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DeepSeek: Wie das neue Open-Source-Modell die KI-Welt verändert

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Inhaltsverzeichnis

Die Landschaft der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasend schnell weiter, mit neuen Akteuren und bahnbrechenden Technologien, die in atemberaubendem Tempo auftauchen. Während OpenAI seit langem mit seinen wegweisenden Modellen eine herausragende Position innehat, ist nun ein neuer Herausforderer aufgetaucht: DeepSeek. Dieses chinesische KI-Startup sorgt mit seinem Open-Source-Ansatz und schnellen Fortschritten für Aufsehen und verändert die Zukunft der KI grundlegend.

Quelle: DeepSeek

DeepSeek: Der Open-Source-Herausforderer

DeepSeek ist ein chinesisches Unternehmen für Künstliche Intelligenz, das schnell Aufmerksamkeit durch die Entwicklung leistungsstarker, Open-Source großer Sprachmodelle (LLMs) erlangt hat. Es wurde 2023 von Liang Wenfeng gegründet und wird vom chinesischen Hedgefonds High-Flyer finanziert. Sie haben mehrere Modelle veröffentlicht, wobei DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 zu den bekanntesten zählen.

Anders als das proprietäre Modell von OpenAI basiert der Ansatz von DeepSeek auf quelloffenen großen Sprachmodellen (LLMs). Das bedeutet, dass ihr Code für jeden frei verfügbar ist, um ihn zu nutzen, zu verändern und daraus zu lernen. Dies ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal und hat es DeepSeek ermöglicht, in der KI-Gemeinschaft eine bedeutende Rolle zu spielen.

DeepSeek Benchmarks

Ihr Schwerpunkt liegt jedoch nicht nur auf der Zugänglichkeit. DeepSeek hat beeindruckende Ergebnisse bei der Entwicklung hochleistungsfähiger Modelle gezeigt, insbesondere bei fortgeschrittenen logischen Aufgaben wie dem Lösen mathematischer Probleme und logischen Schlussfolgerungen. DeepSeek hat auch bewiesen, dass es seine Modelle mit beeindruckender Effizienz trainieren kann, und zwar mit weniger fortschrittlicher Hardware und zu deutlich geringeren Kosten als die Konkurrenz. Damit ändert sich die Vorstellung davon, wer leistungsfähige KI entwickeln kann und wie dies geschehen kann. Wichtige Merkmale sind:

Quelle: DeepSeek
  • Open-Source-Ansatz: Die Modelle von DeepSeek sind hauptsächlich Open-Source, was bedeutet, dass ihr Code frei nutzbar, modifizierbar und einsehbar ist, oft unter der MIT-Lizenz. Dies ermöglicht Forschern und Entwicklern, auf ihrer Arbeit aufzubauen. Dies ist ein großer Unterschied zu vielen US-Unternehmen wie OpenAI, die einen eher geschlossenere Ansatz verfolgen.

  • Performance: DeepSeek-Modelle erreichen Leistungsniveaus, die denen führender Modelle von OpenAI und Google in bestimmten Benchmarks gleichkommen oder sogar übertreffen. Mehr dazu hier.

  • Schnelles Wachstum: Das Unternehmen ist schnell in den Vordergrund gerückt, und seine Apps haben die Charts der App Stores gestürmt und bedeutende Diskussionen in der Tech-Welt ausgelöst.

  • Denkkapazitäten: Die Modelle von DeepSeek, insbesondere das R1 Modell, sind mit einem Fokus auf fortgeschrittene Denkaufgaben wie mathematische Problemlösung und logische Schlussfolgerung entwickelt worden. Dies unterscheidet sie von typischen Sprachmodellen.

  • Kosteneffizientes Training: DeepSeek hat gezeigt, dass sie hohe Performance mit erheblich weniger Ressourcen als Konkurrenzunternehmen erreichen können. Berichten zufolge wurde das DeepSeek-R1 Modell mit weniger fortgeschrittenen Chips und zu einem Bruchteil der Kosten vergleichbarer Modelle von Firmen wie OpenAI trainiert. Dies zeigt, dass sie sehr effizient im Ressourceneinsatz sind.

