La ricerca sull’intelligenza artificiale è solitamente una prerogativa dei giganti tecnologici, ma un team della UC Berkeley ha appena dimostrato che non servono cifre da capogiro per entrare in gioco.
Con il loro progetto chiamato TinyZero, il team ha replicato le capacità principali del modello R1-Zero di DeepSeek per soli 30 dollari. Ecco com’é stato possibile.
I ricercatori hanno puntato a ricreare il modello di ragionamento di DeepSeek utilizzando l’apprendimento per rinforzo (RL), ma piuttosto che affidarsi a costosi servizi cloud o a un’enorme potenza di calcolo, hanno addestrato TinyZero con un modello di linguaggio di base, un semplice prompt e un sistema di ricompensa.
Nello specifico i ricercatori hanno utilizzato un gioco chiamato Countdown, in cui i giocatori devono raggiungere un numero target utilizzando operazioni matematiche di base. Inizialmente TinyZero indovinava casualmente, ma nel tempo ha imparato a verificare le sue risposte, a cercarne di migliori e ad adattarsi di conseguenza.
I modelli più piccoli da 0,5 miliardi di parametri hanno semplicemente indovinato le risposte, mentre i modelli più grandi da 1,5 miliardi di parametri e oltre hanno imparato a verificare, perfezionare le soluzioni e migliorare significativamente l’accuratezza dell’output.
TinyZero è un modello estremamente economico
Il dato che rende TinyZero davvero impressionante è quanto sia economico rispetto alle soluzioni tradizionali. Ecco un confronto:
- API di OpenAI: 15 dollari per milione di token
- DeepSeek-R1: 0,55 dollari per milione di token
- Costo totale di TinyZero: 30 dollari, costo di formazione una tantum
TinyZero è open source e disponibile su GitHub, quindi chiunque può sperimentarlo, ma per ora è stato testato solo nel gioco Countdown.
In ogni caso si tratta di una dimostrazione che non solo chi dispone di ingenti capitali può sperimentare modelli di ragionamento basati sull’intelligenza artificiale.
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