A Multiverse Computing–egy kvantumfizikusokból álló, AI technikákra szakosodott spanyol cég–tudósai létrehozták a DeepSeek R1 Slim modellt, amely 55%-kal kisebb, mint az eredeti - és cenzúramentes. A Multiverse egy komplex, a kvantumfizikából kölcsönzött megközelítést alkalmazott, amely nagy dimenziós rácsok hálózatát használja nagy adathalmazok reprezentálására és manipulálására. Ez lehetővé tette számukra, hogy pontosan azonosítsanak és eltávolítsanak választott információdarabokat.
A DeepSeek R1 Slim 300 milliárd paraméterrel kevesebbet tartalmaz, mint az eredeti modell–felezve annak memóriaigényét és telepítési költségét–miközben megőrzi pontosságát mélyreható érvelési feladatokban. A Multiverse tömörítő technológiája, a CompactifAI, kvantumihletésű tenzor hálózatokon alapul, amely lehetővé teszi a modell általános teljesítményéhez kevéssé hozzájáruló paraméterek azonosítását és eltávolítását. A technológia továbbá lehetővé teszi a specifikus tanult viselkedésekhez, például a cenzúrához kapcsolódó súlyok elkülönítését és eltávolítását anélkül, hogy rontaná a modell alapvető tudását. Az eredmények tesztelésére a kutatók összeállítottak egy adatbázist 25 olyan témáról, amiket kínai modellekben jellemzően cenzúrázáznak, és cenzúrázatlan modelljük képes volt olyan tényszerű válaszokat adni, mint a nyugati modellek.
2025 januárjában a DeepSeek R1 világszerte elismerést szerzett kiemelkedő teljesítményével a matematikai, kódolási és logikai érvelési benchmarkokon, sok esetben felülmúlva vagy utolérve kortársait, és gyorsan teret nyert nyers ereje és nyílt forráskódú jellege miatt. A Multiverse áttörése azt mutatja, hogy a kvantuminspirált technikák képesek csökkenteni a politikai elfogultságot és még hozzáférhetőbbé tenni a modelleket, azok alapvető elemzőképességei megőrzése mellett.
Források:
https://multiversecomputing.com/resources/deepseek-r1-uncensored-full-power-fraction-of-the-size
https://www-technologyreview-com.cdn.ampproject.org/c/s/www.technologyreview.com/2025/11/19/1128119/quantum-physicists-compress-and-deconsor-deepseekr1/amp/