Quelle: DeepSeek

Modell Architektur

Die Architektur des DeepSeek LLM basiert auf einem autoregressiven Transformer-Decoder-Modell, ähnlich wie LLaMA. Das 7B-Modell nutzt Multi-Head Attention (MHA), während das 67B-Modell Grouped-Query Attention (GQA) verwendet, um die Recheneffizienz zu verbessern. Beide Modelle unterstützen eine Sequenzlänge von bis zu 4096 Tokens, was ihnen ermöglicht, umfangreichen Kontext in Textdaten zu verarbeiten.

Quelle: DeepSeek

Trainingsprozess

1. Pre-Training: Die Modelle sind auf einem riesigen Datensatz von 2 Billionen Tokens in sowohl Englisch als auch Chinesisch vortrainiert. Diese Phase hilft dem Modell, allgemeine Sprachmuster und Wissen zu erkennen.

  • Das Training verwendet den AdamW-Optimizer mit spezifischen Hyperparametern: β1 = 0.9, β2 = 0.95 und einem gewichteten Abfall von 0.1. Die Lernrate wird mit einem Multi-Step-Scheduler angepasst.
  • Das 7B-Modell nutzte eine Batchgröße von 2304 und eine Lernrate von 4.2e-4, während das 67B-Modell eine Batchgröße von 4608 nutzte.

2. Supervised Fine-Tuning (SFT): Nach dem Pre-Training durchlaufen die Modelle ein überwacht-gelerntes Fine-Tuning mit Befehls-Antwort-Paaren. DeepSeek sammelte etwa 1,5 Millionen Anwendungsbeispiele in Englisch und Chinesisch, um die Hilfsbereitschaft bei Aufgaben wie Kodieren und Mathematik zu verbessern.

  • Bemerkenswerterweise experimentierten sie während der SFT-Phase mit der Hinzufügung von 20 Millionen chinesischen Multiple-Choice-Fragen, was die Leistung des Modells bei Multiple-Choice-Aufgaben erheblich steigerte.

3. Verstärkungslernen (RL): Um die Leistung weiter zu verbessern, verwendet DeepSeek Verstärkungslernen. Sie nutzen eine Methode namens Group Relative Policy Optimization (GRPO), die im eigenen Haus entwickelt wurde.

  • GRPO funktioniert, indem eine Gruppe von Outputs (Denkprozess und Antwort) für eine Eingabe beprobt und das Modell darauf trainiert wird, bevorzugte Optionen basierend auf vordefinierten Regeln zu generieren.
  • Belohnungen werden basierend auf Genauigkeit und anderen Faktoren vergeben.
  • Das Training von DeepSeek-R1 umfasst vier verschiedene Phasen: anfängliches überwacht-gelerntes Fine-Tuning, Verstärkungslernen, das sich auf das logische Denken konzentriert, Sammlung neuer Trainingsdaten mit Rejection Sampling, und abschließendes Verstärkungslernen über verschiedene Aufgaben hinweg.

4. Das Training von DeepSeek-R1 umfasst vier verschiedene Phasen: anfängliches überwachtes Feintuning, Verstärkungslernen mit Schwerpunkt auf logischem Denken, Sammlung neuer Trainingsdaten mithilfe von Rejection Sampling und abschließendes Verstärkungslernen für verschiedene Aufgaben. Rejection Sampling und überwachte Feinabstimmung werden verwendet, um eine große Menge an Proben zu erzeugen, und ein Belohnungsmodell wird verwendet, um die besten Proben herauszufiltern.

Parameter Optimierung

Das Training von DeepSeek-R1 umfasst vier verschiedene Phasen: anfängliches überwachtes Feintuning, Verstärkungslernen mit Schwerpunkt auf logischem Denken, Sammlung neuer Trainingsdaten mithilfe von Rejection Sampling und abschließendes Verstärkungslernen für verschiedene Aufgaben. Rejection Sampling und überwachte Feinabstimmung werden verwendet, um eine große Menge an Proben zu erzeugen, und ein Belohnungsmodell wird verwendet, um die besten Proben herauszufiltern.

