Come Creare un LLM che Pensa Come DeepSeek R1 e O3 Mini! (Codice Incluso 🚀)

Entra nella mia Accademia AI:https://rizzo-ai-academy.up.railway.app/ Vuoi sviluppare soluzioni AI: https://inferentia.xyz IG:  / simorizzo_ai   In questo video ti mostro passo dopo passo come addestrare un modello LLM a pensare proprio come fanno DeepSeek R1, O1 Pro e la nuova famiglia O3 Mini di OpenAI. 🚀 🔍 Cosa vedrai nel video? ✅ Teoria del Chain of Thoughts (CoT) – Ti spiego perché questa tecnica è fondamentale per migliorare il ragionamento nei modelli di linguaggio. 📜 Deep Dive nei Paper – Analizziamo insieme i paper di DeepSeek V3 e DeepSeek R1, con un focus sulla tecnica di Reinforcement Learning GRPO (Guided Reward Policy Optimization). 💻 Implementazione step-by-step – Ti mostro tutto il codice su Copilot, spiegandoti riga per riga come addestrare un modello del genere da zero. 🧩 Il modello usato – Utilizziamo Qwen2.5 0.5B parameters per addestrarlo su problemi di matematica, insegnandogli a ragionare meglio. 🔥 Sfida per la community! 🔥 Se questo video raggiunge 1000 like, farò un video specifico in cui utilizzerò GPU H100 per addestrare il modello fino alla fine e testarne le reali capacità! 🚀💥 📌 Riferimenti e risorse: Playlit per addestrare un LLM da zero:    • Finetuning o RAG? La Verità sull'Addestram...   🔗 Notebook su Google Colab → https://colab.research.google.com/dri... 💻 Quote del codice su X → https://x.com/Dorialexander basato su https://x.com/willccbb 📄 DeepSeek V3 Paper → https://arxiv.org/pdf/2402.03300 📄 DeepSeek R1 Paper → https://arxiv.org/pdf/2501.12948 🚀 GPU su Runpod → https://www.runpod.io/ Se vuoi capire come funzionano i modelli di nuova generazione e replicare il processo di training con codice reale, questo video fa per te! 📌 Se ti piace il video, lascia un like e iscriviti al canale per non perderti i prossimi esperimenti AI! 🔔 #deepseek #intelligenzaartificiale #ia