Snowflake presenta DeepSeek-R1 en versión preliminar en Cortex AI

El modelo de aprendizaje por refuerzo mejora el rendimiento en tareas de matemáticas, código y razonamiento

Foto: tomada de LinkedIn. Portal ERP España.

Snowflake ha anunciado la disponibilidad de DeepSeek-R1 en versión preliminar en su plataforma Cortex AI, un modelo que utiliza aprendizaje por refuerzo (RL) a gran escala sin la necesidad de ajuste fino supervisado (SFT). Este avance es una mejora en los modelos de código abierto, ya que DeepSeek-R1 ha demostrado un rendimiento comparable al de otros modelos avanzados, como OpenAI-o1, en tareas de matemáticas, código y razonamiento. Según las pruebas de rendimiento publicadas por DeepSeek, el modelo ha alcanzado el liderazgo en su categoría, destacándose entre los modelos de código abierto y compitiendo con los más avanzados del mercado.

Este lanzamiento está disponible en versión preliminar privada para clientes que deseen acceder a este modelo a través de Snowflake Cortex AI. La versión incluye inferencia sin servidor, tanto por lotes (función SQL) como interactiva (Python y REST API). Para acceder a la vista previa anticipada, los usuarios deben ponerse en contacto con su equipo de ventas. El modelo estará inicialmente disponible únicamente para las cuentas solicitadas y se alojará en EE.UU. dentro del perímetro de servicio de Snowflake, asegurando que no se compartan datos con el proveedor del modelo.

Te puede interesar: Snowflake simplifica el acceso a datos e IA para empresas

Snowflake Cortex AI es un conjunto de funciones y servicios que permite a los clientes gestionar LLM (Modelos de Lenguaje Grande), ajustar modelos y realizar Recuperación Aumentada Generativa (RAG), lo que facilita el análisis de datos no estructurados junto a datos estructurados. Además, los clientes pueden integrar fácilmente LLM líderes en la industria y acceder a modelos tanto de código abierto como propietarios. Esta capacidad fomenta una innovación acelerada en el campo de la inteligencia artificial.

DeepSeek-R1 fue desarrollado mediante la aplicación directa de aprendizaje por refuerzo al modelo base, sin la necesidad de un paso preliminar de ajuste fino supervisado. Este enfoque innovador permitió al modelo explorar la cadena de pensamiento (CoT) para resolver problemas complejos. En el proceso, se mejoró la capacidad de autoverificación y reflexión, aunque se identificaron ciertos desafíos como la repetición infinita y la mezcla de idiomas, que fueron corregidos mediante ajustes adicionales.

En cuanto a la gestión de seguridad y gobernanza, Snowflake Cortex AI permite a los administradores de cuentas controlar el acceso a los modelos mediante control de acceso basado en roles (RBAC), lo que garantiza que solo los usuarios aprobados puedan interactuar con los modelos, según las políticas de gobernanza establecidas. Además, Cortex Guard se activa para filtrar respuestas potencialmente inapropiadas o inseguras, lo que refuerza las políticas de seguridad al garantizar un uso seguro de los modelos de inteligencia artificial.

DeepSeek-R1 se integra fácilmente en SQL y Python, lo que permite a los usuarios acceder a las funcionalidades de inferencia mediante un pipeline de datos o aplicaciones, como Streamlit. Además, las interfaces como REST API facilitan la conexión con aplicaciones externas, lo que permite a los servicios ejecutar inferencia de baja latencia.

Este modelo de código abierto demuestra que los LLM pueden incentivarse exclusivamente a través de RL, sin la necesidad de un ajuste fino supervisado, lo que abre nuevas posibilidades en el desarrollo de aplicaciones generativas de inteligencia artificial y establece un camino para futuras innovaciones en el sector.