DeepSeek, come funziona, la prova della nuova intelligenza artificiale cinese

La nuova AI cinese di cui si sta parlando molto in questi giorni si chiama DeepSeek ed è stata sviluppata dalla DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. (nota anche come “DeepSeek” o “深度求索”), fondata nel 2023, una società cinese impegnata nella realizzazione di un’AGI (intelligenza artificiale generale). È tra le prime aziende cinesi a rilasciare applicazioni di intelligenza artificiale generative (AIGC) che supportano sia il pubblico che le imprese. DeepSeek vanta un team di talenti di alto livello e una solida esperienza tecnica nel campo dell’intelligenza artificiale ed ha permesso la creazione di questa nuova intelligenza artificiale in grado di comprendere e pensare quasi come gli esseri umani, con l’obiettivo di fornire servizi più intelligenti e convenienti a tutti.

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Come funziona DeepSeek

Funziona bene anche in lingua italiana e l’abbiamo provata provando a fargli scrivere un articolo.
La domanda “Scrivi un articolo che tratta il problema dei dazi europei per le case auto cinesi“

ecco la risposta di DeepSeek:

“Dazi europei sulle auto cinesi: una sfida per il mercato globale”

“Le case automobilistiche cinesi, come BYD, NIO e Geely, stanno conquistando mercati globali grazie a veicoli elettrici competitivi e innovativi. Tuttavia, in Europa, i dazi doganali (fino al 10%) rappresentano una barriera significativa. L’Unione Europea giustifica queste misure come protezione per i produttori locali, ma alcuni le criticano come un freno alla concorrenza e all’innovazione.

I dazi rendono più costoso per le aziende cinesi entrare nel mercato europeo, limitando la diffusione di auto elettriche a prezzi accessibili. Potrebbero anche spingere la Cina a rispondere con misure simili, rischiando una guerra commerciale. D’altro canto, le case auto cinesi potrebbero aprire fabbriche in Europa, creando posti di lavoro ma aumentando la concorrenza per i produttori locali.

Il futuro dipenderà dalla capacità di Europa e Cina di trovare un equilibrio tra protezione degli interessi locali e cooperazione per una transizione ecologica. Senza dialogo, il rischio è un conflitto commerciale con ripercussioni negative per entrambe le parti”.

DeepSeek si basa sul modello open source, consentendo ad altri di adattarlo e potenzialmente creare alternative di IA più economiche. Questo approccio potrebbe livellare il campo di gioco nello sviluppo dell’IA a livello globale, offrendo opportunità a entità al di fuori degli Stati Uniti, come l’Europa, per competere in modo più efficace. DeepSeek si basa su una combinazione di tecnologie avanzate per sviluppare sistemi in grado di comprendere, apprendere e generare contenuti in modo autonomo.

DeepSeek

Ecco una panoramica generale di come funziona DeepSeek, la nuova AI cinese.

1. Modelli di Apprendimento Profondo (Deep Learning)

• Reti Neurali Artificiali: deepSeek utilizza reti neurali artificiali, in particolare reti neurali profonde (deep neural networks), che sono progettate per imitare il funzionamento del cervello umano. Queste reti sono composte da strati di nodi (neuroni artificiali) che elaborano i dati in modo gerarchico.
• Trasformatori (Transformers): i modelli basati su architetture Transformer, come GPT (Generative Pre-trained Transformer), sono ampiamente utilizzati per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi modelli sono in grado di comprendere e generare testo in modo molto sofisticato.

2. Pre-addestramento e Fine-tuning

• Pre-addestramento: i modelli di DeepSeek vengono prima pre-addestrati su grandi quantità di dati non etichettati. Questo permette al modello di apprendere una vasta gamma di pattern e strutture linguistiche.
• Fine-tuning: dopo il pre-addestramento, i modelli vengono ulteriormente addestrati su dati specifici e etichettati per migliorare le prestazioni su compiti specifici, come la traduzione automatica, la generazione di testo, o il riconoscimento di immagini.

3. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

• Comprensione del Linguaggio: DeepSeek utilizza tecniche NLP per comprendere il significato del testo, estrarre informazioni e rispondere a domande in modo contestualmente rilevante.
• Generazione di Testo: i modelli sono in grado di generare testo coerente e pertinente, che può essere utilizzato per creare contenuti, rispondere a domande, o persino scrivere codice.