DeepSeek V2

Erweiterte Token-Prognose

DeepSeek hat auch den Token-Prognoseprozess revolutioniert. Traditionelle Sprachmodelle erzeugen Antworten sequenziell, indem sie ein Token nach dem anderen produzieren. DeepSeeks Innovation ermöglicht die gleichzeitige Vorhersage mehrerer aufeinanderfolgender Tokens, was zwei bedeutende Vorteile bringt: verbesserte Inferenzqualität und reduzierter Rechenaufwand bei der Generierung vollständiger Antworten.

Auswirkungen auf die Branche

Diese Innovationen repräsentieren eine bedeutende Verschiebung des Ansatzes zur Entwicklung von KI-Modellen. Während viele Unternehmen darauf abzielen, die Hardware-Ressourcen zu skalieren, um bessere Leistungen zu erzielen, zeigt DeepSeek, dass erhebliche Verbesserungen durch architektonische und algorithmische Innovationen erreicht werden können. Ihr Ansatz adressiert nicht nur aktuelle Einschränkungen bei der KI-Einführung, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für effizientere und zugänglichere KI-Systeme.

OpenAI: Der etablierte Marktführer

OpenAI hingegen bleibt eine dominante Kraft in der KI-Welt. Sie haben bahnbrechende Technologien wie GPT-4 und DALL-E vorangetrieben, und ihre Modelle werden in kommerziellen und Forschungsumgebungen weit verbreitet genutzt. OpenAIs Ansatz ist hauptsächlich proprietär; während sie Zugang über APIs und Dienstleistungen bieten, werden die zugrundeliegenden Modelle und Trainingsdaten in der Regel unter Verschluss gehalten.

Der Erfolg von OpenAI geht mit erheblicher Finanzierung und einer Geschichte der Innovation einher. Ihre Position als Marktführer hat es ihnen ermöglicht, die Bühne für aktuelle KI-Trends zu bereiten und auch die Richtung des Feldes zu beeinflussen.

Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben dazu geführt, dass OpenAI und ihr Hauptsponsor Microsoft untersuchen, ob das chinesische KI-Startup DeepSeek unrechtmäßig die proprietäre Technologie von OpenAI genutzt hat, um seine eigenen KI-Modelle zu entwickeln. Diese Untersuchung unterstreicht die Komplexität von Urheberrechten und ethischen Überlegungen in der sich schnell entwickelnden KI-Branche.

Hintergrund zu DeepSeek und OpenAI

OpenAI, bekannt für fortschrittliche KI-Modelle wie ChatGPT, war ein Vorreiter in der KI-Forschung und -Entwicklung. DeepSeek, ein relativ neuer Teilnehmer, hat schnell Aufmerksamkeit mit seinem KI-Assistenten R1 erhalten, der ChatGPT in Downloads im Apple App Store übertroffen hat. Dieser schnelle Aufstieg hat zu einer genauen Prüfung der Methoden geführt, die bei der Entwicklung von R1 angewendet wurden.

Die Vorwürfe gegen DepSeek

OpenAI vermutet, dass DeepSeek möglicherweise unautorisiert ihre Daten verwendet hat, um R1 zu trainieren. Insbesondere gibt es Bedenken, dass DeepSeek eine Technik namens „Distillation“ eingesetzt hat, bei der ein kleineres Modell mithilfe der Ausgaben eines größeren, fortschrittlicheren Modells trainiert wird. Dieser Ansatz kann die Leistung verbessern, könnte jedoch gegen Urheberrechte verstoßen, wenn er ohne ordnungsgemäße Genehmigung durchgeführt wird.

Wir ergreifen Gegenmaßnahmen, um unser geistiges Eigentum zu schützen. Für die Zukunft ist von entscheidender Bedeutung, dass wir eng mit der US-Regierung zusammenarbeiten, um die leistungsfähigsten Modelle bestmöglich vor den Bemühungen von Gegnern und Konkurrenten zu schützen, US-Technologien zu übernehmen.

