Comparación de modelos DeepSeek: V3, R1 y R1-Zero

 Simranjeet Singh, 29 enero 2025,  Publicado en: Inteligencia artificial en lenguaje sencillo

DeepSeek se ha convertido en un actor destacado, en particular con sus recientes lanzamientos de los modelos R1 y V3. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una comparación clara entre estos tres modelos: DeepSeek R1, DeepSeek V3 y DeepSeek R1-Zero. Cada modelo ofrece características y capacidades distintas que satisfacen diferentes necesidades dentro de la comunidad de IA.

DeepSeek R1 está diseñado para tareas de razonamiento avanzado, aprovechando técnicas de aprendizaje de refuerzo para mejorar su rendimiento. Por el contrario, DeepSeek V3 se centra en el procesamiento escalable del lenguaje natural mediante una arquitectura de combinación de expertos, lo que le permite gestionar de forma eficiente una variedad de aplicaciones. Por último, DeepSeek R1-Zero representa un enfoque innovador al entrenar únicamente a través del aprendizaje de refuerzo sin un ajuste fino supervisado previo.

A medida que profundizamos en la comparación, exploraremos las fortalezas y debilidades específicas de cada modelo, arrojando luz sobre sus respectivos roles en el avance de la tecnología de IA.

¿Sabes por qué DeepSeek genera tanto revuelo y cómo supera a los LLM de código cerrado que son modelos realmente de última generación?

En el informe técnico de DeepSeek V3, su arquitectura y funcionamiento. DeepSeek realmente cambió la arquitectura de los transformadores. DeepSeek ofrece cosas realmente interesantes como: atención latente de múltiples cabezas, modelo de mezcla de expertos y modelos de predicción de múltiples tokens 🤖

Propósito y diseño de los modelos

1. DeepSeek R1: se centra en tareas de razonamiento avanzado

DeepSeek R1 está diseñado para sobresalir en tareas de razonamiento complejo, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo. Este modelo es particularmente eficaz en situaciones en las que se requiere deducción lógica y resolución de problemas.

Ejemplo de entrada del mundo real:

Oración de entrada: “Si todos los humanos son mortales y Sócrates es un humano, ¿qué podemos concluir sobre Sócrates?”

Resultado esperado: “Sócrates es mortal”.

En este ejemplo, DeepSeek R1 aprovecha sus capacidades de razonamiento para extraer una conclusión lógica basada en las premisas proporcionadas. La capacidad del modelo para comprender y procesar estructuras lógicas le permite generar resultados coherentes y precisos.

2. DeepSeek V3: modelo de propósito general para el procesamiento escalable del lenguaje natural

DeepSeek V3 está diseñado para ofrecer versatilidad en tareas de procesamiento de lenguaje natural, empleando una arquitectura de combinación de expertos. Este modelo puede manejar una amplia variedad de aplicaciones, desde interacciones de servicio al cliente hasta generación de contenido.

Ejemplo de entrada del mundo real:

Oración de entrada: “Escribe un breve resumen de los beneficios de la energía renovable”.

Resultado esperado: “Las fuentes de energía renovables, como la solar y la eólica, ofrecen numerosos beneficios, entre ellos, menores emisiones de gases de efecto invernadero, menores costos de energía a largo plazo y menor dependencia de los combustibles fósiles. Contribuyen al desarrollo sostenible y ayudan a combatir el cambio climático”.

En este caso, DeepSeek V3 demuestra sus capacidades de uso general al generar un resumen claro e informativo sobre un tema relevante. Su diseño le permite procesar diversas entradas de manera eficaz y, al mismo tiempo, mantener la coherencia y la relevancia.

3. DeepSeek R1-Zero: aprendizaje de refuerzo sin ajuste fino supervisado

DeepSeek R1-Zero funciona exclusivamente con principios de aprendizaje de refuerzo sin ningún ajuste fino supervisado previo. Este modelo ha demostrado tener capacidades de razonamiento prometedoras, pero puede tener problemas de legibilidad y coherencia.

