Nel campo in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, DeepSeek si è affermata come un concorrente formidabile, sfidando giganti affermati come OpenAI e Google. Fondata nel luglio 2023 da Liang Wenfeng, DeepSeek è un'azienda cinese di intelligenza artificiale che si è fatta notare per i suoi approcci innovativi ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e per il suo impegno nello sviluppo open source. Questo articolo approfondisce l'architettura, le innovazioni e le implicazioni dei modelli di DeepSeek, concentrandosi in particolare sul suo framework Mixture-of-Experts (MoE) e sui progressi dei suoi modelli DeepSeek-V2 e DeepSeek-R1.

Cos'è DeepSeek e perché è importante?

L'intelligenza artificiale (IA) si è evoluta rapidamente, e DeepSeek si distingue come uno dei progetti più ambiziosi fino ad oggi. DeepSeek, sviluppato da un team di ex ingegneri e ricercatori di IA di alto livello, rappresenta una nuova generazione di modelli linguistici open source che mirano a colmare il divario tra i grandi modelli proprietari (come GPT-4) e la comunità di ricerca aperta.

Lanciato alla fine del 2024, DeepSeek ha introdotto diverse idee innovative sull'efficienza dell'addestramento, sulla scalabilità e sul recupero della memoria, spingendo i limiti di ciò che i modelli aperti possono realizzare.

In che modo l'architettura di DeepSeek differisce dai modelli tradizionali?

Che cosa è il MoE?

Nelle reti neurali dense convenzionali, ogni input attraversa l'intera rete, attivando tutti i parametri indipendentemente dalla natura dell'input. Questo approccio, sebbene semplice, porta a inefficienze, soprattutto con la crescita dei modelli.

L'architettura Mixture-of-Experts affronta questo problema suddividendo la rete in più sottoreti, o "esperti", ciascuna specializzata in diverse attività o pattern di dati. Un meccanismo di controllo seleziona dinamicamente un sottoinsieme di questi esperti per ciascun input, garantendo che vengano attivate solo le parti più rilevanti della rete. Questa attivazione selettiva riduce il sovraccarico computazionale e consente una maggiore specializzazione del modello.

L'architettura Mixture-of-Experts è una tecnica progettata per migliorare l'efficienza e la scalabilità delle reti neurali di grandi dimensioni. Invece di attivare tutti i parametri per ogni input, MoE attiva selettivamente un sottoinsieme di reti "esperte" specializzate in base ai dati di input. Questo approccio riduce il carico computazionale e consente un'elaborazione più mirata.

Implementazione MoE di DeepSeek

I modelli di DeepSeek, come DeepSeek-R1 e DeepSeek-V2, utilizzano un framework MoE avanzato. Ad esempio, DeepSeek-R1 comprende 671 miliardi di parametri, ma solo 37 miliardi vengono attivati durante ogni passaggio in avanti. Questa attivazione selettiva è gestita da un sofisticato meccanismo di gating che indirizza gli input agli esperti più pertinenti, ottimizzando l'efficienza computazionale senza compromettere le prestazioni.

Che aspetto ha un trasformatore DeepSeek semplificato?

Ecco un esempio di codice semplificato di come DeepSeek potrebbe implementare un meccanismo di combinazione sparsa di esperti:

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)

Questo esempio di base simula la selezione dinamica di 2 esperti in base agli input e l'aggregazione dei loro output.

DeepSeek: come funziona?

Quali strategie di formazione ha utilizzato DeepSeek?

Come sono state gestite la raccolta e la conservazione dei dati?

I creatori di DeepSeek hanno posto un'enfasi enorme su qualità dei dati sulla pura quantità. Mentre OpenAI e altri raccoglievano dati dalla rete internet pubblica in generale, DeepSeek combinava:

Set di dati aperti curati (Pile, segmenti Common Crawl)
Corpora accademici
Repository di codice (come GitHub)
Set di dati sintetici speciali generati utilizzando modelli supervisionati più piccoli

La loro formazione prevedeva un multi-stage approccio all'apprendimento curriculare:

Le fasi iniziali si basano su set di dati più semplici e fattuali
Le fasi successive hanno enfatizzato compiti di ragionamento intensivo e di codifica

Quali tecniche di ottimizzazione sono state impiegate?

