Dans le domaine en pleine évolution de l'intelligence artificielle, DeepSeek s'est imposé comme un concurrent redoutable, défiant des géants établis comme OpenAI et Google. Fondée en juillet 2023 par Liang Wenfeng, DeepSeek est une entreprise chinoise d'IA qui s'est fait remarquer par ses approches innovantes des grands modèles de langage (LLM) et son engagement en faveur du développement open source. Cet article examine l'architecture, les innovations et les implications des modèles de DeepSeek, en se concentrant plus particulièrement sur son framework Mixture-of-Experts (MoE) et les avancées de ses modèles DeepSeek-V2 et DeepSeek-R1.

Qu'est-ce que DeepSeek et pourquoi est-ce important ?

L'intelligence artificielle (IA) a évolué rapidement, et DeepSeek s'impose comme l'un des projets les plus ambitieux à ce jour. Développé par une équipe d'anciens ingénieurs et chercheurs en IA de haut niveau, DeepSeek représente une nouvelle génération de modèles de langage open source visant à combler le fossé entre les grands modèles propriétaires (comme GPT-4) et la communauté de recherche ouverte.

Lancé fin 2024, DeepSeek a introduit plusieurs idées novatrices sur l'efficacité de la formation, la mise à l'échelle et la récupération de la mémoire, repoussant les limites de ce que les modèles ouverts peuvent réaliser.

En quoi l’architecture de DeepSeek diffère-t-elle des modèles traditionnels ?

Qu'est-ce que le MoE ?

Dans les réseaux neuronaux denses conventionnels, chaque entrée traverse l'ensemble du réseau, activant tous les paramètres, quelle que soit leur nature. Cette approche, bien que simple, entraîne des inefficacités, notamment à mesure que les modèles évoluent.

L'architecture Mixture-of-Experts résout ce problème en divisant le réseau en plusieurs sous-réseaux, ou « experts », chacun spécialisé dans des tâches ou des modèles de données différents. Un mécanisme de sélection sélectionne dynamiquement un sous-ensemble de ces experts pour chaque entrée, garantissant ainsi l'activation des parties les plus pertinentes du réseau. Cette activation sélective réduit la charge de calcul et permet une plus grande spécialisation des modèles.

L'architecture Mixture-of-Experts est une technique conçue pour améliorer l'efficacité et l'évolutivité des grands réseaux neuronaux. Au lieu d'activer tous les paramètres pour chaque entrée, MoE mobilise sélectivement un sous-ensemble de réseaux « experts » spécialisés en fonction des données d'entrée. Cette approche réduit la charge de calcul et permet un traitement plus ciblé.

Implémentation du MoE de DeepSeek

Les modèles de DeepSeek, tels que DeepSeek-R1 et DeepSeek-V2, utilisent un cadre de MoE avancé. Par exemple, DeepSeek-R1 comprend 671 milliards de paramètres, mais seuls 37 milliards sont activés lors d'une passe directe. Cette activation sélective est gérée par un mécanisme de filtrage sophistiqué qui achemine les données vers les experts les plus pertinents, optimisant ainsi l'efficacité de calcul sans compromettre les performances.

À quoi ressemble un transformateur DeepSeek simplifié ?

Voici un exemple de code simplifié de la manière dont DeepSeek pourrait implémenter un mécanisme de mélange clairsemé d'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)

Cet exemple de base simule la sélection dynamique de 2 experts en fonction des entrées et l'agrégation de leurs sorties.

DeepSeek : comment ça marche ?

Quelles stratégies de formation DeepSeek a-t-il utilisées ?

Comment la collecte et la conservation des données ont-elles été gérées ?

Les créateurs de DeepSeek ont mis l'accent sur qualité des données Au-delà de la simple quantité. Tandis qu'OpenAI et d'autres collectaient des données sur l'Internet public, DeepSeek combinait :

Ensembles de données ouverts organisés (segments Pile, Common Crawl)
Corpus académiques
Référentiels de code (comme GitHub)
Ensembles de données synthétiques spéciaux générés à l'aide de modèles supervisés plus petits

Leur formation impliquait une plusieurs étages approche d'apprentissage par programme :

Les premières étapes sont formées sur des ensembles de données factuelles plus simples
Les étapes ultérieures ont mis l'accent sur les tâches de raisonnement et de codage.

Quelles techniques d’optimisation ont été employées ?

L'entraînement efficace de modèles linguistiques volumineux demeure un défi majeur. DeepSeek a utilisé :

Parallélisme ZeRO-3:Répartition des états d'optimisation, des gradients et des paramètres sur les GPU.
Quantification Int8 pendant la formation:Pour minimiser l'utilisation de la mémoire sans nuire à la qualité du modèle.
Taux d'apprentissage adaptatif:Utilisation de techniques telles que le recuit cosinus avec préchauffage.

Voici un extrait simple présentant la planification du taux d'apprentissage adaptatif :

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()

Ce code ajuste le taux d'apprentissage en douceur pendant la formation.

Comment DeepSeek atteint-il des performances supérieures ?

Quel rôle joue la récupération ?

DeepSeek intègre un système de récupération intégré, comparable à la connexion d'un moteur de recherche à un réseau neuronal. Sur demande, le modèle peut :

Encoder la requête
Récupérer des documents pertinents à partir d'une mémoire externe
Fusionner les documents avec ses propres connaissances internes

Cela permet à DeepSeek de rester factuel et à jour bien mieux que les modèles fermés conventionnels.

Conceptuellement, cela ressemble à ceci :

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

Ce genre de Génération augmentée par récupération (RAG) améliore considérablement les capacités de raisonnement à long terme de DeepSeek.

recherche profonde

Comment DeepSeek est-il évalué ?

Le modèle a été évalué à l'aide de :

MMLU: Compréhension linguistique multitâche
HumanEval: Précision de la génération de code
AQ véridique:Capacité à répondre honnêtement
BIG-banc:Évaluation générale de l'IA

Dans la plupart des cas, les plus grands modèles de DeepSeek (paramètres 30B, 65B) ont égalé ou même dépassé GPT-4-turbo sur les tâches de raisonnement tout en restant nettement moins chers à exécuter.

Quels défis restent à relever pour DeepSeek ?

Bien qu'impressionnant, DeepSeek n'est pas sans défauts :

Biais et toxicité:Même les ensembles de données organisés peuvent divulguer des résultats problématiques.
Latence de récupération:Les systèmes RAG peuvent être plus lents que les modèles de génération pure.
Coûts de calcul:La formation et l’entretien de ces modèles restent coûteux, même avec le MoE.

L'équipe DeepSeek travaille activement sur l'élagage des modèles, des algorithmes de récupération plus intelligents et l'atténuation des biais.

Conclusion

DeepSeek représente l'une des évolutions les plus importantes du développement de l'IA ouverte depuis l'essor des modèles basés sur Transformer. Grâce à des innovations architecturales telles que les experts épars, l'intégration de la récupération et des objectifs d'entraînement plus intelligents, il a établi une nouvelle norme pour les réalisations des modèles ouverts.

À mesure que le paysage de l’IA évolue, attendez-vous à ce que DeepSeek (et ses dérivés) jouent un rôle majeur dans la définition de la prochaine vague d’applications intelligentes.

Pour commencer

Les développeurs peuvent accéder API DeepSeek R1 et API DeepSeek V3 à travers API CometPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le Playground et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez noter que certains développeurs devront peut-être vérifier leur organisation avant d'utiliser le modèle.