O DeepSeek não copiou o raciocínio do OpenAI: ele o reinventou do zero e é isso que é revolucionário
DeepSeek mostrou que é possível criar modelos com habilidades avançadas de raciocínio usando principalmente aprendizado por reforço
Com o R1, o DeepSeek conseguiu algo que parecia impossível: treinar um modelo de IA com capacidades de raciocínio comparáveis às do OpenAI... mas sem depender de enormes conjuntos de dados rotulados.
Sua abordagem baseada em aprendizado por reforço abre a porta para muitos outros grupos desenvolverem IAs avançadas.
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Porque isso importa
Este avanço muda as regras que assumimos no desenvolvimento de IA. Até agora, criar modelos com capacidade de raciocínio exigia enormes quantidades de dados rotulados e recursos computacionais apenas ao alcance de gigantes como OpenAI, Meta ou Google.
O DeepSeek mostrou que há um caminho alternativo muito mais eficiente.
Nos bastidores
O processo de treinamento do DeepSeek R1 é dividido em duas fases principais:
- Primeiro, o R1-Zero aprende a raciocinar exclusivamente por meio de aprendizado por reforço, explorando soluções por tentativa e erro.
- O R1 então refina essas capacidades com uma pequena quantidade de dados de "inicialização a frio" para melhorar aspectos como legibilidade.
O modelo usa uma arquitetura Expert Mix (MoE) com 671 bilhões de parâmetros totais, mas ativa apenas 37 bilhões por consulta. É isso que permite que você obtenha desempenho comparável ao o1 do OpenAI com uma fração dos recursos computacionais.
Contraste
Enquanto o OpenAI investe centenas de milhões em dados rotulados e computação, o DeepSeek obteve resultados semelhantes com menos de US$ 6 milhões (investimento declarado, cerca de R$ 34,1 milhões).
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