Addestrare in modo efficiente modelli linguistici di grandi dimensioni rimane una sfida importante. DeepSeek ha impiegato:

Parallelismo ZeRO-3: Suddivisione degli stati dell'ottimizzatore, dei gradienti e dei parametri tra le GPU.
Quantizzazione Int8 durante l'addestramento: Per ridurre al minimo l'utilizzo della memoria senza compromettere la qualità del modello.
Tassi di apprendimento adattivo:Utilizzando tecniche come la ricottura del coseno con riscaldamento.

Ecco un semplice frammento che illustra la pianificazione della velocità di apprendimento adattivo:

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()

Questo codice regola in modo graduale la velocità di apprendimento durante l'addestramento.

In che modo DeepSeek riesce a raggiungere prestazioni superiori?

Quale ruolo gioca il recupero?

DeepSeek integra un sistema di recupero dati integrato, simile a quello che si ottiene collegando un motore di ricerca a una rete neurale. Quando viene fornito un prompt, il modello può:

Codifica la query
Recuperare documenti rilevanti da una memoria esterna
Fondere i documenti con la propria conoscenza interna

Ciò consente a DeepSeek di rimanere fattuale e aggiornato molto meglio dei modelli chiusi convenzionali.

Concettualmente, la cosa assomiglia a questo:

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

Questo tipo di Generazione aumentata di recupero (RAG) migliora notevolmente le capacità di ragionamento a lungo termine di DeepSeek.

ricerca profonda

Come viene valutato DeepSeek?

Il modello è stato sottoposto a benchmarking utilizzando:

MMLU: Comprensione linguistica multi-task
Valutazione umana: Precisione della generazione del codice
Verissimo QA: Capacità di rispondere in modo veritiero
BIG-panca: Valutazione generale dell'IA

Nella maggior parte dei casi, i modelli più grandi di DeepSeek (parametri 30B, 65B) hanno eguagliato o addirittura superato GPT-4-turbo nelle attività di ragionamento, pur rimanendo significativamente più economici da gestire.

Quali sfide restano da affrontare per DeepSeek?

Sebbene sia impressionante, DeepSeek non è esente da difetti:

pregiudizio e tossicità:Anche i set di dati curati possono rivelare risultati problematici.
Latenza di recupero:I sistemi RAG possono essere più lenti dei modelli di generazione pura.
Calcola i costi:Addestrare e gestire questi modelli è ancora costoso, anche con il MoE.

Il team di DeepSeek sta lavorando attivamente su modelli di potatura, algoritmi di recupero più intelligenti e mitigazione dei bias.

Conclusione

DeepSeek rappresenta uno dei cambiamenti più importanti nello sviluppo dell'intelligenza artificiale aperta dall'avvento dei modelli basati su Transformer. Attraverso innovazioni architetturali come esperti sparsi, integrazione del recupero e obiettivi di addestramento più intelligenti, ha stabilito un nuovo standard per ciò che i modelli aperti possono realizzare.

Con l'evoluzione del panorama dell'intelligenza artificiale, ci si aspetta che DeepSeek (e i suoi derivati) svolgano un ruolo importante nel dare forma alla prossima ondata di applicazioni intelligenti.

Iniziamo

Gli sviluppatori possono accedere API di DeepSeek R1 e al API DeepSeek V3 attraverso CometaAPIPer iniziare, esplora le capacità del modello nel Playground e consulta il Guida API per istruzioni dettagliate. Si noti che alcuni sviluppatori potrebbero dover verificare la propria organizzazione prima di utilizzare il modello.