Deepseekによる「推論」R1 AIモデルの発売からわずか1週間後、野心的なプロジェクトに顔を抱いていること：このテクノロジーの完全にオープンバージョンの作成。 AIの透明性の実践に疑問を呈しながら、この有望なモデルの背後にあるツールへのアクセスを民主化することを目的としたOpen-R1と呼ばれるイニシアチブ。
Hugging Faceの研究マネージャーであるLeandro Von Werraとエンジニアチームによって運ばれたOpen-R1プロジェクトの目的トレーニングデータを含むすべてのコンポーネントを公開することにより、DeepSeek R1モデルをAからZからZに再構築します。 DeepSeekがR1に許容免許を提供している場合、大きな制限なしにその使用を許可すると中国企業は、いくつかの重要な要素を秘密にしています、開発ツールやデータセットのように。抱きしめる顔の研究者によると、モデルの再現と改善を複雑にする「ブラックボックス」アプローチ。
として提示されましたフィールドでのOpenaiのO1モデルのパフォーマンスを上回る科学や数学のように、R1は自己真実を得る能力によって区別され、AIの古典的なエラーが減少します。特に、アプリストアのダウンロードのトップでの無料アプリケーションを介して、その急速な成功は、中国と米国の技術競争に関する議論を再開しました。しかし、顔を抱き締めるために、緊急性は他の場所にあります。それはとりわけの問題です」服を脱ぐ»AI作成プロセス。
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«トレーニングデータやコードへのアクセスがなければ、バイアスを詳細に調査したり、モデルを機密コンテキストに適応させることは不可能です「Hugging FaceのエンジニアであるElie Bakouchは説明します。これはすべてOpen-R1の賭けです：科学コミュニティがこれらのAIの背後にあるメカニズムを理解し、制御できるようにします。
これを達成するために、チームは768を装備したサーバーであるハグの顔の科学クラスターに依存していますGPU NVIDIA H100、およびGithubを介して外部の貢献者の助けを要求します。このプロジェクトは、すでにプラットフォーム上の10,000人のユーザーが続いています。数週間でR1アルゴリズムとデータセットを再現するための大規模なコラボレーションに基づいて構築します。
賭けが成功した場合、Open-R1は、パフォーマンスと透明性を組み合わせて、新世代のオープンソースモデルの基礎として機能します。 ""オープンイノベーションは、大規模な研究所を含むすべての人に利益をもたらします「Bakouchを思い出して、この共有がフィールドの進歩を加速すると確信しました。
Chiyoye