Como experimentar o DeepSeek R1 - sem censura ou risco de segurança
Aqui estão duas maneiras de experimentar o R1 sem expor seus dados a servidores externos. A Perplexity até abriu o código de uma versão sem censura do modelo.
A startup chinesa DeepSeek AI e seus modelos de linguagem de código aberto assumiram o ciclo de notícias esta semana. Além de serem comparáveis a modelos como Claude da Anthropic e o1 da OpenAI, os modelos levantaram várias preocupações sobre privacidade de dados, segurança e censura imposta pelo governo chinês em seu treinamento.
A plataforma de pesquisa de IA Perplexity e os You.com de assistente de IA encontraram uma maneira de contornar isso.
Acessar os pesos do modelo sem censura
Na terça-feira, a Perplexity abriu o código dos pesos do modelo para o R1 1776, uma versão sem censura do R1 que a empresa diz que "foi pós-treinada para fornecer informações imparciais, precisas e factuais", de acordo com o anúncio. A Perplexity observa que seu processo de treinamento de censura não impactou negativamente outras partes do desempenho do modelo, incluindo matemática e raciocínio.
Resultados do treinamento de benchmark da Perplexity comparando sua versão sem censura do R1 com o modelo original.
Você pode acessar esta versão no HuggingFace ou na API Sonar da Perplexity.
A versão padrão (e, portanto, presumivelmente ainda censurada) do DeepSeek R1 está disponível em plataformas como Azure e Github, AWS e Nvidia.
Experimente o R1 por meio de plataformas de IA
Desde o mês passado, o Perplexity agora hospeda o DeepSeek R1. O plano gratuito oferece aos usuários três consultas de nível Pro por dia, que você pode usar com o R1, mas precisará do plano Pro de US $20 por mês para acessar o modelo mais do que isso.
Em outro post, a empresa confirmou que hospeda o DeepSeek "em data centers nos EUA/UE - seus dados nunca saem dos servidores ocidentais", garantindo aos usuários que seus dados estariam seguros se usassem os modelos de código aberto do Perplexity.
"Nenhum de seus dados vai para a China", reiterou o CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, em um post no LinkedIn.
O assistente de IA da DeepSeek, alimentado por seus modelos V3 e R1, pode ser acessado via navegador ou aplicativo - mas esses serviços exigem comunicação com os servidores da empresa baseados na China, o que cria um risco de segurança.
Os usuários que baixarem o R1 e executá-lo localmente em seus dispositivos evitarão esse problema, mas ainda enfrentarão censura de certos tópicos determinados pelo governo chinês, pois esse recurso é integrado por padrão.
Como parte da oferta R1, a Perplexity alegou que removeu pelo menos parte da censura embutida no modelo. Srinivas postou uma captura de tela em X dos resultados da consulta que reconhecem o presidente de Taiwan.
Para verificar, perguntei a R1 sobre a Praça da Paz Celestial usando Perplexidade, mas ele se recusou a responder:
O suporte à perplexidade esclareceu que esse problema ocorreu porque R1 foi definido para o modo de escrita e, portanto, não conectado a fontes que o ajudariam a fornecer uma resposta sem censura. No entanto, quando perguntei ao R1 se ele é treinado para não responder a certas perguntas determinadas pelo governo chinês, ele respondeu que foi projetado para "focar em informações factuais" e "evitar comentários políticos", e que seu treinamento "enfatiza a neutralidade em assuntos globais" e "sensibilidade cultural".
You.com oferece V3 e R1, da mesma forma apenas por meio de seu nível Pro, que custa US $15 por mês (com desconto dos US $20 usuais) sem consultas gratuitas. Além de acessar todos os modelos You.com oferece, o plano Pro vem com uploads de arquivos de até 25 MB por consulta, uma janela de contexto máxima de 64k e acesso a agentes de pesquisa e personalizados.
Bryan McCann, cofundador e CTO da You.com, explicou em um e-mail para a ZDNET que os usuários podem acessar o R1 e o V3 por meio da plataforma de três maneiras, todas usando "uma versão não modificada e de código aberto dos modelos DeepSeek hospedados inteiramente nos Estados Unidos para garantir a privacidade do usuário".
McCann continuou: "A primeira maneira padrão é usar esses modelos dentro do contexto de nossa camada de confiança proprietária. Isso dá aos modelos acesso a fontes públicas da web, um viés para citar essas fontes e uma inclinação para respeitar essas fontes enquanto geram respostas.
"A segunda maneira é que os usuários desativem o acesso a fontes públicas da Web em seus controles de origem ou usando os modelos como parte de Agentes Personalizados. Essa opção permite que os usuários explorem os recursos e o comportamento exclusivos dos modelos quando não estão fundamentados na Web pública. A terceira maneira é que os usuários testem os limites desses modelos como parte de um Agente Personalizado, adicionando suas próprias instruções, arquivos e fontes."
McCann observou que You.com comparou as respostas dos modelos do DeepSeek com base no fato de ter acesso a fontes da web.
"Percebemos que as respostas dos modelos diferiam em vários tópicos políticos, às vezes se recusando a responder sobre certas questões quando as fontes públicas da web não eram incluídas", explicou.
"Quando nossa camada de confiança foi ativada, incentivando a citação de fontes públicas da web, as respostas dos modelos respeitaram essas fontes, aparentemente substituindo preconceitos políticos anteriores."