Ejemplo de entrada del mundo real:

Oración de entrada: “Explica el proceso de fotosíntesis en las plantas”.

Resultado esperado: “La fotosíntesis es el proceso mediante el cual las plantas verdes utilizan la luz solar para sintetizar alimentos con la ayuda de la clorofila de sus hojas. Convierten el dióxido de carbono del aire y el agua del suelo en glucosa y oxígeno”.

En este caso, si bien R1-Zero puede generar una explicación básica de la fotosíntesis, ocasionalmente puede producir resultados que carezcan de claridad o que contengan elementos de lenguaje mixto debido a su metodología de entrenamiento. Sin embargo, aún logra transmitir información esencial sobre el tema.

Arquitectura

1. Explicación de la arquitectura de mezcla de expertos (MoE) en V3

La arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) es un marco sofisticado diseñado para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM). En el contexto de DeepSeek-V3, esta arquitectura es fundamental, ya que permite que el modelo active solo un subconjunto de sus parámetros durante la inferencia, optimizando así tanto los recursos computacionales como el tiempo de respuesta.

DeepSeek-V3 cuenta con un total de 671 mil millones de parámetros, pero solo 37 mil millones se activan para cada pasada hacia adelante. Esta activación selectiva es crucial para gestionar la carga computacional y mantener niveles altos de rendimiento.

La atención latente multicabezal (MLA) reduce la sobrecarga de memoria al comprimir las claves y los valores de atención, lo que permite una inferencia eficiente sin comprometer la calidad de los mecanismos de atención 3 .

El modelo emplea un sistema de enrutamiento sofisticado que dirige las entradas a los expertos más relevantes en función de la tarea en cuestión . Este sistema garantiza que ningún experto se convierta en un cuello de botella, lo que mejora la escalabilidad y la confiabilidad.

A diferencia de las arquitecturas MoE tradicionales que dependen de pérdidas auxiliares para equilibrar la carga, DeepSeek-V3 implementa una estrategia de ajuste de sesgo dinámico. Este método permite una utilización equilibrada de expertos sin afectar negativamente el rendimiento.

La predicción de múltiples tokens (MTP) permite que el modelo prediga múltiples tokens simultáneamente, enriqueciendo la señal de entrenamiento y mejorando el rendimiento general en tareas complejas.

2. Comparación de cómo cada modelo utiliza su arquitectura para el rendimiento

Tanto DeepSeek R1 como DeepSeek R1-Zero aprovechan las capacidades avanzadas de la arquitectura DeepSeek-V3, pero difieren en su implementación y áreas de enfoque.

Búsqueda profunda R1

Arquitectura : utiliza todas las capacidades de la arquitectura Mixture-of-Experts con 671 mil millones de parámetros.

Rendimiento : Destaca en tareas de razonamiento gracias a su mecanismo de selección dinámica que activa de forma selectiva a los expertos pertinentes en función de las demandas de la consulta. Este modelo demuestra capacidades de razonamiento excepcionales manteniendo la rentabilidad.

Técnicas de capacitación : incorpora estrategias de equilibrio de carga para garantizar un rendimiento óptimo sin sobrecargar a ningún experto. El uso de activación de compuerta dispersa mejora aún más su capacidad para manejar diversas entradas de manera eficaz.

DeepSeek R1-Zero

Arquitectura : Estructura fundamental similar a R1 pero centrada en capacidades de razonamiento de disparo cero.

Rendimiento : si bien conserva la eficiencia de activar solo 37 mil millones de parámetros durante la inferencia, enfatiza la generalización en varias tareas sin necesidad de ajustes extensos o datos de entrenamiento específicos de la tarea.

Técnicas de entrenamiento : emplea estrategias de equilibrio de carga similares a las de R1, pero puede utilizar diferentes técnicas de optimización diseñadas para escenarios de cero disparos, lo que mejora su adaptabilidad a nuevas tareas sin exposición previa.

Metodología de formación

Diferencias en los enfoques de entrenamiento entre R1 y R1-Zero.

