Im sich rasant entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz hat sich DeepSeek als ernstzunehmender Konkurrent etablierter Giganten wie OpenAI und Google etabliert. Das im Juli 2023 von Liang Wenfeng gegründete chinesische KI-Unternehmen DeepSeek hat durch seine innovativen Ansätze für große Sprachmodelle (LLMs) und sein Engagement für Open-Source-Entwicklung Aufsehen erregt. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der Architektur, den Innovationen und den Auswirkungen der DeepSeek-Modelle und konzentriert sich insbesondere auf das Mixture-of-Experts (MoE)-Framework und die Weiterentwicklungen der Modelle DeepSeek-V2 und DeepSeek-R1.

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Was ist DeepSeek und warum ist es wichtig?

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich rasant weiterentwickelt, wobei DeepSeek als eines der bislang ambitioniertesten Projekte hervorsticht. DeepSeek, entwickelt von einem Team ehemaliger führender KI-Ingenieure und -Forscher, repräsentiert eine neue Generation von Open-Source-Sprachmodellen, die die Lücke zwischen großen proprietären Modellen (wie GPT-4) und der offenen Forschungsgemeinschaft schließen sollen.

DeepSeek wurde Ende 2024 eingeführt und führte mehrere neue Ideen zu Trainingseffizienz, Skalierung und Speicherabruf ein und erweiterte damit die Grenzen dessen, was offene Modelle leisten können.

Wie unterscheidet sich die Architektur von DeepSeek von herkömmlichen Modellen?

Was ist MoE?

In herkömmlichen dichten neuronalen Netzwerken durchläuft jeder Input das gesamte Netzwerk und aktiviert alle Parameter unabhängig von seiner Art. Dieser Ansatz ist zwar unkompliziert, führt aber zu Ineffizienzen, insbesondere bei der Skalierung von Modellen.

Die Mixture-of-Experts-Architektur behebt dieses Problem, indem sie das Netzwerk in mehrere Subnetzwerke bzw. „Experten“ aufteilt, die jeweils auf unterschiedliche Aufgaben oder Datenmuster spezialisiert sind. Ein Gating-Mechanismus wählt dynamisch für jeden Input eine Teilmenge dieser Experten aus und stellt so sicher, dass nur die relevantesten Teile des Netzwerks aktiviert werden. Diese selektive Aktivierung reduziert den Rechenaufwand und ermöglicht eine stärkere Modellspezialisierung.

Die Mixture-of-Experts-Architektur ist eine Technik zur Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit großer neuronaler Netzwerke. Anstatt alle Parameter für jede Eingabe zu aktivieren, aktiviert MoE selektiv eine Teilmenge spezialisierter „Experten“-Netzwerke basierend auf den Eingabedaten. Dieser Ansatz reduziert den Rechenaufwand und ermöglicht eine gezieltere Verarbeitung.

MoE-Implementierung von DeepSeek

DeepSeek-Modelle wie DeepSeek-R1 und DeepSeek-V2 nutzen ein fortschrittliches MoE-Framework. DeepSeek-R1 umfasst beispielsweise 671 Milliarden Parameter, von denen jedoch nur 37 Milliarden pro Vorwärtsdurchlauf aktiviert werden. Diese selektive Aktivierung wird durch einen ausgeklügelten Gating-Mechanismus gesteuert, der Eingaben an die relevantesten Experten weiterleitet und so die Recheneffizienz ohne Leistungseinbußen optimiert.

Wie sieht ein vereinfachter DeepSeek-Transformer aus?

Hier ist ein vereinfachtes Codebeispiel, wie DeepSeek einen Mechanismus für eine spärliche Mischung von Experten implementieren könnte:

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)

Dieses einfache Beispiel simuliert die dynamische Auswahl von zwei Experten basierend auf der Eingabe und die Aggregation ihrer Ausgaben.

Welche Trainingsstrategien hat DeepSeek verwendet?

Wie erfolgte die Datenerfassung und -kuratierung?

