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Sara RobiscoJosé EdelsteinFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetmodelo lenguaje deepseek chinanoticias impactantes deepseekseparar señal ruido deepseekdeepseek modelo lenguaje chinaevolución sistemas expertos década 90entrenamiento deepseek información genéricamodelo deepseek open sourcedeepseek comparativa sistemas expertospesos de entrenamiento deepseek liberadosconjunto datos deepseek no compartidodeepseek framework redes neuronalessoftware descargable investigación entrenamientoredes neuronales reproducir sistema deepseekarquitectura deepseek no es simpledeepseek basado en open sourcemodelos lenguaje papers publicadosoptimización deepseek carreraSara RobiscoDeepSeekChinaChatGPTLlamaGPTHéctor SocasCoffee Break: Señal y RuidoOpenAI
DeepSeek framework Redes Neuronales
Con
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Sara Robisco explica que DeepSeek no es simplemente un modelo de lenguaje, sino un framework complejo con redes neuronales y software descargable para investigación y entrenamiento.
…muchos otros con muy buen nivel, es realmente asombroso lo que pueden hacer hoy en día estos grandes modelos de lenguaje y ahora ha irrumpido con fuerza otro, que Sara nos va a hablar de Deep Seek, que además viene de China, con todo lo que eso lo involucra. Sí, la verdad es que tenemos... Empieza bien el año de la serpiente. Empiezan los chinos, empiezan sembrados, empiezan a tope. Sí, tenemos este nuevo modelo sobre el que habéis oído muchísimas noticias, cosas muy tremendas y claro aquí estamos para separar la señal de ruido, el grano de la paja, entonces vamos a ver un poquito qué es DeepSeek. DeepSeek es un nuevo modelo de lenguaje, rollo Llama, Chat GPT, que para mí es una evolución que nosotros teníamos en los años 90, llamados sistemas expertos; solo que en el caso de estos modelos suelen ser sistemas expertos en nada porque se nutren, se entrenan con una información muy genérica. Deepseek es un modelo open source, no es un modelo cerrado como por ejemplo ChatGPT y esto es bastante positivo. Ellos han liberado; se puede descargar de arquitectura, tienes el modelo liberado. Tienes los pesos de entrenamiento, también los han compartido; lo único que no han compartido es el conjunto de datos de entrenamiento y test. Y eso se guardan para ellos, pero lo que es arquitectura, todo lo que el software lo tienen Más que un modelo, tenemos que hablar de un framework, porque ya es un sistema bastante complejo ya que lo que tú te descargas para investigación, lo que nos podemos descargar si queremos jugar, si queremos entrenar otra red, si queremos reproducir lo que ellos han hecho te vas a descargar el sistema que han diseñado para entrenarlo, te vas a descargar las redes neuronales, todo entonces no es algo tan simple como un modelete, como una red de citar neuronal, una arquitectura y tira, no, es un poquito más complejo Entonces, ¿qué han hecho? ¿Por qué ahora ha salido? Pues esto es un poco la fuerza y tenemos que insistir en esto, la fuerza y la ventaja de tener Modelos open source porque esta gente no ha partido de cero. En DeepSync no sale de cero, lo que han hecho es que se han basado en más modelos que han ido saliendo en papers que se han publicado, en otros modelos de código abierto y ellos han estado mirando, comparando y en base a esto han generado su propio modelo al cual han aplicado optimización, lo que en la carrera. De informática, Francis, seguro que coincide, que se da en los primeros años: que es eficiencia de algoritmos, métodos de optimización, todo esto que es tan importante y que en las últimas décadas se nos ha olvidado. En las últimas décadas, por desgracia, en…
Significado #1 · Palabras #1
Sara Robisco explica que DeepSeek no es simplemente un modelo de lenguaje, sino un framework complejo con redes neuronales y software descargable para investigación y entrenamiento.
