Жасанды интеллекттің қарқынды өзгеріп жатқан саласында DeepSeek OpenAI және Google сияқты орныққан алыптарға сын-тегеурін қоя алатын қуатты бәсекелес ретінде көзге түсті. 2023 жылдың шілдесінде Liang Wenfeng негізін қалаған DeepSeek — үлкен тілдік модельдерге (LLM) қатысты жаңашыл тәсілдерімен және ашық бастапқы кодқа берілгендігімен назар аудартқан қытайлық AI компаниясы. Бұл мақалада DeepSeek модельдерінің архитектурасы, жаңалықтары және ықпалдары талданады, әсіресе оның Эксперттер қоспасы (MoE) шеңберіне, сондай-ақ DeepSeek-V2 және DeepSeek-R1 модельдеріндегі жетістіктеріне баса көңіл бөлінеді.
DeepSeek деген не және ол неге маңызды?
Жасанды интеллект (AI) өте жылдам дамып келеді, ал DeepSeek — осы күнге дейінгі ең өршіл жобалардың бірі ретінде ерекшеленеді. Бұрынғы үздік дәрежелі инженерлер мен зерттеушілер командасы әзірлеген DeepSeek — үлкен меншікті модельдер (мысалы, GPT-4) мен ашық зерттеу қауымдастығы арасындағы олқылықты толтыруды мақсат ететін, жаңа буындағы ашық бастапқы кодты тілдік модельдер сериясы.
2024 жылдың соңында іске қосылған DeepSeek оқытудың тиімділігі, масштабтау және жадтан ақпаратты кері алу туралы бірнеше жаңа идея ұсынды, осылайша ашық модельдердің мүмкін болатын шектерін кеңейтті.
DeepSeek архитектурасы дәстүрлі модельдерден қалай ерекшеленеді?
MoE деген не?
Дәстүрлі тығыз нейрондық желілерде әрбір кіріс бүкіл желіден өтеді, яғни кірістің табиғатына қарамастан барлық параметрлер белсендіріледі. Бұл тәсіл қарапайым болғанымен, әсіресе модельдер үлкейген сайын, тиімсіздікке әкеледі.
Эксперттер қоспасы (MoE) архитектурасы желіні бірнеше ішкі желілерге немесе «эксперттерге» бөлу арқылы мәселені шешеді, олардың әрқайсысы түрлі тапсырмаларға немесе дерек үлгілеріне маманданады. Гейтинг механизмі әрбір кіріс үшін осы эксперттердің ішінен бір бөлігін динамикалық түрде таңдап, желінің ең өзекті бөлігі ғана белсендірілетіндей етеді. Мұндай селективті белсендіру есептеу жүктемесін азайтып, модельдің мамандануына мүмкіндік береді.
Эксперттер қоспасы (MoE) архитектурасы — үлкен нейрондық желілердің тиімділігі мен масштабталуын арттыруға арналған әдіс. Әрбір кіріс үшін барлық параметрлерді іске қосудың орнына, MoE кіріс деректеріне қарай арнайы «эксперт» желілерінің ішінен тек бір бөлігін таңдайды. Бұл тәсіл есептеу жүктемесін азайтып, неғұрлым нысаналы өңдеуге жол ашады.
DeepSeek-тегі MoE іске асыруы
DeepSeek-R1 және DeepSeek-V2 сияқты DeepSeek модельдері жетілдірілген MoE шеңберін қолданады. Мысалы, DeepSeek-R1 671 миллиард параметрден тұрады, бірақ кез келген алға өту кезінде олардың тек 37 миллиарды ғана белсендіріледі. Мұндай селективті белсендіру кірістерді ең өзекті эксперттерге бағыттайтын күрделі гейтинг механизмі арқылы басқарылады, бұл өнімділіктен айырылмай-ақ есептеу тиімділігін оңтайландырады.
Жеңілдетілген DeepSeek трансформері қандай көрінеді?
Міне, DeepSeek сұйық (sparse) эксперттер қоспасын қалай жүзеге асыруы мүмкін екеніне арналған жеңілдетілген код үлгісі:
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
# Пайдалану мысалы
batch_size, hidden_dim = 16, 512
x = torch.randn(batch_size, hidden_dim)
model = SparseMoE(hidden_dim)
out = model(x)
print(out.shape) # Шығыс пішімі: (16, 512)
Бұл базалық мысал кіріске сүйеніп 2 экспертті динамикалық таңдау және олардың шығуларын агрегаттау процесін имитациялайды.
DeepSeek қандай оқыту стратегияларын қолданды?
Деректерді жинау және сүзгілеу қалай ұйымдастырылды?