Die Untersuchung

Microsoft hat ungewöhnliche Aktivitäten im Zusammenhang mit der Nutzung einer OpenAI-API entdeckt und OpenAI auf den potenziellen Verstoß aufmerksam gemacht. Die Untersuchung ist im Gange, wobei beide Unternehmen prüfen, ob DeepSeek Einschränkungen umgangen hat, um große Mengen an Daten zu erwerben, möglicherweise unter Verletzung der Nutzungsbedingungen von OpenAI.

Reaktionen der Branche

Die KI-Community hat Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen dieses Falls geäußert. Experten heben die Herausforderungen hervor, geistiges Eigentum in einer Branche zu schützen, in der die Innovation oft schneller voranschreitet als regulatorische Rahmenwerke. Die Situation hat auch Diskussionen über die Notwendigkeit einer robusten KI-Governance und Exportkontrollen ausgelöst, insbesondere unter Berücksichtigung potenzieller militärischer Anwendungen und Wettbewerbsvorteile.

Dieses Ereignis unterstreicht das breitere Problem der Technologiereplikation in der KI-Branche. Es betont die Notwendigkeit klarer Richtlinien und Vorschriften, um geistiges Eigentum zu schützen und gleichzeitig die Innovation zu fördern. Der Fall hebt auch die Bedeutung internationaler Zusammenarbeit bei der Erstellung ethischer Standards und Governance-Rahmenwerke zur Navigation durch die komplexe Landschaft der KI-Entwicklung hervor.

Mögliche Konsequenzen

Sollten sich die Vorwürfe gegen DeepSeek bestätigen, könnte das Unternehmen rechtliche Konsequenzen wie Klagen und Sanktionen erwarten, die seine Geschäftstätigkeit und seinen Ruf beeinträchtigen könnten. Für OpenAI unterstreicht der Fall die Wichtigkeit, strenge Maßnahmen zum Schutz ihrer proprietären Technologie zu implementieren und könnte zu einer Neubewertung ihrer Datensicherheitsprotokolle führen.

Unser Experten Review zu DeepSeek:

Jonathan ist ein Experte in kognitiver Neuropsychologie, der an der Rijksuniversität Groningen promoviert hat. Er ist Mitbegründer und CIO von neuroflash, einem Unternehmen, das KI-gestützte Textgenerierungssoftware entwickelt.
Jonathan Mall
CIO neuroflash

DeepSeek: Ein Game-Changer in der Open-Source-KI Das DeepSeek-Modell mischt die KI-Landschaft auf und zeigt beeindruckende Fähigkeiten trotz eines deutlich kleineren Budgets im Vergleich zu proprietären Giganten wie OpenAIs O1. Hier eine kurze Übersicht:

💰 Kosteneffiziente Innovation:

  • DeepSeek kostete 6 Millionen US-Dollar in der Entwicklung, aber rivalisiert in vielen Bereichen mit OpenAIs 100 Millionen US-Dollar O1-Modell.
  • Cleverer Einsatz von vermutlich synthetischen GPT-4.0-Trainingsdaten und Reverse-Engineering reduzierte die Kosten.

 

🤖 Leistungseinblicke:

  • Stark in Problemlösung und Schritt-für-Schritt-Denken, ideal für komplexe Aufgaben.
  • Langsamere Ladezeiten und eingeschränkte Verbesserungen im kreativen Schreiben.
  • Unbekannte Leistung auf Deutsch.
 

🌐 Open-Source-Triumpf:

  • Open-Source-Zugänglichkeit ermöglicht Hosting ohne Einschränkungen (z.B. chinesische Zensur).
  • Schließt die Lücke zwischen offenen und geschlossenen KI-Modellen.

