Қарқынды дамып келе жатқан жасанды интеллект саласында DeepSeek OpenAI және Google сияқты қалыптасқан алпауыт компанияларға қарсы шығып, күшті бәсекелес ретінде пайда болды. 2023 жылдың шілдесінде Лианг Вэньфэн негізін қалаған DeepSeek - үлкен тіл үлгілеріне (LLM) инновациялық тәсілдермен және ашық бастапқы кодты дамытуға деген ұмтылысымен назар аударған қытайлық AI компаниясы. Бұл мақала DeepSeek модельдерінің архитектурасын, инновацияларын және салдарын зерттейді, әсіресе оның Сарапшылар қоспасы (ММ) құрылымына және оның DeepSeek-V2 және DeepSeek-R1 үлгілеріндегі жетістіктерге назар аударады.
DeepSeek дегеніміз не және ол неліктен маңызды?
Жасанды интеллект (AI) тез дамыды, DeepSeek бүгінгі таңдағы ең өршіл жобалардың бірі ретінде ерекшеленді. Бұрынғы жоғары деңгейлі AI инженерлері мен зерттеушілері тобы әзірлеген DeepSeek ірі меншікті модельдер (GPT-4 сияқты) мен ашық зерттеу қауымдастығы арасындағы алшақтықты жоюға бағытталған ашық бастапқы тіл үлгілерінің жаңа буынын ұсынады.
2024 жылдың аяғында іске қосылған DeepSeek оқытудың тиімділігі, масштабтау және жадты қалпына келтіру туралы бірнеше жаңа идеяларды енгізді, бұл ашық үлгілердің қол жеткізе алатын шегін ұлғайтады.
DeepSeek архитектурасы дәстүрлі үлгілерден қалай ерекшеленеді?
MoE дегеніміз не?
Кәдімгі тығыз нейрондық желілерде әрбір кіріс кірістің сипатына қарамастан барлық параметрлерді белсендіре отырып, бүкіл желі арқылы өтеді. Бұл тәсіл қарапайым болғанымен, тиімсіздікке әкеледі, әсіресе модельдер кеңейген сайын.
Сарапшылар қоспасы архитектурасы бұл мәселені желіні бірнеше ішкі желілерге немесе әрқайсысы әртүрлі тапсырмаларға немесе деректер үлгілеріне маманданған «сарапшыларға» бөлу арқылы шешеді. Шлагбаум механизмі желінің ең сәйкес бөліктерінің ғана іске қосылуын қамтамасыз ете отырып, әрбір кіріс үшін осы сарапшылардың ішкі жиынын динамикалық түрде таңдайды. Бұл таңдамалы белсендіру есептеулер бойынша үстеме шығындарды азайтады және үлгіні көбірек мамандандыруға мүмкіндік береді.
Сарапшылар қоспасы архитектурасы - бұл үлкен нейрондық желілердің тиімділігі мен ауқымдылығын жақсартуға арналған әдіс. Әрбір кіріс үшін барлық параметрлерді белсендірудің орнына, ТМ кіріс деректеріне негізделген мамандандырылған «сарапшылық» желілердің ішкі жиынын таңдап алады. Бұл тәсіл есептеу жүктемесін азайтады және мақсатты өңдеуге мүмкіндік береді.
DeepSeek's MoE іске асыру
DeepSeek-R1 және DeepSeek-V2 сияқты DeepSeek үлгілері кеңейтілген MoE құрылымын пайдаланады. Мысалы, DeepSeek-R1 671 миллиард параметрді қамтиды, бірақ кез келген алға өту кезінде тек 37 миллиард белсендіріледі. Бұл таңдамалы белсендіру өнімділікті төмендетпестен есептеу тиімділігін оңтайландыра отырып, кірістерді ең маңызды сарапшыларға бағыттайтын күрделі қақпақ механизмімен басқарылады.
Жеңілдетілген DeepSeek трансформаторы неге ұқсайды?
Міне, DeepSeek сарапшылар механизмінің сирек қоспасын қалай жүзеге асыра алатынының жеңілдетілген код мысалы:
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)
Бұл негізгі мысал кіріс және олардың нәтижелерін жинақтау негізінде динамикалық түрде 2 сарапшыны таңдауды модельдейді.
DeepSeek қандай оқыту стратегияларын пайдаланды?
Деректерді жинау және курациялау қалай өңделді?
