Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, DeepSeek telah muncul sebagai pesaing tangguh, menantang raksasa mapan seperti OpenAI dan Google. Didirikan pada bulan Juli 2023 oleh Liang Wenfeng, DeepSeek adalah perusahaan AI Tiongkok yang telah menarik perhatian karena pendekatan inovatifnya terhadap model bahasa besar (LLM) dan komitmennya terhadap pengembangan sumber terbuka. Artikel ini membahas arsitektur, inovasi, dan implikasi model DeepSeek, terutama berfokus pada kerangka Mixture-of-Experts (MoE) dan kemajuan dalam model DeepSeek-V2 dan DeepSeek-R1.
Apa itu DeepSeek dan mengapa itu penting?
Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang pesat, dengan DeepSeek menonjol sebagai salah satu proyek paling ambisius hingga saat ini. DeepSeek, yang dikembangkan oleh tim mantan insinyur dan peneliti AI papan atas, mewakili generasi baru model bahasa sumber terbuka yang bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara model milik sendiri yang besar (seperti GPT-4) dan komunitas penelitian terbuka.
Diluncurkan pada akhir tahun 2024, DeepSeek memperkenalkan beberapa ide baru tentang efisiensi pelatihan, penskalaan, dan pengambilan memori, yang mendorong batasan kemampuan model terbuka.
Bagaimana Arsitektur DeepSeek Berbeda dari Model Tradisional?
Apa itu MoE?
Dalam jaringan saraf padat konvensional, setiap masukan melewati seluruh jaringan, mengaktifkan semua parameter tanpa mempedulikan sifat masukan. Pendekatan ini, meskipun mudah, menyebabkan inefisiensi, terutama saat model ditingkatkan skalanya.
Arsitektur Mixture-of-Experts mengatasi hal ini dengan membagi jaringan menjadi beberapa sub-jaringan, atau "pakar," yang masing-masing mengkhususkan diri dalam tugas atau pola data yang berbeda. Mekanisme gating secara dinamis memilih subset dari para pakar ini untuk setiap input, memastikan bahwa hanya bagian jaringan yang paling relevan yang diaktifkan. Aktivasi selektif ini mengurangi overhead komputasi dan memungkinkan spesialisasi model yang lebih besar.
Arsitektur Mixture-of-Experts merupakan teknik yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas jaringan neural besar. Alih-alih mengaktifkan semua parameter untuk setiap input, MoE secara selektif melibatkan sebagian kecil jaringan "pakar" khusus berdasarkan data input. Pendekatan ini mengurangi beban komputasi dan memungkinkan pemrosesan yang lebih terarah.
Implementasi MoE DeepSeek
Model DeepSeek, seperti DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V2, menggunakan kerangka kerja MoE yang canggih. Misalnya, DeepSeek-R1 terdiri dari 671 miliar parameter, tetapi hanya 37 miliar yang diaktifkan selama setiap proses penerusan. Aktivasi selektif ini dikelola oleh mekanisme gating canggih yang mengarahkan masukan ke pakar yang paling relevan, mengoptimalkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kinerja.
Seperti Apa Penampakan Transformator DeepSeek yang Sederhana?
Berikut adalah contoh kode sederhana tentang bagaimana DeepSeek dapat menerapkan mekanisme campuran para ahli yang jarang:
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)
Contoh dasar ini mensimulasikan pemilihan 2 pakar secara dinamis berdasarkan masukan dan menggabungkan keluaran mereka.
Strategi Pelatihan Apa yang Digunakan DeepSeek?
Bagaimana Pengumpulan dan Kurasi Data Ditangani?
