DeepSeek crea dei modelli generativi che migliorano da soli

La startup cinese DeepSeek guidata da Liang Wenfeng sembrerebbe nuovamente pronta a rivoluzionare il settore dell’intelligenza artificiale. Dopo aver scosso Silicon Valley all’inizio del 2025 con alcuni LLM molto competitivi, starebbe ora sviluppando una nuova generazione di modelli auto-miglioranti implementati con una tecnica che prende il nome di GRM (Generative Reward Modeling).

Cosa è il Self-Principled Critique Tuning di DeepSeek

DeepSeek ha introdotto il metodo SPCT (Self-Principled Critique Tuning) in collaborazione con ricercatori dell’Università di Tsinghua. Esso consente all’AI di valutare e migliorare il proprio comportamento seguendo le preferenze umane e riducendo i costi. I nuovi modelli così ottenuti, chiamati DeepSeek-GRM, saranno rilasciati sotto licenza open source, come già accaduto con le versioni precedenti.

A questo proposito DeepSeek-GRM avrebbe superato concorrenti come Google Gemini 1.5 Pro, Meta Llama 3.1 e OpenAI GPT-4o in numerosi benchmark. Un risultato sorprendente considerando il budget contenuto con cui l’azienda sviluppa i propri sistemi sfidando l’idea che siano necessari miliardi di dollari per competere nel campo dell’AI.

Modelli generativi avanzati a prezzi contenuti

DeepSeek ha già ottenuto alcuni risultati notevoli grazie all’uso del MoE (Mixture of Experts), un approccio che migliora l’efficienza dei modelli dividendo i compiti tra reti neurali specializzate. La stessa tecnica è stata adottata da Meta nei suoi nuovi Llama 4 Maverick e Scout. Secondo alcune indiscrezioni, il prossimo LLM DeepSeek R2 potrebbe arrivare già a maggio

La società è diventata molto popolare nei primi mesi del 2025, quando il suo chatbot superò ChatGPT per popolarità su App Store e Google Play. Questo boom ha ridimensionato drasticamente la percezione della superiorità occidentale nel settore AI e fatto crollare a suo tempo il valore di mercato di aziende come Nvidia per un totale di circa mille miliardi di dollari.

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