Las metodologías de entrenamiento de DeepSeek R1 y DeepSeek R1-Zero representan una evolución significativa en el enfoque de entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM). Ambos modelos utilizan técnicas innovadoras diseñadas para mejorar sus capacidades de razonamiento, pero difieren fundamentalmente en sus procesos de entrenamiento.

Búsqueda profunda R1:

Aprendizaje por refuerzo con ajuste fino supervisado: DeepSeek R1 emplea un enfoque de entrenamiento híbrido que combina el aprendizaje por refuerzo (RL) con el ajuste fino supervisado. Inicialmente, el modelo pasa por una fase de arranque en frío en la que se ajusta con un conjunto de datos seleccionados derivados de los resultados de DeepSeek R1-Zero. Esta fase garantiza que el modelo comience con datos legibles y de alta calidad, abordando así los problemas iniciales relacionados con la coherencia de los resultados.

Proceso de formación multifase:

Fase de inicio en frío: ajuste fino supervisado en un conjunto de datos pequeño pero de alta calidad.

Fase de aprendizaje de refuerzo del razonamiento: se aplica el aprendizaje reforzado a gran escala para mejorar las capacidades de razonamiento en diversas tareas.

Fase de muestreo de rechazo y ajuste fino supervisado : implica generar muestras y retener solo aquellas que sean correctas y legibles, seguido de un ajuste fino adicional.

Fase de aprendizaje de refuerzo diverso: se centra en diversas tareas, utilizando recompensas basadas en reglas para tareas específicas, como matemáticas, y retroalimentación de un LLM para otras.

DeepSeek R1-Zero:

Enfoque de aprendizaje de refuerzo puro: por el contrario, DeepSeek R1-Zero se entrena completamente a través del aprendizaje de refuerzo sin ningún ajuste fino supervisado. Este modelo utiliza un método novedoso llamado optimización de políticas relativas a grupos (GRPO), que simplifica el proceso de aprendizaje de refuerzo al eliminar la necesidad de redes críticas.

Sistema de recompensas basado en reglas: el entrenamiento incorpora reglas predefinidas para calcular recompensas basadas en la precisión y el formato de respuesta, lo que hace que requiera menos recursos y al mismo tiempo logre un sólido desempeño en varios puntos de referencia.

Muestreo impulsado por la exploración : esta técnica diversifica las rutas de aprendizaje, lo que permite que el modelo se adapte a nuevos escenarios de manera efectiva, lo que da como resultado capacidades de razonamiento emergentes.

Descripción general de la eficiencia de la capacitación y los requisitos de recursos

Búsqueda profunda R1:

Requisitos de recursos : el enfoque híbrido requiere más recursos computacionales debido a su proceso de entrenamiento multifase, que incluye tanto aprendizaje supervisado como aprendizaje automático. Sin embargo, esta inversión da como resultado una mejor legibilidad y coherencia de los resultados.

Eficiencia del entrenamiento: si bien puede requerir muchos recursos, el uso estratégico de conjuntos de datos de alta calidad durante la fase de inicio en frío mejora la eficiencia general del entrenamiento al proporcionar una base sólida para las fases de RL posteriores.

DeepSeek R1-Zero:

Requisitos de recursos: el enfoque de capacitación basado exclusivamente en RL está diseñado para ser más rentable. Al utilizar recompensas basadas en reglas en lugar de modelos críticos complejos, R1-Zero reduce significativamente la sobrecarga computacional en comparación con los métodos de RL tradicionales.

Eficiencia del entrenamiento: A pesar de su simplicidad, este modelo logra un rendimiento competitivo en varios parámetros de referencia, lo que demuestra que se puede lograr un entrenamiento eficaz sin necesidad de realizar ajustes finos supervisados. El muestreo basado en la exploración mejora aún más su adaptabilidad sin incurrir en altos costos de recursos.

https://ai.plainenglish.io/deepseek-models-compared-v3-r1-r1-zero-complete-guide-194abf94ac54