Inden for det hastigt udviklende felt inden for kunstig intelligens har DeepSeek vist sig at være en formidabel konkurrent, der udfordrer etablerede giganter som OpenAI og Google. DeepSeek blev grundlagt i juli 2023 af Liang Wenfeng og er en kinesisk AI-virksomhed, der har fået opmærksomhed for sine innovative tilgange til store sprogmodeller (LLM'er) og sit engagement i open source-udvikling. Denne artikel dykker ned i arkitekturen, innovationerne og implikationerne af DeepSeeks modeller, med særligt fokus på deres Mixture-of-Experts (MoE) framework og fremskridtene i deres DeepSeek-V2 og DeepSeek-R1 modeller.
Hvad er DeepSeek, og hvorfor er det vigtigt?
Kunstig intelligens (AI) har udviklet sig hurtigt, og DeepSeek er et af de mest ambitiøse projekter til dato. DeepSeek, udviklet af et team af tidligere førende AI-ingeniører og -forskere, repræsenterer en ny generation af open source-sprogmodeller, der sigter mod at bygge bro mellem store proprietære modeller (som GPT-4) og det åbne forskningsmiljø.
DeepSeek, der blev lanceret i slutningen af 2024, introducerede adskillige nye ideer om træningseffektivitet, skalering og hukommelseshentning og flyttede grænserne for, hvad åbne modeller kan opnå.
Hvordan adskiller DeepSeeks arkitektur sig fra traditionelle modeller?
Hvad er MoE?
I konventionelle tætte neurale netværk passerer hvert input gennem hele netværket og aktiverer alle parametre uanset inputtets natur. Denne tilgang, selvom den er ligetil, fører til ineffektivitet, især efterhånden som modeller skaleres op.
Arkitekturen Mixture-of-Experts adresserer dette ved at opdele netværket i flere undernetværk eller "eksperter", der hver især specialiserer sig i forskellige opgaver eller datamønstre. En gating-mekanisme vælger dynamisk en delmængde af disse eksperter for hvert input, hvilket sikrer, at kun de mest relevante dele af netværket aktiveres. Denne selektive aktivering reducerer beregningsomkostningerne og muliggør større modelspecialisering.
Mixture-of-Experts-arkitekturen er en teknik designet til at forbedre effektiviteten og skalerbarheden af store neurale netværk. I stedet for at aktivere alle parametre for hvert input, engagerer MoE selektivt en delmængde af specialiserede "ekspert"-netværk baseret på inputdataene. Denne tilgang reducerer beregningsbelastningen og muliggør mere målrettet behandling.
DeepSeeks implementering af MoE
DeepSeeks modeller, såsom DeepSeek-R1 og DeepSeek-V2, anvender et avanceret MoE-framework. For eksempel omfatter DeepSeek-R1 671 milliarder parametre, men kun 37 milliarder aktiveres under en given fremadrettet gennemgang. Denne selektive aktivering styres af en sofistikeret gating-mekanisme, der sender input til de mest relevante eksperter og optimerer beregningseffektiviteten uden at gå på kompromis med ydeevnen.
Hvordan ser en forenklet DeepSeek-transformer ud?
Her er et forenklet kodeeksempel på, hvordan DeepSeek kan implementere en mekanisme med sparse mixture of experts:
pythonimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Expert(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super(Expert, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
def forward(self, x):
return F.relu(self.fc(x))
class SparseMoE(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim, num_experts=8, k=2):
super(SparseMoE, self).__init__()
self.experts = nn.ModuleList()
self.gate = nn.Linear(hidden_dim, num_experts)
self.k = k
def forward(self, x):
scores = self.gate(x)
topk = torch.topk(scores, self.k, dim=-1)
output = 0
for idx in range(self.k):
expert_idx = topk.indices
expert_weight = F.softmax(topk.values, dim=-1)
expert_output = torch.stack((x) for j, i in enumerate(expert_idx)])
output += expert_weight.unsqueeze(-1) * expert_output
return output
# Example usage
batch_size, hidden_dim = 16, 512
x = torch.randn(batch_size, hidden_dim)
model = SparseMoE(hidden_dim)
out = model(x)
print(out.shape) # Output shape: (16, 512)
Dette grundlæggende eksempel simulerer dynamisk udvælgelse af 2 eksperter baseret på input og aggregering af deres output.
Hvilke træningsstrategier brugte DeepSeek?
Hvordan blev dataindsamling og kuratering håndteret?
