En el campo de la inteligencia artificial, en constante evolución, DeepSeek se ha consolidado como un competidor formidable, desafiando a gigantes consolidados como OpenAI y Google. Fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng, DeepSeek es una empresa china de IA que ha destacado por sus enfoques innovadores en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y su compromiso con el desarrollo de código abierto. Este artículo profundiza en la arquitectura, las innovaciones y las implicaciones de los modelos de DeepSeek, centrándose especialmente en su marco de mezcla de expertos (MoE) y los avances en sus modelos DeepSeek-V2 y DeepSeek-R1.

¿Qué es DeepSeek y por qué es importante?

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado rápidamente, destacando DeepSeek como uno de los proyectos más ambiciosos hasta la fecha. DeepSeek, desarrollado por un equipo de antiguos ingenieros e investigadores de IA de primer nivel, representa una nueva generación de modelos de lenguaje de código abierto que buscan acortar distancias entre los grandes modelos propietarios (como GPT-4) y la comunidad de investigación abierta.

Lanzado a fines de 2024, DeepSeek introdujo varias ideas novedosas sobre la eficiencia del entrenamiento, el escalamiento y la recuperación de memoria, ampliando los límites de lo que los modelos abiertos pueden lograr.

¿En qué se diferencia la arquitectura de DeepSeek de los modelos tradicionales?

¿Qué es MoE?

En las redes neuronales densas convencionales, cada entrada pasa por toda la red, activando todos los parámetros independientemente de su naturaleza. Este enfoque, si bien sencillo, genera ineficiencias, especialmente a medida que los modelos escalan.

La arquitectura de Mezcla de Expertos aborda este problema dividiendo la red en múltiples subredes, o "expertos", cada una especializada en diferentes tareas o patrones de datos. Un mecanismo de control selecciona dinámicamente un subconjunto de estos expertos para cada entrada, garantizando que solo se activen las partes más relevantes de la red. Esta activación selectiva reduce la sobrecarga computacional y permite una mayor especialización del modelo.

La arquitectura de Mezcla de Expertos es una técnica diseñada para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de grandes redes neuronales. En lugar de activar todos los parámetros para cada entrada, MoE activa selectivamente un subconjunto de redes especializadas de expertos en función de los datos de entrada. Este enfoque reduce la carga computacional y permite un procesamiento más preciso.

Implementación de MoE de DeepSeek

Los modelos de DeepSeek, como DeepSeek-R1 y DeepSeek-V2, utilizan un marco avanzado de MoE. Por ejemplo, DeepSeek-R1 comprende 671 mil millones de parámetros, pero solo 37 mil millones se activan durante cada paso hacia adelante. Esta activación selectiva se gestiona mediante un sofisticado mecanismo de control que dirige las entradas a los expertos más relevantes, optimizando la eficiencia computacional sin comprometer el rendimiento.

¿Cómo se ve un transformador DeepSeek simplificado?

A continuación se muestra un ejemplo de código simplificado de cómo DeepSeek podría implementar un mecanismo de mezcla dispersa de expertos:

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)

Este ejemplo básico simula la selección dinámica de 2 expertos en función de la entrada y la agregación de sus resultados.

DeepSeek: ¿cómo funciona?

¿Qué estrategias de entrenamiento utilizó DeepSeek?

¿Cómo se manejó la recopilación y curación de datos?

Los creadores de DeepSeek pusieron un gran énfasis en calidad de los datos Por pura cantidad. Mientras OpenAI y otros recopilaban datos de internet, DeepSeek combinó:

Conjuntos de datos abiertos seleccionados (pila, segmentos de rastreo comunes)
Corpus académicos
Repositorios de código (como GitHub)
Conjuntos de datos sintéticos especiales generados utilizando modelos supervisados más pequeños

Su formación implicó una multi-etapa Enfoque de aprendizaje curricular:

Etapas iniciales entrenadas con conjuntos de datos factuales más sencillos
Las etapas posteriores enfatizaron las tareas de razonamiento y codificación.

¿Qué técnicas de optimización se emplearon?

El entrenamiento eficiente de modelos lingüísticos extensos sigue siendo un gran desafío. DeepSeek empleó:

Paralelismo ZeRO-3:División de estados del optimizador, gradientes y parámetros entre GPU.
Cuantización de Int8 durante el entrenamiento:Para minimizar el uso de memoria sin dañar la calidad del modelo.
Tasas de aprendizaje adaptativo:Utilizando técnicas como el recocido de coseno con calentamiento.

A continuación se muestra un fragmento simple que muestra la programación de la tasa de aprendizaje adaptativa:

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()

Este código ajusta la tasa de aprendizaje suavemente durante el entrenamiento.

¿Cómo logra DeepSeek un rendimiento superior?

¿Qué papel juega la recuperación?

DeepSeek integra un sistema de recuperación integrado, similar a conectar un motor de búsqueda a una red neuronal. Al recibir una instrucción, el modelo puede:

Codificar la consulta
Recuperar documentos relevantes de una memoria externa
Fusionar los documentos con su propio conocimiento interno

Esto permite que DeepSeek se mantenga objetivo y actualizado mucho mejor que los modelos cerrados convencionales.

Conceptualmente se parece a esto:

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

Este tipo de Recuperación-Generación Aumentada (RAG) Mejora enormemente las capacidades de razonamiento a largo plazo de DeepSeek.

búsqueda profunda

¿Cómo se evalúa DeepSeek?

El modelo se evaluó mediante:

MMLU: Comprensión del lenguaje en múltiples tareas
evaluación humana: Precisión en la generación de código
VerazQA:Capacidad de responder con sinceridad
BIG-banco:Evaluación general amplia de IA

En la mayoría de los casos, los modelos más grandes de DeepSeek (parámetros 30B, 65B) igualaron o incluso superaron a GPT-4-turbo en tareas de razonamiento y siguieron siendo significativamente más económicos de ejecutar.

¿Qué desafíos aún enfrenta DeepSeek?

Si bien es impresionante, DeepSeek no está exento de defectos:

Sesgo y toxicidadIncluso los conjuntos de datos seleccionados pueden generar resultados problemáticos.
Latencia de recuperación:Los sistemas RAG pueden ser más lentos que los modelos de generación pura.
Calcular costosEntrenar y mantener estos modelos sigue siendo costoso, incluso con MoE.

El equipo de DeepSeek está trabajando activamente en modelos de poda, algoritmos de recuperación más inteligentes y mitigación de sesgos.

Conclusión

DeepSeek representa uno de los cambios más importantes en el desarrollo de IA abierta desde el auge de los modelos basados en Transformers. Gracias a innovaciones arquitectónicas como los expertos dispersos, la integración de la recuperación y objetivos de entrenamiento más inteligentes, ha establecido un nuevo estándar para los logros de los modelos abiertos.

A medida que evoluciona el panorama de la IA, se espera que DeepSeek (y sus derivados) desempeñen un papel importante en la configuración de la próxima ola de aplicaciones inteligentes.

Primeros Pasos

Los desarrolladores pueden acceder API de DeepSeek R1 y API de DeepSeek V3 atravesar CometAPIPara comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consulte la Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, tenga en cuenta que algunos desarrolladores podrían necesitar verificar su organización antes de usar el modelo.