Habla: Sara RobiscoSignificado #1 · Palabras #1modelo lenguaje deepseek chinanoticias impactantes deepseekseparar señal ruido deepseekdeepseek modelo lenguaje chinaevolución sistemas expertos década 90entrenamiento deepseek información genéricamodelo deepseek open sourcedeepseek comparativa sistemas expertospesos de entrenamiento deepseek liberadosconjunto datos deepseek no compartidodeepseek framework redes neuronalessoftware descargable investigación entrenamientoredes neuronales reproducir sistema deepseekarquitectura deepseek no es simpledeepseek basado en open sourcemodelos lenguaje papers publicadosoptimización deepseek carrera…muchos otros con muy buen nivel, es realmente asombroso lo que pueden hacer hoy en día estos grandes modelos de lenguaje y ahora ha irrumpido con fuerza otro, que Sara nos va a hablar de Deep Seek, que además viene de China, con todo lo que eso lo involucra. Sí, la verdad es que tenemos... Empieza bien el año de la serpiente. Empiezan los chinos, empiezan sembrados, empiezan a tope. Sí, tenemos este nuevo modelo sobre el que habéis oído muchísimas noticias, cosas muy tremendas y claro aquí estamos para separar la señal de ruido, el grano de la paja, entonces vamos a ver un poquito qué es DeepSeek. DeepSeek es un nuevo modelo de lenguaje, rollo Llama, Chat GPT, que para mí es una evolución que nosotros teníamos en los años 90, llamados sistemas expertos; solo que en el caso de estos modelos suelen ser sistemas expertos en nada porque se nutren, se entrenan con una información muy genérica. Deepseek es un modelo open source, no es un modelo cerrado como por ejemplo ChatGPT y esto es bastante positivo. Ellos han liberado; se puede descargar de arquitectura, tienes el modelo liberado. Tienes los pesos de entrenamiento, también los han compartido; lo único que no han compartido es el conjunto de datos de entrenamiento y test. Y eso se guardan para ellos, pero lo que es arquitectura, todo lo que el software lo tienen Más que un modelo, tenemos que hablar de un framework, porque ya es un sistema bastante complejo ya que lo que tú te descargas para investigación, lo que nos podemos descargar si queremos jugar, si queremos entrenar otra red, si queremos reproducir lo que ellos han hecho te vas a descargar el sistema que han diseñado para entrenarlo, te vas a descargar las redes neuronales, todo entonces no es algo tan simple como un modelete, como una red de citar neuronal, una arquitectura y tira, no, es un poquito más complejo Entonces, ¿qué han hecho? ¿Por qué ahora ha salido? Pues esto es un poco la fuerza y tenemos que insistir en esto, la fuerza y la ventaja de tener Modelos open source porque esta gente no ha partido de cero. En DeepSync no sale de cero, lo que han hecho es que se han basado en más modelos que han ido saliendo en papers que se han publicado, en otros modelos de código abierto y ellos han estado mirando, comparando y en base a esto han generado su propio modelo al cual han aplicado optimización, lo que en la carrera. De informática, Francis, seguro que coincide, que se da en los primeros años: que es eficiencia de algoritmos, métodos de optimización, todo esto que es tan importante y que en las últimas décadas se nos ha olvidado. En las últimas décadas, por desgracia, en…
Héctor Socas explica cómo está experimentando con DeepSeek y destaca una característica importante: su API es compatible con la de GPT.
Habla: Héctor SocasSignificado #4api deepseek compatible con gptadaptación trivial programas gptpágina web deepseek caída mantenimientoregistro requerido para acceder deepseek…experimentos. O sea, una cosa es poner ahí una preguntita en un prompt, pero realmente para comparar modelos y tal, tienes que hacer experimentos. Claro, tiene que ser sistemático, tienes que repetirlo muchas veces, hacer estadística de los resultados y tal. Entonces eso lo hago con una API. Resulta que vi y me pareció chulísimo que DeepSeek, una de las cosas guays que ha hecho es que ha hecho su API compatible con la de GPT, o sea que si tú tienes un programa que use GPT en principio es trivial de adaptarlo para que use la de. DeepSeek. Entonces lo estuve intentando pero lleva desde ayer caída; bueno, caída está cerrada por mantenimiento la página, o sea ellos dicen que sí que tienen su app y que puedes acceder y tal y de hecho he estado mirando la documentación ya me he hecho el programa y todo pero tienes que digamos que apuntarte, tienes que registrarte que Te den la clave y tal, y esa página lleva desde ayer por la mañana en mantenimiento. Entonces, claro, yo me imagino que les debe haber venido una avalancha de peticiones de repente de todo el mundo. Esto se ha hecho tan viral que está todo el mundo queriendo…
Héctor Socas agradece a los oyentes su compañía e introduce la segunda parte del episodio número 497 de Coffee Break, donde se analizará el modelo de lenguaje DeepSeek, originario de China pero financiado por un fondo de inversión.
Habla: Héctor SocasSignificado #6modelo lenguaje deepseek chinaapi deepseek coste openaifondo inversión deepseek empresa chinarecursos modelo deepseek…allí para seguir. Vamos a seguir la conversación sobre este y otros temas muy interesantes que tenemos a continuación, y si no nos despedimos hasta la semana que viene. Pero venga, vuelvan con nosotros; búsquenos en el podcast. Hasta ahora, chau, chau, chau. Gracias por seguirnos acompañando o por seguir acompañándonos, como prefieran. Empezamos aquí la cara B de este episodio número 497 de Coffee Break, que empieza a acercarse a un número bastante redondo y vamos a seguir destripando un poco este gran modelo de lenguaje DeepSeek, que nos viene de China, aunque insisto, no del gobierno chino, de una empresa, una empresa china, de un fondo de inversión. Estas cosas son caras, aunque se ha dicho y es importante resaltarlo, que es más barato; efectivamente, la API de hecho es como menos de la décima parte de lo que cuesta la de OpenAI, la de GPT es mucho más barato y también parece, en principio, por lo que sabemos, que cuesta también menos recursos correr este modelo. Vamos a seguir hablando de esto; vamos a ser bien pensados y vamos a asumir que está todo correcto, o sea, que estas sospechas que hay de haber estado destilando cosas que no deberían son infundadas. Sam Altman, por cierto, el CEO de OpenAI en su línea…