Pembuat DeepSeek memberi penekanan besar pada kualitas data lebih dari sekadar kuantitas. Sementara OpenAI dan yang lainnya mengumpulkan data dari internet publik secara luas, DeepSeek menggabungkan:
- Kumpulan data terbuka yang dikurasi (Tumpukan, segmen Perayapan Umum)
- Korpus akademis
- Repositori kode (seperti GitHub)
- Kumpulan data sintetis khusus yang dihasilkan menggunakan model pengawasan yang lebih kecil
Pelatihan mereka melibatkan multi-tahap pendekatan pembelajaran kurikulum:
- Tahap awal dilatih pada kumpulan data faktual yang lebih mudah
- Tahap selanjutnya menekankan tugas-tugas yang banyak melibatkan penalaran dan pengkodean.
Teknik Optimasi Apa yang Digunakan?
Melatih model bahasa yang besar secara efisien tetap menjadi tantangan utama. DeepSeek menggunakan:
- Paralelisme ZeRO-3: Membagi status pengoptimal, gradien, dan parameter di seluruh GPU.
- Kuantisasi Int8 Selama Pelatihan: Untuk meminimalkan penggunaan memori tanpa merusak kualitas model.
- Kecepatan Pembelajaran Adaptif: Menggunakan teknik seperti cosinus annealing dengan pemanasan.
Berikut cuplikan sederhana yang menampilkan penjadwalan laju pembelajaran adaptif:
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()
Kode ini menyesuaikan laju pembelajaran dengan lancar selama pelatihan.
Bagaimana DeepSeek Mencapai Kinerja Unggul?
Apa Peran Pengambilan Kembali?
DeepSeek mengintegrasikan sistem pencarian bawaan—mirip dengan menghubungkan mesin pencari ke jaringan saraf. Saat diberi perintah, model dapat:
- Mengkodekan kueri
- Ambil dokumen relevan dari memori eksternal
- Gabungkan dokumen dengan pengetahuan internalnya sendiri
Hal ini memungkinkan DeepSeek tetap memiliki fakta dan terkini, jauh lebih baik daripada model tertutup konvensional.
Secara konseptual, tampilannya seperti ini:
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
Semacam ini Generasi Augmented Pengambilan (RAG) sangat meningkatkan kemampuan penalaran jangka panjang DeepSeek.
Bagaimana DeepSeek Dievaluasi?
Model ini diuji menggunakan:
- MMLU: Pemahaman bahasa multi-tugas
- Evaluasi Manusia: Akurasi pembuatan kode
- JujurQA: Kemampuan menjawab dengan jujur
- bangku besar: Evaluasi AI secara umum
Dalam sebagian besar kasus, model DeepSeek terbesar (30B, 65B parameter) menyamai atau bahkan melampaui GPT-4-turbo pada tugas penalaran sambil tetap jauh lebih murah untuk dijalankan.
Tantangan Apa Saja yang Tersisa bagi DeepSeek?
Meskipun mengesankan, DeepSeek bukannya tanpa kekurangan:
- Bias dan Toksisitas:Bahkan kumpulan data yang dikurasi pun dapat membocorkan keluaran yang bermasalah.
- Latensi Pengambilan: Sistem RAG bisa lebih lambat daripada model generasi murni.
- Hitung Biaya:Pelatihan dan servis model-model ini masih mahal, bahkan dengan MoE.
Tim DeepSeek secara aktif berupaya mengembangkan model pemangkasan, algoritma pengambilan yang lebih cerdas, dan mitigasi bias.
Kesimpulan
DeepSeek merupakan salah satu perubahan terpenting dalam pengembangan AI terbuka sejak munculnya model berbasis Transformer. Melalui inovasi arsitektur seperti sparse expert, integrasi pengambilan data, dan tujuan pelatihan yang lebih cerdas, DeepSeek telah menetapkan standar baru untuk apa yang dapat dicapai oleh model terbuka.
Seiring berkembangnya lanskap AI, DeepSeek (dan turunannya) diperkirakan akan memainkan peran utama dalam membentuk gelombang aplikasi cerdas berikutnya.
Mulai
Pengembang dapat mengakses API DeepSeek R1 dan API DeepSeek V3 melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di Playground dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Perhatikan bahwa beberapa pengembang mungkin perlu memverifikasi organisasi mereka sebelum menggunakan model tersebut.
