Evidenze su DeepSeek e formazione con OpenAI

l’arrivo di deepseek nel panorama dell’IA

DeepSeek ha fatto il suo ingresso nel settore dell’intelligenza artificiale con un impatto notevole. Prima della sua comparsa, si riteneva che ChatGPT di OpenAI continuasse a dominare il mercato. Le prestazioni di DeepSeek e i report sull’investimento contenuto di soli 6 milioni di dollari per l’addestramento del modello hanno scosso profondamente l’industria dell’IA.

analisi delle somiglianze stilistiche

Copyleaks, specializzata in analisi testuale basata su IA e rilevamento di plagio, ha rivelato che il 74,2% dei testi generati da DeepSeek-R1 presenta somiglianze con lo stile di OpenAI. Questo suggerisce la possibilità che DeepSeek abbia addestrato il proprio modello utilizzando gli output del concorrente.

La ricerca condotta da Copyleaks ha impiegato tre classificatori avanzati addestrati su testi provenienti da quattro modelli principali: Claude, Gemini, Llama e OpenAI. Questi strumenti sono stati utilizzati per identificare differenze sottili tra i vari modelli AI, inclusa la struttura delle frasi e la scelta del vocabolario.

metodologia di addestramento innovativa

DeepSeek ha affermato di aver risparmiato notevolmente grazie all’impiego della distillazione come metodo di addestramento. Questa tecnica consente al modello di apprendere dai risultati già ottenuti da altri modelli come ChatGPT, riducendo così il tempo necessario per acquisire competenze specifiche.

scoperte preoccupanti sul mercato

I risultati riportati da Copyleaks sollevano interrogativi significativi. Con l’ingresso di DeepSeek nel mercato, si è assistito a una flessione drammatica nei titoli azionari delle aziende legate all’IA, come NVIDIA. Gli investitori sono stati attratti dalla narrativa secondo cui non fosse necessario spendere miliardi per l’addestramento degli algoritmi.

Tali scoperte potrebbero indicare che DeepSeek ha fornito informazioni fuorvianti al mercato, creando un vantaggio sleale rispetto ai concorrenti. La mancanza di trasparenza riguardo ai dati utilizzati per l’addestramento solleva ulteriori dubbi sulla legittimità delle risposte fornite dal modello.