Vor wenigen Tagen ist was ganz bemerkenswertes passiert und zwar wurde die Welt auf eine neue Firma aufmerksam gemacht. Und zwar hat ein Startup aus China einen direkten Konkurrenten zu ChatGPT veröffentlicht. Wo die Entwicklung von ChatGPT wohl hunderte von Milliarden Dollar gekostet hat, so soll DeepSeek nur knapp 7 Millionen gekostet haben.
Das spannende an dieser KI ist, da China ja keine Zugriffe auf die guten starken Chips von Nvidia hat – weil die USA ein Boykott eingeführt hat – mussten die Chinesen kreativ werden und haben einen Weg gefunden wie sie auch ältere schwächere Computer Chips verwende n können um diese KI anzutreiben. Sie können nun also offiziell sagen, dass DeepSeek günstiger in der Entwicklung war, und besser programmiert ist.
Das hat der Börse gar nicht gefallen und so gabs einen schönen grossen Crash bei Microsofrt
Und auch der Chiphersteller Nvidia selbst musste büssen.
Um das Ganze noch schlimmer zu machen, gibts nicht nur eine normale Webseite wo man kostenlos Deepseek verwenden kann – sondern die KI resp. das LLM ist Open Source und man kann es herunterladen und selbst installieren.
Ihr könnt einfach auf die Webseite von Deepseek hingehen und euch ein Konto machen und loslegen.
Ich will euch einfach noch kurz warnen – wenn ihr die Online Version verwendet, dann sagt DeepSeek ganz offiziell dass sie eure Eingaben als Traingsdaten verwenden werden. Sie sagen das ganz offen und nicht so wie die Amerikaner mit ihrem ChatGPT wo sie behaupten mit einem Schalter würde man keine Daten als Trainingsdaten verwenden – als ob irgendjemand nur ein Wort eines Amerikaner glauben sollte.
Video
Links
Wenn ihr übrigens noch andere LLM Modelle ausprobieren möchtet, dann könnt ihr hier bei Hugging Face reinschauen von tausenden LLM’s. Hier zb den Direktlink zu DeepSeek’s Modelle
Ollama Befehle
Wenn ihr gerne wissen wollt, welche LLM ihr installiert habt
1 | ollama list |
Starten eines LLM Models
1 | ollama run {Name des Model} |
Context löschen weil ihr eine neue Frage stellen möchtet
1 | /clear |
Ollama schliessen und LLM verlassen
1 | /bye |
Ollama Hilfe aufrufen
1 | /help |
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