Link to original video by Fireship

This free Chinese AI just crushed OpenAI's $200 o1 model...

Tóm tắt ngắn:

• Video giới thiệu về DeepSeek R1, một mô hình AI mã nguồn mở và miễn phí của Trung Quốc, có hiệu năng ngang ngửa hoặc vượt trội so với mô hình OpenAI o1 (trả phí 200$/tháng).
• Điểm nhấn là khả năng lập luận theo chuỗi suy nghĩ (Chain of Thought) của DeepSeek R1, được so sánh với các mô hình khác như GPT-3.5 và OpenAI o1. Video cũng đề cập đến sự tranh luận giữa những người lạc quan và bi quan về tương lai của AI.
• Ứng dụng của DeepSeek R1 bao gồm giải quyết các vấn đề phức tạp, toán học nâng cao, và các bài toán đòi hỏi lập kế hoạch chi tiết. Nó có thể được sử dụng thương mại và tích hợp vào các ứng dụng khác.
• Video hướng dẫn cách sử dụng DeepSeek R1 thông qua giao diện web, ứng dụng như Llama, hoặc tải xuống cục bộ. Video cũng giải thích về phương pháp học tăng cường trực tiếp (reinforcement learning) mà mô hình sử dụng.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu và bối cảnh: Video bắt đầu bằng việc so sánh DeepSeek R1 với OpenAI o1, nhấn mạnh tính miễn phí và mã nguồn mở của DeepSeek R1 so với mô hình trả phí của OpenAI. Người dẫn chương trình chia người dùng AI thành hai nhóm: những người bi quan (cho rằng AI đã đạt đến giới hạn) và những người lạc quan (tin vào sự xuất hiện của siêu trí tuệ nhân tạo). Việc ra mắt DeepSeek R1 được coi là một sự kiện quan trọng, thay đổi cục diện trong cuộc đua AI.

Phần 2: Giới thiệu DeepSeek R1: DeepSeek R1 được mô tả là một mô hình Chain of Thought, được cấp phép mở và có thể sử dụng tự do, thậm chí thương mại hóa. Người dẫn chương trình nhắc đến việc Sam Altman (OpenAI) tuyên bố cơn sốt AI đã vượt tầm kiểm soát, nhưng vẫn chưa đạt được AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát). Video cũng đề cập đến một ví dụ về việc khai thác lỗ hổng của ChatGPT để tấn công DDoS.

Phần 3: So sánh hiệu năng và điểm chuẩn: Video so sánh DeepSeek R1 với OpenAI o1 dựa trên các điểm chuẩn, cho thấy DeepSeek R1 ngang ngửa hoặc vượt trội trong một số lĩnh vực như toán học và kỹ thuật phần mềm. Tuy nhiên, người dẫn chương trình cảnh báo về tính khách quan của các điểm chuẩn, đề cập đến xung đột lợi ích tiềm tàng giữa một công ty cung cấp điểm chuẩn và OpenAI.

Phần 4: Cách sử dụng DeepSeek R1: Video hướng dẫn người xem cách sử dụng DeepSeek R1 thông qua giao diện web, các ứng dụng như Llama, hoặc tải xuống cục bộ. Nó cũng giải thích về các phiên bản khác nhau của mô hình (7 tỷ, 32 tỷ và 671 tỷ tham số), và yêu cầu phần cứng khác nhau cho mỗi phiên bản.

Phần 5: Học tăng cường trực tiếp: Video giải thích về phương pháp học tăng cường trực tiếp (reinforcement learning) mà DeepSeek R1 sử dụng, so sánh với phương pháp điều chỉnh tốt có giám sát. DeepSeek R1 tự học và cải thiện bằng cách thử nghiệm và nhận phản hồi, không cần dữ liệu được chú thích sẵn. Video cũng giải thích quá trình này một cách đơn giản, dễ hiểu.

Phần 6: Sử dụng Chain of Thought và lời khuyên: Video giải thích khi nào nên sử dụng mô hình Chain of Thought, nhấn mạnh ưu điểm của nó trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Người dẫn chương trình khuyên nên giữ lời nhắc ngắn gọn và trực tiếp khi sử dụng mô hình này.

Phần 7: Kết luận và quảng cáo: Video kết thúc bằng lời khuyên về việc học hỏi về AI và quảng cáo cho một nền tảng học tập trực tuyến (Brilliant).