DeepSeek жасаушылары үлкен назар аударды мәліметтер сапасы көп мөлшерде. OpenAI және басқалар жалпыға ортақ интернеттен деректерді жинағанымен, DeepSeek біріктірді:
- Таңдалған ашық деректер жиындары (Pile, Common Crawl сегменттері)
- Академиялық корпус
- Код репозиторийлері (GitHub сияқты)
- Бақыланатын кішірек үлгілер арқылы жасалған арнайы синтетикалық деректер жиыны
Олардың жаттығулары а көп сатылы оқу жоспарын оқыту тәсілі:
- Бастапқы кезеңдер оңай, нақты деректер жинақтарына үйретілді
- Кейінгі кезеңдер күрделі ойлау және кодтау тапсырмаларына баса назар аударды
Оңтайландырудың қандай әдістері қолданылды?
Үлкен тіл үлгілерін тиімді оқыту басты мәселе болып қала береді. DeepSeek жұмыс істейді:
- ZeRO-3 параллелдігі: Оңтайландырушы күйлерін, градиенттерді және параметрлерді GPU арқылы бөлу.
- Жаттығу кезінде Int8 кванттау: Үлгі сапасына зиян келтірместен жадты пайдалануды азайту үшін.
- Бейімделетін оқу жылдамдығы: Жылыту арқылы косинусты күйдіру сияқты әдістерді қолдану.
Бейімделетін оқу жылдамдығын жоспарлауды көрсететін қарапайым үзінді:
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()
Бұл код жаттығу кезінде оқу жылдамдығын біркелкі реттейді.
DeepSeek жоғары өнімділікке қалай қол жеткізеді?
Қайта іздеу қандай рөл атқарады?
DeepSeek іздеу жүйесін нейрондық желіге қосуға ұқсас кірістірілген іздеу жүйесін біріктіреді. Нұсқау берілгенде, модель:
- Сұрауды кодтаңыз
- Сыртқы жадтан тиісті құжаттарды шығарып алыңыз
- Құжаттарды өзінің ішкі білімімен біріктіру
Бұл DeepSeek-ке кәдімгі жабық үлгілерге қарағанда әлдеқайда жақсы фактілік және жаңартылған күйде қалуға мүмкіндік береді.
Тұжырымдама бойынша ол келесідей көрінеді:
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
Бұл түрі Қайта алу-кеңейтілген ұрпақ (RAG) DeepSeek ұзақ мерзімді ойлау қабілеттерін айтарлықтай арттырады.
DeepSeek қалай бағаланады?
Модель мыналарды пайдаланып салыстырылды:
- MMLU: Көп тапсырмалы тілді түсіну
- HumanEval: Кодты құру дәлдігі
- Шынайы QA: Шынайы жауап беру қабілеті
- Үлкен орындық: Жалпы кең АИ бағалау
Көптеген жағдайларда DeepSeek-тің ең үлкен үлгілері (30B, 65B параметрлері) дәлелдеу тапсырмаларында GPT-4-турбоға сәйкес келді немесе тіпті асып кетті, ал іске қосу айтарлықтай арзанырақ.
DeepSeek үшін қандай қиындықтар қалады?
Әсерлі болғанымен, DeepSeek кемшіліктерсіз емес:
- Жалғау және уыттылық: Тіпті таңдалған деректер жиыны да проблемалық шығыстарды ағып кетуі мүмкін.
- Шығару кешігуі: RAG жүйелері таза ұрпақ үлгілеріне қарағанда баяу болуы мүмкін.
- Шығындарды есептеу: Бұл үлгілерді оқыту және оларға қызмет көрсету тіпті ТМ-мен бірге әлі де қымбат.
DeepSeek командасы кесу үлгілерімен, іздеудің ақылды алгоритмдерімен және ауытқуды азайтумен белсенді жұмыс істейді.
қорытынды
DeepSeek Transformer негізіндегі модельдер пайда болғаннан бері ашық AI дамуындағы ең маңызды өзгерістердің бірі болып табылады. Сирек сарапшылар, іздеу интеграциясы және ақылды оқыту мақсаттары сияқты архитектуралық инновациялар арқылы ол ашық үлгілер қол жеткізе алатын жаңа стандартты белгіледі.
AI пейзажы дамып келе жатқанда, DeepSeek (және оның туындылары) интеллектуалды қолданбалардың келесі толқынын қалыптастыруда маңызды рөл атқарады деп күтіңіз.
Басталу
Әзірлеушілер қол жеткізе алады DeepSeek R1 API және DeepSeek V3 API арқылы CometAPI. Бастау үшін ойын алаңында модельдің мүмкіндіктерін зерттеп, кеңес алыңыз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Кейбір әзірлеушілер үлгіні пайдаланбас бұрын ұйымын тексеру қажет болуы мүмкін екенін ескеріңіз.
