Liang Wenfeng señala la capacidad de aprendizaje continuo de la IA como una debilidad. ¿Cómo resuelve DeepSeek este problema?
DeepSeek
Liang Wenfeng, director de DeepSeek, afirmó que la capacidad de aprendizaje continuo de la IA es una debilidad clave. La empresa está desarrollando métodos para solucionar este problema, incluyendo algoritmos de ajuste fino eficientes y la adaptación de modelos a nuevos datos sin necesidad de reentrenarlos desde cero.
Глава компании DeepSeek Лян Вэньфэн отметил, что одной из главных проблем современных систем искусственного интеллекта является отсутствие способности к непрерывному обучению. В отличие от человека, который постоянно усваивает новую информацию, большинство ИИ-моделей после этапа обучения остаются статичными и не могут адаптироваться к новым данным без полного переобучения. DeepSeek работает над решением этой проблемы, разрабатывая алгоритмы, позволяющие моделям эффективно дообучаться на новых данных, сохраняя при этом ранее полученные знания. Это включает методы регуляризации, которые предотвращают катастрофическое забывание, и архитектурные решения, облегчающие инкрементальное обучение. Такой подход позволит ИИ-системам быть более гибкими и актуальными в долгосрочной перспективе, что особенно важно для задач, требующих постоянного обновления знаний, таких как анализ новостных потоков или научных публикаций.
Fuente: DeepSeek (GNews) —
original