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DeepSeek: desvendando a IA que pensa antes de responder

Fabrício Carraro
Fabrício Carraro

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O universo da Inteligência Artificial está em constante expansão, com novas ferramentas e modelos surgindo a uma velocidade impressionante.

Se você já ouviu falar sobre IA generativa, como [chatbots que escrevem textos ou criam imagens, talvez já tenha esbarrado no nome DeepSeek.

Mas o que exatamente é essa ferramenta e por que ela tem chamado tanta atenção, a ponto de impactar até o mercado financeiro global?

Neste artigo, vamos mergulhar no mundo do DeepSeek. Assumindo que você já tem uma noção do que é Inteligência Artificial, vamos focar em apresentar essa plataforma, seus diferenciais, como você pode usá-la e de que forma ela pode impulsionar sua produtividade e carreira.

O que é DeepSeek?

DeepSeek não é apenas uma ferramenta, mas sim o nome da DeepSeek AI, uma empresa de pesquisa e desenvolvimento focada em criar modelos de linguagem grandes (LLMs) de alta performance.

O objetivo principal deles é avançar nas capacidades da IA, especialmente no que diz respeito ao raciocínio complexo, codificação e matemática, buscando modelos mais eficientes e acessíveis.

Recentemente, a DeepSeek AI ganhou destaque global com o lançamento do modelo DeepSeek-R1, que surpreendeu a comunidade por sua capacidade avançada de raciocínio e por ser open source (código aberto), um movimento significativo no campo da IA.

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Qual foi a inovação do DeepSeek?

A empresa DeepSeek AI tem diversos modelos, cujos mais conhecidos são o DeepSeek-v3 e o DeepSeek-R1.

O DeepSeek-v3 é um dos modelos considerados “normais”, que começam a gerar a resposta assim que recebe o prompt (pedido) do usuário.

A grande diferença que causou tanto barulho foi o lançamento do DeepSeek-R1, um modelo de raciocínio (assim como o o1 e o3 da OpenAI), que foi especificamente projetado para não apenas começar a gerar a resposta imediatamente, mas para gastar algum tempo “pensar” sobre ela antes, e mostrar todo esse processo de pensamento de forma explícita.

Esse "raciocínio prolongado” prévio se mostrou extremamente poderoso para tarefas que exigem lógica, matemática e programação, resultando em respostas mais precisas e confiáveis.

Imagine pedir para ele resolver um problema matemático: em vez de apenas dar o número final, ele pode mostrar as etapas do cálculo, de como ele próprio chegou àquele resultado.

Além disso, eles se destacaram pela eficiência e custo-benefício. Por se tratar de uma empresa chinesa, eles não possuem acesso ilimitado às placas de processamento mais poderosas do mercado, devido a restrições impostas pelos Estados Unidos.

Mesmo assim, eles conseguiram trabalhar minuciosamente com o hardware que possuíam, e entregaram um modelo de robustez equivalente aos mais poderosos do mundo, a um custo de treinamento e de uso muito mais barato.

Esse treinamento inovador, como visto no desenvolvimento do DeepSeek-R1, envolveu uma mudança de paradigma.

Em vez de depender massivamente de exemplos de conteúdo supervisionados iniciais (SFT), eles exploraram o Aprendizado por Reforço (RL) desde cedo para ensinar o modelo a raciocinar.

Simplificando, o modelo aprendeu a "pensar melhor" sendo recompensado por processos de raciocínio eficazes e respostas corretas, especialmente em áreas verificáveis como matemática e código.

Mais um diferencial é o fato de o modelo ter sido lançado como open source.

Isso permite que pesquisadores, desenvolvedores e empresas do mundo todo estudem, usem e modifiquem esses modelos livremente.

Essa abertura acelera a inovação em toda a comunidade de IA, promove a transparência e democratiza o acesso à tecnologia de ponta.

Como usar o DeepSeek na prática

Existem algumas maneiras principais de interagir com o DeepSeek:

Chatbot DeepSeek: A forma mais acessível para o público geral. A DeepSeek AI oferece uma interface de chat online (assim como o ChatGPT) e um aplicativo para celular (que rapidamente se tornou popular após o lançamento do R1). Você pode conversar com a IA, fazer perguntas, pedir para gerar textos, códigos, etc., de forma intuitiva.

API DeepSeek: Para desenvolvedores e empresas que desejam integrar o poder dos modelos DeepSeek em seus próprios aplicativos, produtos ou fluxos de trabalho. A API permite acesso programático aos modelos.

Modelos Open Source (via Hugging Face, etc.): Para pesquisadores, entusiastas e desenvolvedores que desejam rodar os modelos localmente ou em seus próprios servidores. Plataformas como Hugging Face hospedam os modelos open source da DeepSeek (como o DeepSeek-Coder, DeepSeek-v3 e o DeepSeek-R1), permitindo download e uso direto.

Como se desenvolver e aprender mais sobre inteligência artificial

Se você quer aprender mais sobre DeepSeek e sobre inteligência artificial no geral, experimente seguir essas dicas:

Experimente: A melhor forma de aprender é usando. Utilize o chatbot DeepSeek para tarefas do dia a dia.

Explore os Modelos Open Source: Se você tem interesse técnico, baixe e experimente os modelos disponíveis em plataformas como Hugging Face.

Acompanhe a Comunidade: Siga o podcast IA Sob Controle da Hipsters Network, em que toda sexta-feira há o episódio com o resumo de notícias da semana anterior no mundo da IA, além de entrevistas com estrelas da área. É uma ótima maneira de se manter atualizado(a).

Aprenda Engenharia de Prompt: Estude técnicas para escrever instruções eficazes para IAs. Existem a formação completa de IA Generativa na plataforma de cursos da Alura

Foco na Aplicação: Pense em como o DeepSeek pode resolver problemas específicos no seu trabalho ou área de estudo e teste essas aplicações.

Conclusão

DeepSeek representa um avanço significativo no campo da Inteligência Artificial, destacando-se por seu foco em raciocínio, eficiência e pela importante contribuição ao ecossistema open source.

Seja você um usuário casual buscando um assistente inteligente, um desenvolvedor integrando IA em aplicações, ou um pesquisador explorando as fronteiras da tecnologia, o DeepSeek oferece ferramentas poderosas e acessíveis.

Fabrício Carraro
Fabrício Carraro

Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e pós-graduado em Data Analytics & Machine Learning pela FIAP. Atualmente, mora na Espanha.

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