4. Apprendimento Continuo (Continual Learning)

• Aggiornamento dei Modelli: DeepSeek implementa meccanismi di apprendimento continuo per aggiornare i propri modelli con nuovi dati, migliorando costantemente le prestazioni e adattandosi a nuovi compiti e contesti.

5. Applicazioni Pratiche

• Assistenti Virtuali: DeepSeek può essere utilizzato per sviluppare assistenti virtuali intelligenti che possono interagire con gli utenti in modo naturale.
• Generazione di Contenuti: può generare articoli, report, e altri contenuti testuali in modo autonomo.
• Analisi dei Dati: DeepSeek può analizzare grandi volumi di dati per estrarre insights e supportare decisioni aziendali.
• Automazione di Processi: può automatizzare compiti ripetitivi, migliorando l’efficienza operativa.

6. Sicurezza e Etica

• Controlli di Sicurezza: DeepSeek implementa controlli di sicurezza per prevenire l’uso improprio dei suoi modelli, come la generazione di contenuti dannosi o falsi.
• Etica dell’AI: la società si impegna a seguire linee guida etiche per garantire che l’AI sia utilizzata in modo responsabile e benefico per la società.

7. Infrastruttura Tecnologica

• Cloud Computing: DeepSeek si avvale di infrastrutture cloud per gestire i grandi volumi di dati e le complesse operazioni di calcolo richieste dai modelli di deep learning.
• Hardware Specializzato: utilizza hardware specializzato, come GPU (Graphics Processing Units) e TPU (Tensor Processing Units), per accelerare l’addestramento e l’inferenza dei modelli.

Questo modello è stato sviluppato con un budget di circa 6 milioni di dollari, una cifra significativamente inferiore rispetto agli investimenti di centinaia di milioni o miliardi di dollari effettuati da aziende statunitensi come OpenAI e Anthropic. Nonostante il budget limitato, DeepSeek offre prestazioni comparabili ai modelli più avanzati disponibili, sollevando preoccupazioni sulla possibile perdita della supremazia degli Stati Uniti nel campo dell’IA a favore della Cina.

DeepSeek e l’intelligenza artificiale AI in campo automotive

DeepSeek, essendo un’azienda specializzata in intelligenza artificiale generativa (AIGC) e intelligenza artificiale generale (AGI), potrebbe trovare applicazioni nel settore automotive.

Possibili Applicazioni di DeepSeek in Campo Automotive

1. Guida Autonoma:
   • Percezione e Decisione: i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per migliorare i sistemi di percezione e decisione nei veicoli autonomi, aiutando a riconoscere oggetti, pedoni, e altri veicoli, e a prendere decisioni in tempo reale.
   • Simulazioni: DeepSeek potrebbe sviluppare simulazioni avanzate per testare e addestrare algoritmi di guida autonoma in ambienti virtuali.
2. Assistenza alla Guida:
   • Sistemi ADAS: tecnologie AI potrebbero essere integrate in sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) per funzioni come il mantenimento della corsia, il frenaggio automatico di emergenza, e il riconoscimento dei segnali stradali.
   • Interazione Uomo-Macchina: sistemi di intelligenza artificiale potrebbero migliorare l’interazione tra il conducente e il veicolo, attraverso interfacce vocali avanzate e assistenti virtuali.
3. Manutenzione Predittiva:
   • Diagnostica: modelli AI potrebbero analizzare i dati dei sensori del veicolo per prevedere guasti e suggerire interventi di manutenzione prima che si verifichino problemi gravi.
   • Ottimizzazione delle Prestazioni: l’AI potrebbe essere utilizzata per ottimizzare le prestazioni del veicolo, regolando parametri come la pressione dei pneumatici, il consumo di carburante e le emissioni.
4. Produzione e Supply Chain:
   • Ottimizzazione della Produzione: DeepSeek potrebbe sviluppare soluzioni AI per ottimizzare i processi di produzione, ridurre i tempi di fermo, e migliorare la qualità dei prodotti.
   • Gestione della Supply Chain: modelli AI potrebbero essere utilizzati per prevedere la domanda, gestire le scorte, e ottimizzare la logistica.
5. Esperienza del Cliente:
   • Personalizzazione: sistemi AI potrebbero personalizzare l’esperienza di guida, adattando impostazioni come la posizione del sedile, la temperatura, e l’intrattenimento in base alle preferenze del conducente.
   • Assistenza Virtuale: assistenti virtuali basati su AI potrebbero fornire supporto ai clienti, rispondendo a domande, fornendo informazioni sul veicolo, e assistendo nella risoluzione di problemi.