 

🔗 Relevanz für Content Creators:

  • Kreative Inhaltserstellung hat bereits mit GPT-4.0 ihren Höhepunkt erreicht.
  • DeepSeeks Stärke liegt im logischen Denken, nicht in der Kreativität, was es derzeit weniger relevant macht.
  • Breitere Implikationen

 

🚀 Open-Source-Power: 

  • Open-Source-KI holt schnell auf und ebnet das Spielfeld.
 

📉 Markterschütterungen: 

  • Effiziente Modelle wie DeepSeek könnten die Hardware-Nachfrage stören (schlechte Nachrichten für NVIDIA und deren Aktionäre).
 

🔎 Zukünftiges Potenzial: 

  • Modelle wie DeepSeek deuten auf eine Zukunft hin, in der kosteneffiziente KI gedeiht (ca. 5 % der Kosten im Vergleich zu OpenAI-Modellen)

Auch in Bezug auf AI-Bilder hat DeepSeek ein neues Bildmodell (das im Browser läuft), aber es ist ziemlich schlecht:

deepseek -4
Quele: Janus Pro 1B von DeepSeek

DeepSeek ist ein faszinierender Schritt nach vorne, der beweist, dass bedeutende Innovationen nicht immer massive Budgets benötigen. Es ist eine spannende Entwicklung für die KI-Community und es ist wert, auf dem Radar gehalten zu werden.

DeepSeek gegen OpenAI: Wettbewerb, Sicherheit und die Zukunft der KI

  • Destabilisierung des Status Quo: DeepSeeks Open-Source-Ansatz stellt das traditionelle Modell der geschlossenen KI-Entwicklung direkt in Frage. Indem seine Modelle frei verfügbar gemacht werden, befähigt es Entwickler und Forscher auf der ganzen Welt, was potenziell Innovationen beschleunigt.
  • Wettbewerb treibt Innovation voran: Der bloße Akt, dass zwei Unternehmen danach streben, leistungsstärkere und bessere Modelle zu entwickeln, treibt die gesamte Branche voran. Es führt zu schnellen Fortschritten, verbesserter Leistung und neuen Ansätzen zur KI-Entwicklung.
  • Benchmarks und Transparenz: Die offene Natur von DeepSeeks Modellen ermöglicht mehr Transparenz bei der Bewertung der Modellleistung. Forscher können DeepSeeks Modelle mit denen von OpenAI vergleichen, was hilft, Stärken und Schwächen zu identifizieren und das Gesamtverständnis zu verbessern.
  • Verschiebung der Machtverhältnisse: Das Auftauchen eines starken chinesischen KI-Unternehmens verschiebt die Machtverhältnisse im KI-Raum. Viele Jahre lang wurde die Technologie von amerikanischen Unternehmen dominiert, und das Auftreten von DeepSeek hat ein wettbewerbsfähiges Umfeld geschaffen, das für das Feld und die Öffentlichkeit insgesamt von Vorteil ist.
  • Geopolitische Implikationen: Dieser Wettbewerb hat auch geopolitische Implikationen. Es ist ein Spiegelbild des breiteren technologischen Rennens zwischen den USA und China. Der Erfolg von DeepSeek hat in den Vereinigten Staaten nationale Sicherheitsbedenken aufgeworfen und zu einer verstärkten Debatte über Themen wie KI-Exportkontrollen und Datenschutz geführt.

DeepSeek: Ist es sicher zu nutzen?

Es gibt keine direkten Berichte, die darauf hinweisen, dass DeepSeek unsicher zu verwenden ist in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz oder Zuverlässigkeit. Angesichts der laufenden Untersuchung von OpenAI und Microsoft hinsichtlich der möglichen unautorisierten Nutzung von OpenAIs Technologie gibt es jedoch einige Faktoren zu berücksichtigen, bevor Du DeepSeek verwendest:

  1. Datenschutzbedenken: DeepSeeks Datenschutzrichtlinie besagt, dass Benutzerdaten auf Servern in China gespeichert werden, was Bedenken hinsichtlich des Zugriffs durch die chinesische Regierung aufkommen lässt. DeepSeek sammelt Benutzerdaten, einschließlich Geräteinformationen, Tastenanschlagmuster und IP-Adressen, die exponiert oder missbraucht werden könnten. Internationale Datenschutzbehörden untersuchen ebenfalls DeepSeek, insbesondere in Bezug auf den Umgang mit Benutzerdaten.
  2. Potenzial für Missbrauch: Wie jede leistungsstarke KI könnten Modelle von DeepSeek für böswillige Zwecke wie die Erstellung von Fehlinformationen oder Einflusskampagnen verwendet werden.
  3. Zensur: Einige Benutzer haben berichtet, dass DeepSeek Fragen zu politisch sensiblen Themen, insbesondere zu China, zensiert oder vermeidet, was Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit und Propaganda aufwirft.
  4. Cybersicherheit: DeepSeek hat großflächige bösartige Angriffe erlebt, was auf potenzielle Schwachstellen in ihren Systemen hinweist.

Was bedeutet das für Content Creator und Marketer?

Ob Du ein Entwickler, Forscher oder Gelegenheitsbenutzer bist, der Wettbewerb zwischen DeepSeek und OpenAI hat wichtige Implikationen:

  • Erhöhter Zugang zu KI-Tools: Der Aufstieg von Open-Source-Modellen wie DeepSeek wird zu einem breiteren Zugang zu leistungsstarken KI-Tools führen, was Innovationen in verschiedenen Bereichen anregen könnte.
  • Größere Transparenz: Open-Source-Projekte fördern Transparenz und Zusammenarbeit, was der gesamten KI-Community zugutekommt.
  • Mehr Auswahl: Benutzer werden mehr Optionen haben, wenn es darum geht, die richtigen KI-Tools für ihre Bedürfnisse zu wählen.
  • Erhöhte Wachsamkeit: Sei vorsichtig in Bezug auf Datenschutz und bleibe über die potenziellen Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Plattformen, insbesondere bei neueren Plattformen wie DeepSeek, informiert.

Empfehlungen für die Nutzung von DeepSeek

 

  • Sei vorsichtig mit geteilten Daten: Angesichts der Datenschutzbedenken vermeide es, sensible oder persönliche Informationen in deinen Interaktionen mit DeepSeek offenzulegen.

  • Benutzung auf eigene Gefahr: Sei dir bewusst, dass die Nutzung von DeepSeek potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und Zensur beinhaltet.

  • Erkundige dich nach Alternativen: Wenn Datenschutz ein wichtiges Anliegen ist, erkunde andere KI-Tools und -Plattformen von Anbietern mit transparenteren und benutzerfreundlicheren Datenschutzrichtlinien.

  • Erkenne potenzielle Voreingenommenheit: Berücksichtige, dass DeepSeeks Antworten möglicherweise durch Zensur oder Voreingenommenheit beeinflusst werden, insbesondere bei Themen, die China betreffen.

  • Bleibe informiert: Halte dich über die neuesten Nachrichten und Entwicklungen bezüglich DeepSeek und seiner Sicherheitspraktiken auf dem Laufenden.

Worauf du bei DeepSeek achten solltest

  • Leistung der Modelle: Wie sich die Modelle von DeepSeek weiterentwickeln und mit denen von OpenAI vergleichen.

  • Die breitere KI-Landschaft: Wie sich diese Dynamik auf die allgemeine Entwicklung und Zugänglichkeit von KI-Technologien auswirkt.

  • OpenAIs Antwort: Wie OpenAI seine Strategien und Angebote angesichts der Konkurrenz durch Open-Source-Modelle anpasst.

  • Lizenz-Änderungen: Ob DeepSeek seine Open-Source-Philosophie beibehält oder sie anpasst.

Fazit

DeepSeek ist eine leistungsstarke und sich schnell entwickelnde KI-Plattform mit innovativer Technologie, die jedoch ihre eigenen Risiken in Bezug auf Datenschutz, potenziellen Missbrauch und Zensur mit sich bringt. Es ist wichtig, sich dieser Faktoren bewusst zu sein und bei der Nutzung ihrer Produkte Vorsicht walten zu lassen.

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