A gennaio, DeepSeek è stata annunciata come una rivoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale, promettendo di cambiare le regole del gioco. Tuttavia, a partire da marzo, il Garante della Privacy ha bloccato l'uso di DeepSeek in Italia, sollevando interrogativi sulla sua disponibilità. Nonostante ciò, le innovazioni introdotte dalla start-up cinese potrebbero cambiare irrimediabilmente il mercato dell'AI. Secondo Federico Bianchi, senior ML Scientist di TogetherAI, “ci saranno altri attori che cercheranno di replicare i risultati di DeepSeek, aumentando anche il loro impatto”.

Una delle principali innovazioni di DeepSeek è il suo modello DeepSeek-r1, sviluppato da una versione precedente, DeepSeek-V3. Grazie a efficaci tecniche di addestramento, come evidenziato in un report tecnico, DeepSeek-r1 ha dimostrato di essere capace di ragionamento anche attraverso puro apprendimento per rinforzo. Questo approccio permette al modello di ricevere feedback positivo per risposte corrette, affinando così le sue capacità di problem-solving. Risultato? DeepSeek-r1 può competere con modelli avanzati come o1 di OpenAI.

L'efficienza di DeepSeek non si limita alla qualità del suo output: il modello si distingue anche per i suoi costi di addestramento notevolmente inferiori. Questo è dovuto a tecniche innovative integrate nel processo di addestramento, permettendo quindi una riduzione dei consumi energetici. Essa è diventata un argomento caldo nel dibattito sull'impatto ambientale dell'AI.

Ma quali sono i “pesi di calcolo”? Questi rappresentano valori numerici interni al modello, che vengono regolati durante l'addestramento. Con pesi accessibili, gli utenti possono scaricare il modello e utilizzarlo sui propri computer, a condizione di avere la potenza di calcolo necessaria.

Inoltre, la tecnica delle “catene di pensiero” permette ai modelli di affrontare problemi complessi attraverso un processo di ragionamento strutturato. In pratica, invece di fornire una risposta immediata, il modello “pensa ad alta voce”, descrivendo passo passo il suo ragionamento. Questa tecnica ha dimostrato di fornire risultati migliori, aumentando l'affidabilità delle soluzioni proposte.

Ma c'è una domanda cruciale: DeepSeek è davvero open-source? Il termine “open-weights” è usato per descrivere modelli i cui pesi sono accessibili al pubblico. Il team di DeepSeek ha reso pubbliche strategie di addestramento per i suoi modelli, consentendo agli utenti di scaricarli e utilizzarli. Questa apertura promuove non solo la trasparenza ma incoraggia anche l'innovazione, consentendo a sviluppatori e ricercatori di contribuire al progresso dell'intelligenza artificiale.

Non resta che osservare come queste innovazioni influenzeranno il panorama mondiale dell'intelligenza artificiale e quali sfide etiche e tecniche emergeranno con l'adozione di DeepSeek e simili all'interno dell'industria. Rimani aggiornato, il futuro dell'AI è proprio dietro l'angolo!