DeepSeeks skabere lagde stor vægt på datakvalitet over en ren mængde. Mens OpenAI og andre indsamlede data fra det offentlige internet generelt, kombinerede DeepSeek:
- Udvalgte åbne datasæt (Pile, Common Crawl-segmenter)
- Akademiske korpora
- Kodelagre (som GitHub)
- Specielle syntetiske datasæt genereret ved hjælp af mindre overvågede modeller
Deres træning involverede en etapevis Læringstilgang i pensum:
- Tidlige stadier trænet på lettere, faktuelle datasæt
- Senere stadier lagde vægt på ræsonnement-tunge opgaver og kodningsopgaver
Hvilke optimeringsteknikker blev anvendt?
Effektiv træning af store sprogmodeller er fortsat en stor udfordring. DeepSeek anvendte:
- ZeRO-3 ParallelismeOpdeling af optimeringstilstande, gradienter og parametre på tværs af GPU'er.
- Int8-kvantisering under træningFor at minimere hukommelsesforbruget uden at forringe modelkvaliteten.
- Adaptive læringsraterBrug af teknikker som cosinusglødning med opvarmning.
Her er et simpelt uddrag, der viser adaptiv læringshastighedsplanlægning:
pythonfrom torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
for epoch in range(100):
train(model)
validate(model)
scheduler.step()
Denne kode justerer læringshastigheden jævnt under træning.
Hvordan opnår DeepSeek overlegen ydeevne?
Hvilken rolle spiller hentning?
DeepSeek integrerer et indbygget søgesystem – svarende til at tilslutte en søgemaskine til et neuralt netværk. Når den får en prompt, kan modellen:
- Kod forespørgslen
- Hent relevante dokumenter fra en ekstern hukommelse
- Sammensmelt dokumenterne med sin egen interne viden
Dette gør det muligt for DeepSeek at forblive faktuel og opdateret langt bedre end konventionelle lukkede modeller.
Konceptuelt set ser det nogenlunde sådan ud:
pythonclass Retriever:
def __init__(self, index):
self.index = index # Assume some pre-built search index
def retrieve(self, query_embedding):
# Search based on similarity
return self.index.search(query_embedding)
class DeepSeekWithRetriever(nn.Module):
def __init__(self, model, retriever):
super().__init__()
self.model = model
self.retriever = retriever
def forward(self, query):
embedding = self.model.encode(query)
docs = self.retriever.retrieve(embedding)
augmented_input = query + " " + " ".join(docs)
output = self.model.generate(augmented_input)
return output
Denne slags Retrieval-Augmented Generation (RAG) forbedrer DeepSeeks evner til langsigtet ræsonnement betydeligt.
Hvordan evalueres DeepSeek?
Modellen blev benchmarket ved hjælp af:
- MMLUSprogforståelse til flere opgaver
- HumanEvalNøjagtighed af kodegenerering
- Sandfærdig QAEvne til at svare sandfærdigt
- BIG-bænkGenerel bred AI-evaluering
I de fleste tilfælde matchede eller overgik DeepSeeks største modeller (30B, 65B parametre) GPT-4-turbo på ræsonnementopgaver, samtidig med at de forblev betydeligt billigere i drift.
Hvilke udfordringer er der stadig for DeepSeek?
Selvom det er imponerende, er DeepSeek ikke uden fejl:
- Bias og toksicitetSelv kuraterede datasæt kan lække problematiske output.
- HentningsforsinkelseRAG-systemer kan være langsommere end modeller med ren generation.
- Beregn omkostningerDet er stadig dyrt at træne og betjene disse modeller, selv med MoE.
DeepSeek-teamet arbejder aktivt på beskæringsmodeller, smartere hentningsalgoritmer og biasreduktion.
Konklusion
DeepSeek repræsenterer et af de vigtigste skift i udviklingen af åben AI siden fremkomsten af Transformer-baserede modeller. Gennem arkitektoniske innovationer som sparse experts, integration af hentning og smartere træningsmål har det sat en ny standard for, hvad åbne modeller kan opnå.
I takt med at AI-landskabet udvikler sig, kan man forvente, at DeepSeek (og dets derivater) vil spille en vigtig rolle i at forme den næste bølge af intelligente applikationer.
Kom godt i gang
Udviklere kan få adgang DeepSeek R1 API og DeepSeek V3 API ved CometAPI. For at begynde skal du udforske modellens muligheder i Legepladsen og konsultere API guide for detaljerede instruktioner. Bemærk, at nogle udviklere muligvis skal bekræfte deres organisation, før de bruger modellen.