Prestazioni a confronto DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 raggiunge un significativo miglioramento nella velocità di inferenza rispetto ai modelli precedenti. Guardando il confronto delle prestazioni, questa intelligenza artificiale cinese si posiziona in cima alla classifica tra i modelli open-source e rivaleggia con i modelli closed-source più avanzati a livello globale.

Benchmark	DeepSeek V3	DeepSeek V2.5	Qwen2.5	Llama3.1	Claude-3.5	GPT-4o
Architecture	MoE	MoE	Dense	Dense	–	–
# Activated Params	37B	21B	72B	405B	–	–
# Total Params	671B	236B	72B	405B	–	–
MMLU (EM)	88.5	80.6	85.3	88.6	88.3	87.2
MMLU-Redux (EM)	89.1	80.3	85.6	86.2	88.9	88.0
MMLU-Pro (EM)	75.9	66.2	71.6	73.3	78.0	72.6
DROP (3-shot F1)	91.6	87.8	76.7	88.7	88.3	83.7
IF-Eval (Prompt Strict)	86.1	80.6	84.1	86.0	86.5	84.3
GPQA-Diamond (Pass@1)	59.1	41.3	49.0	51.1	65.0	49.9
SimpleQA (Correct)	24.9	10.2	9.1	17.1	28.4	38.2
FRAMES (Acc.)	73.3	65.4	69.8	70.0	72.5	80.5
LongBench v2 (Acc.)	48.7	35.4	39.4	36.1	41.0	48.1
HumanEval-Mul (Pass@1)	82.6	77.4	77.3	77.2	81.7	80.5
LiveCodeBench (Pass@1-COT)	40.5	29.2	31.1	28.4	36.3	33.4
LiveCodeBench (Pass@1)	37.6	28.4	28.7	30.1	32.8	34.2
Codeforces (Percentile)	51.6	35.6	24.8	25.3	20.3	23.6
SWE Verified (Resolved)	42.0	22.6	23.8	24.5	50.8	38.8
Aider-Edit (Acc.)	79.7	71.6	65.4	63.9	84.2	72.9
Aider-Polyglot (Acc.)	49.6	18.2	7.6	5.8	45.3	16.0
AIME 2024 (Pass@1)	39.2	16.7	23.3	23.3	16.0	9.3
MATH-500 (EM)	90.2	74.7	80.0	73.8	78.3	74.6
CNMO 2024 (Pass@1)	43.2	10.8	15.9	6.8	13.1	10.8
CLUEWSC (EM)	90.9	90.4	91.4	84.7	85.4	87.9
C-Eval (EM)	86.5	79.5	86.1	61.5	76.7	76.0
C-SimpleQA (Correct)	64.1	54.1	48.4	50.4	51.3	59.3

Conclusioni e considerazioni su DeepSeek

Il successo di DeepSeek ha avuto un impatto significativo sui mercati finanziari globali. Le azioni di importanti aziende tecnologiche statunitensi, tra cui Nvidia, Microsoft e Tesla, hanno subito una perdita complessiva di circa 1 trilione di dollari in valore di mercato. In particolare, Nvidia ha registrato una diminuzione del 17% nelle sue azioni, corrispondente a una perdita di oltre 600 miliardi di dollari in valore di mercato.

In sintesi, DeepSeek rappresenta una svolta significativa nel panorama dell’intelligenza artificiale, dimostrando che è possibile sviluppare modelli avanzati con risorse limitate. La sua emergenza ha innescato un dibattito globale sulla competitività nell’IA e sulle strategie future per mantenere la leadership in questo campo.

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