DeepSeek жасаушылары деректердің жай көлемінен гөрі олардың сапасына ерекше мән берді. OpenAI және басқалар бүкіл интернеттен дерек жинаса, DeepSeek мынадай көздерді біріктірді:
- Құрастырылған ашық датасеттер (Pile, Common Crawl сегменттері)
- Академиялық корпустар
- Код репозиторийлері (мысалы, GitHub)
- Кіші қадағаланатын модельдер арқылы жасалған арнайы синтетикалық датасеттер
Оқыту көпкезеңді curriculum learning тәсілімен жүргізілді:
- Алғашқы кезеңдерде жеңілірек, фактологиялық датасеттер қолданылды
- Кейінгі кезеңдерде ой қорытындылауға (reasoning) және код жазуға басымдық берілді
Қандай оңтайландыру әдістері пайдаланылды?
Үлкен тілдік модельдерді тиімді оқыту әлі де үлкен сын-қатер болып қала береді. DeepSeek мына тәсілдерді қолданды:
- ZeRO-3 параллелизмі: оптимизатор күйлерін, градиенттерді және параметрлерді GPU-лар арасында бөлу
- Оқыту кезінде Int8-кванттау: сапаны төмендетпей, жадты үнемдеу үшін
- Адаптивті оқыту жылдамдығы: warmup-пен косинустық annealing сияқты тәсілдер
Міне, адаптивті оқыту жылдамдығын жоспарлаудың қарапайым үзіндісі:
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 оқыту үдерісінде learning rate-ті бірқалыпты реттеп отырады.
DeepSeek жоғары өнімділікке қалай жетеді?
Іздеу (retrieval) қандай рөл атқарады?
DeepSeek құрамына кірістірілген retrieval жүйесін қолданады — бұл нейрондық желіге іздеу жүйесін «қосу» сияқты. Берілген prompt бойынша модель мыналарды істей алады:
- Сұрауды енкодау
- Сыртқы жадтан тиісті құжаттарды табу
- Бұл құжаттарды өзінің ішкі білімімен біріктіру
Осының арқасында DeepSeek дәстүрлі жабық модельдермен салыстырғанда фактілерге сүйеніп, өзекті болуға әлдеқайда қабілетті.
Тұжырымдамалық түрде бұл шамамен былай көрінеді:
pythonclass Retriever:
def __init__(self, index):
self.index = index # Алдын ала құрылған іздеу индексі бар деп болжайық
def retrieve(self, query_embedding):
# Ұқсастық бойынша іздеу
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
Мұндай Іздеумен толықтырылған генерация (RAG) DeepSeek-тің ұзақмерзімді ой қорыту қабілеттерін едәуір күшейтеді.
DeepSeek қалай бағаланды?
Модель мына бенчмарктерде сыналды:
- MMLU: көп тапсырмалы тілдік түсіну
- HumanEval: код генерациясының дәлдігі
- TruthfulQA: шынайы жауап беру қабілеті
- BIG-bench: кең ауқымды жалпы AI бағалау
Көп жағдайда DeepSeek-тің ең ірі модельдері (30B, 65B параметр) reasoning тапсырмаларында GPT-4-turbo деңгейіне жетті немесе одан да асып түсті, әрі орындау құны айтарлықтай төмен болды.
DeepSeek үшін қандай қиындықтар әлі бар?
Әсерлі нәтижелеріне қарамастан, DeepSeek-тің кемшіліктері де бар:
- Қисайғандық және уытты мазмұн: мұқият сүзілген датасеттердің өзі проблемалы шығуларға себеп болуы мүмкін
- Іздеу кідірісі: RAG жүйелері таза генерация модельдеріне қарағанда баяуырақ болуы ықтимал
- Есептеу құны: MoE болғанның өзінде, бұл модельдерді оқыту және қызмет көрсету әлі де қымбат
DeepSeek командасы модельдерді қысқарту, ақылдырақ retrieval алгоритмдерін әзірлеу және қисайғандықты азайту бағытында белсенді жұмыс істеуде.
Қорытынды
DeepSeek — трансформерге негізделген модельдер пайда болғаннан бергі ашық AI дамуының ең маңызды бетбұрыстарының бірі. Сұйық эксперттер, retrieval интеграциясы және ақылды оқу мақсаттары сияқты архитектуралық жаңалықтар арқылы ол ашық модельдердің мүмкіндігіне жаңа өлшем берді.
AI экожүйесі өзгерген сайын, DeepSeek (және оның туындылары) келесі буындағы интеллектуалды қолданбалардың қалыптасуына үлкен үлес қосады деп күтуге болады.
Бастау
Әзірлеушілер DeepSeek R1 API және DeepSeek V3 API құралдарына CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін, модельдің мүмкіндіктерін Playground-та зерттеп, егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide құжатын қараңыз. Кейбір әзірлеушілерге модельді пайдаланбас бұрын өз ұйымын растау қажет болуы мүмкін.