Die Entwickler von DeepSeek legten großen Wert auf identifiziert über die schiere Menge. Während OpenAI und andere Daten aus dem öffentlichen Internet sammelten, kombinierte DeepSeek:

• Kuratierte offene Datensätze (Pile, Common Crawl-Segmente)
• Akademische Korpora
• Code-Repositories (wie GitHub)
• Spezielle synthetische Datensätze, die mit kleineren überwachten Modellen generiert wurden

Ihre Ausbildung umfasste eine mehrstufige Lehrplan-Lernansatz:

• In den frühen Phasen wurde mit einfacheren, faktischen Datensätzen trainiert
• Spätere Phasen konzentrierten sich auf logisches Denken und Programmieraufgaben

Welche Optimierungstechniken wurden eingesetzt?

Das effiziente Training großer Sprachmodelle bleibt eine große Herausforderung. DeepSeek nutzte:

• ZeRO-3-Parallelität: Aufteilen von Optimiererzuständen, Gradienten und Parametern auf GPUs.
• Int8-Quantisierung während des Trainings: Um den Speicherverbrauch zu minimieren, ohne die Modellqualität zu beeinträchtigen.
• Adaptive Lernraten: Verwenden von Techniken wie Cosinus-Annealing mit Aufwärmen.

Hier ist ein einfacher Ausschnitt, der die adaptive Lernratenplanung zeigt:

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()

Dieser Code passt die Lernrate während des Trainings reibungslos an.

Wie erreicht DeepSeek eine überragende Leistung?

Welche Rolle spielt das Abrufen?

DeepSeek integriert ein integriertes Abfragesystem – vergleichbar mit der Anbindung einer Suchmaschine an ein neuronales Netzwerk. Auf Anfrage kann das Modell:

1. Kodieren der Abfrage
2. Abrufen relevanter Dokumente aus einem externen Speicher
3. Verschmelzen Sie die Dokumente mit Ihrem eigenen internen Wissen

Dadurch bleibt DeepSeek weitaus sachlicher und aktueller als herkömmliche geschlossene Modelle.

Konzeptionell sieht es ungefähr so ​​aus:

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

Diese Art von Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert die langfristigen Denkfähigkeiten von DeepSeek erheblich.

Wie wird DeepSeek bewertet?

Das Modell wurde anhand folgender Kriterien verglichen:

• MMLU: Multitasking-Sprachverständnis
• HumanEval: Genauigkeit der Codegenerierung
• WahrhaftigQA: Fähigkeit, wahrheitsgemäß zu antworten
• BIG-Bank: Allgemeine umfassende KI-Bewertung

In den meisten Fällen erreichten die größten Modelle von DeepSeek (30 B, 65 B Parameter) bei Reasoning-Aufgaben die Leistung von GPT-4-Turbo oder übertrafen diese sogar, während sie im Betrieb deutlich günstiger blieben.

Welche Herausforderungen bleiben für DeepSeek?

DeepSeek ist zwar beeindruckend, hat aber auch Mängel:

• Voreingenommenheit und Toxizität: Selbst kuratierte Datensätze können problematische Ergebnisse liefern.
• Abruflatenz: RAG-Systeme können langsamer sein als reine Generationsmodelle.
• Kosten berechnen: Das Trainieren und Warten dieser Modelle ist selbst mit MoE immer noch teuer.

Das DeepSeek-Team arbeitet aktiv an Beschneidungsmodellen, intelligenteren Abrufalgorithmen und der Minderung von Verzerrungen.

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Fazit

DeepSeek stellt einen der wichtigsten Fortschritte in der Entwicklung offener KI seit dem Aufkommen Transformer-basierter Modelle dar. Durch architektonische Innovationen wie Sparse Experts, Retrieval-Integration und intelligentere Trainingsziele setzt es einen neuen Standard für die Leistungsfähigkeit offener Modelle.

Im Zuge der Weiterentwicklung der KI-Landschaft ist davon auszugehen, dass DeepSeek (und seine Derivate) eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der nächsten Welle intelligenter Anwendungen spielen werden.

Erste Schritte

Entwickler können zugreifen DeepSeek R1 API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. DeepSeek V3 API - durch Konsolidierung, CometAPI. Erkunden Sie zunächst die Funktionen des Modells im Playground und konsultieren Sie die API-Leitfaden Detaillierte Anweisungen finden Sie unter „Verifizierung der Organisation“. Beachten Sie, dass Entwickler vor der Verwendung des Modells möglicherweise ihre Organisation überprüfen müssen.