火遍全球的DeepSeek:科學家是怎么用它的?

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原文作者:Elizabeth Gibney

科研人員正在測試這個開源模型執行科研任務的能力——從數學一直到認知科學。


DeepSeek的模型能在一個對話機器人app上使用。來源:Mladen Antonov/AFP via Getty

兩周前,一家中國公司推出的DeepSeek-R1讓美國股市大幅震蕩——DeepSeek-R1是一款平價但強大的人工智能(AI)“推理”模型。

經過反復測試,DeepSeek-R1回答數學和科學問題的能力與o1模型不相上下——o1是由加州舊金山OpenAI公司去年9月推出的一款模型,OpenAI的推理模型一直被視為行業頂尖水準。

雖然R1在科研人員想嘗試的各種任務上仍力有不逮,但它讓全球科學家有機會根據其學科內的問題,量身訓練定制款的推理模型。

“基于它的絕佳表現和低成本,我們相信Deepseek-R1能鼓勵更多科學家在日常科研工作中使用大語言模型(LLM),同時不同擔心成本問題,”俄亥俄州立大學的AI研究員Huan Sun說,“幾乎所有從事AI的同事和合作者都在談論它。”

開放季

對于科研人員來說,R1的平價和開源可能會改變傳統:使用它的應用編程接口(API),就能以其專利競品收取的一小部分費用對這個模型提問;其在線對話機器人DeepThink(深度思考)的使用更是免費。科研人員還能在自己的服務器上下載這個模型,免費運行和拓展模型——這些都是閉源競品模型o1辦不到的。

R1從1月20日推出以來,“大量研究人員”基于R1或以R1為靈感,嘗試訓練自己的推理模型,加拿大不列顛哥倫比亞大學的AI研究員Cong Lu說道。這從開放科學AI資源庫Hugging Face的數據中便可看出——DeepSeek-R1的代碼就儲存在Hugging Face上。在模型發布后的一周內,Hugging Face上各版本的R1下載量就超過300萬次,包括獨立用戶已經擴展過的模型。

科研任務

一些初步測試讓R1執行數據型科研任務——這些任務選自生物信息、計算化學、認知神經科學等領域的真實論文——結果R1的表現與o1不相上下,Sun說。她的團隊讓這兩個AI模型完成他們創建的一系列問題中的20個任務,這個系列被稱為ScienceAgentBench。這些任務包括數據分析和可視化。兩個模型只能答對其中約1/3的問題。用API運行R1的成本只要o1的1/13,但R1的“思考”時間比o1更長,Sun說。

R1在數學上也開始嶄露頭角。英國牛津大學的數學家、計算科學家Frieder Simon讓這兩個模型給出泛函分析這一抽象領域的一個證明,發現R1的證明比o1的更好。但考慮到這類模型通常會犯的錯誤,如果想要從這些模型中獲益,研究人員本身就要具備鑒別證明水平的能力,他說。

R1令人激動的一大原因在于,它以“open-weight”(開放權重)的形式公開,說明其算法不同部分之間習得的關聯可以進一步拓展。下載了R1或其“蒸餾”小模型(也由DeepSeek發布)的科學家能通過額外訓練提升其能力,這也稱為微調。如果有合適的數據集,科研人員或能通過訓練,提高該模型在特定科研步驟編寫代碼的能力。

能在本地系統下載并部署R1也是個加分項,Sun說,因為這樣科研人員就能掌控他們的數據和研究結果。“對于涉及敏感和隱私數據的學科來說,比如醫學研究,這一點尤其重要。”

推理跨越

DeepSeek也攪動了AI科研領域,因為它指出了一條能優化無數其他模型的道路,舊金山AI公司Anthropic的聯合創始人Jack Clark說。Clark的模型叫Claude。

DeepSeek通過將它的“推理”能力教授給其他大語言模型(LLM)——如Meta的Llama——創建了這個蒸餾模型。DeepSeek在1月22日在arXiv上發布的預印本論文[1]揭示了這背后的方法:用整理好的來自DeepSeek-R1的80萬個逐步式“思維鏈”回答的樣本訓練這些大語言模型。

“現在網上有了一個開放權重的模型,你能用它讓其他足夠強大的基礎模型變身為一個AI推理器,”Clark在他的簡報Import AI中寫道,“全球的AI能力又向前了一步。”

科研人員還在應用“強化學習”——用來創建DeepSeek-R1的試、錯、賞技術——但打磨它在特定任務上的應用,Lu說。Lu去年聯合創建了“AI Scientist”,這是一個能完成一整套機器學習科研任務的模型,從掃描文獻到創建假說再到撰寫論文。通過定義適當的“獎賞信號”,科學家能朝著任何目標訓練這個模型,他說。

但DeepSeek-R1還遠談不上完美。對話機器人DeepThink在o1等大語言模型會“碰壁”的簡單任務上也失敗了,這類問題包括統計名字中含字母W的美國州的數量。Lu說:“也許有的人認為這個模型能把水變成酒,這只是炒作,但對于其實際能力來說,它確實是最棒的。”

原文以Scientists flock to DeepSeek: how they’re using the blockbuster AI model標題發表在2025年1月29日《自然》的新聞版塊上

? nature

Doi:10.1038/d41586-025-00275-0


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