Şu ana kadar çoğunlukla Amerika Birleşik Devletleri'nden gelen yapay zeka yazılımıyla kutsandık. AI destekli bir genel sohbet olan DeepSeek-V2 Alpha, yakın zamanda yarışmaya katıldı ve ChatGPT gibi normal dilsel girdilere yanıtlar sağlıyor. Deneylerimize göre zaman ufku 2023 yılına kadar uzanıyor, dolayısıyla 2023 yılına kadar öğretim materyalleriyle eğitim verildi. Tianmen katliamıyla ilgili sorular gibi bazı soruları cevaplamaya çalıştığımızda isteksiz davrandık. İlk testlerimizde dünya siyasetiyle ilgili diğer sorular da belirgin bir şekilde Çin perspektifinden yanıtlandı.
Duyuru
DeepSeek-V2'nin sohbet yapay zekasına çok fazla soru sorabilirsiniz, ancak Çin yapay zekası bazı sorulara ihtiyatla veya Çin bakış açısıyla yanıt veriyor.
DeepSeek AI sohbeti alfa aşamasındadır ve muhtemelen son kullanıcılar için DeepSeek VL evreninin en erişilebilir parçasıdır. Bu, Çin metropolü Huangzhou'dan DeepSeek-AI tarafından geliştirilen bir dizi büyük, çok modlu dil modelidir. Şirket sadece 2023 yılında kuruldu.
Görüntülerde nesne algılama
Modeller ekran görüntülerinde, PDF'lerde, taramalarda, grafiklerde ve metinlerde hem görsel hem de dilsel bilgileri işleyebilir. DeepSeek-VL, bazı demo durumlarında görselleştirme odaklı senaryolarda zaten ilginç bir performans sergiledi. Yapay zeka, metin biçiminde adlandırılan belirli bir nesnenin zar zor tanınabilen bir bisikletin solunda mı yoksa sağında mı olduğunu belirlemek için karmaşık bir görüntü kullanabildi.
DeepSeek-VL, yüklenen bir fotoğrafla ilgili soruları yanıtlayabilir ve örneğin nesnelerin diğerlerine göre nerede bulunduğunu tanıyabilir.
DeepSeek sohbeti yalnızca kısa mesaj gönderebilir. Örneğin belirli pasajları tercüme etmek ve özetlemek için diğer web sitelerine yapılan referanslar, şu anda hala yapay zekayı zorluyor.
DeepSeek'in hizmet şartları, temeli için Transformer'a güvendiğini ve DeepSeek'in PyTorch kullanılarak eğitildiğini ortaya koyuyor. ChatGPT-4 ile karşılaştırıldığında DeepSeek-V2 ilk izlenimimize göre biraz daha kötü performans gösteriyor. Ancak DeepSeek modelleri açık kaynaktır ve şu anda GitHub ve HuggingFace'te mevcuttur. DeepSeek-AI, DeepSeek-VL'yi daha da genişletmeyi ve Uzman Karması (MoE) mimarilerini entegre etmeyi planlıyor. DeepSeek, programcılar için SDK'lar ve API'ler sunar. İkincisi OpenAI ile uyumludur.
ayrıca oku
Daha fazla göster
daha az göster
(milyon)
Haberin Sonu
Duyuru
DeepSeek-V2'nin sohbet yapay zekasına çok fazla soru sorabilirsiniz, ancak Çin yapay zekası bazı sorulara ihtiyatla veya Çin bakış açısıyla yanıt veriyor.
DeepSeek AI sohbeti alfa aşamasındadır ve muhtemelen son kullanıcılar için DeepSeek VL evreninin en erişilebilir parçasıdır. Bu, Çin metropolü Huangzhou'dan DeepSeek-AI tarafından geliştirilen bir dizi büyük, çok modlu dil modelidir. Şirket sadece 2023 yılında kuruldu.
Görüntülerde nesne algılama
Modeller ekran görüntülerinde, PDF'lerde, taramalarda, grafiklerde ve metinlerde hem görsel hem de dilsel bilgileri işleyebilir. DeepSeek-VL, bazı demo durumlarında görselleştirme odaklı senaryolarda zaten ilginç bir performans sergiledi. Yapay zeka, metin biçiminde adlandırılan belirli bir nesnenin zar zor tanınabilen bir bisikletin solunda mı yoksa sağında mı olduğunu belirlemek için karmaşık bir görüntü kullanabildi.
DeepSeek-VL, yüklenen bir fotoğrafla ilgili soruları yanıtlayabilir ve örneğin nesnelerin diğerlerine göre nerede bulunduğunu tanıyabilir.
DeepSeek sohbeti yalnızca kısa mesaj gönderebilir. Örneğin belirli pasajları tercüme etmek ve özetlemek için diğer web sitelerine yapılan referanslar, şu anda hala yapay zekayı zorluyor.
DeepSeek'in hizmet şartları, temeli için Transformer'a güvendiğini ve DeepSeek'in PyTorch kullanılarak eğitildiğini ortaya koyuyor. ChatGPT-4 ile karşılaştırıldığında DeepSeek-V2 ilk izlenimimize göre biraz daha kötü performans gösteriyor. Ancak DeepSeek modelleri açık kaynaktır ve şu anda GitHub ve HuggingFace'te mevcuttur. DeepSeek-AI, DeepSeek-VL'yi daha da genişletmeyi ve Uzman Karması (MoE) mimarilerini entegre etmeyi planlıyor. DeepSeek, programcılar için SDK'lar ve API'ler sunar. İkincisi OpenAI ile uyumludur.
ayrıca oku
Daha fazla göster
daha az göster
(milyon)
Haberin Sonu