AI-modellen R1 - vad är grejen egentligen?
Det har varit en del förvirring kring de olika versionerna av DeepSeek R1 den senaste tiden. Som passionerad teknisk researcher och skribent har jag följt diskussionerna efter bästa förmåga och vill reda ut begreppen.
Tre olika versioner av samma modell.
Vi använder den så folkkära bilmetaforen här.
Original-R1 är som en bil där du får motorns ritningar men inte vet exakt vilka verktyg som användes för att bygga den. Du kan använda bilen, men inte riktigt förstå hur den tillverkades.
Perplexity Pro har tagit denna motor och byggt in den i sin egen lyxbil. De kör den på sina egna vägar (servrar) i USA för att ha full kontroll.
Open-R1 är Hugging Face's nya spännande projekt där de tänker bygga om hela bilen från grunden inklusive motorn - med full dokumentation av varenda mutter och skruv. Som att göra en "reverse engineering" fast helt öppet.
Den lokalt installerade DeepSeek R1 och Perplexitys version är alltså bara färdigtränade modeller där du får tillgång till vikterna, men alltså saknar:
Träningskoden
Information om hyperparametrar
Träningsdata
Möjlighet att träna om modellen från grunden
Varför är detta viktigt?
För alla som följer AI-utvecklingen är det avgörande att förstå hur modellerna fungerar. Det räcker inte med att få "färdiga vikter" - vi behöver veta hur träningsdatan ser ut och hur modellen tränats.Tänk dig ett recept där du får den färdiga kakan men inte vet vilka ingredienser som använts eller hur den bakats. Hur ska du då kunna experimentera och förbättra receptet? Det är därför jag är extra spänd på Open-R1 projektet.
Full transparens är nyckeln till innovation inom AI-fältet.
Läs mer om mina digitala äventyr på digitalverkligheter.se
och dela gärna såklart!
#AI #MachineLearning #OpenSource #Innovation