Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, DeepSeek telah muncul sebagai pesaing yang hebat, mencabar gergasi terkenal seperti OpenAI dan Google. Ditubuhkan pada Julai 2023 oleh Liang Wenfeng, DeepSeek ialah syarikat AI China yang telah mendapat perhatian kerana pendekatan inovatifnya terhadap model bahasa besar (LLM) dan komitmennya terhadap pembangunan sumber terbuka. Artikel ini menyelidiki seni bina, inovasi dan implikasi model DeepSeek, terutamanya menumpukan pada rangka kerja Campuran Pakar (MoE) dan kemajuan dalam model DeepSeek-V2 dan DeepSeek-R1nya.
Apakah DeepSeek dan Mengapa Ia Penting?
Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang pesat, dengan DeepSeek menonjol sebagai salah satu projek paling bercita-cita tinggi setakat ini. DeepSeek, yang dibangunkan oleh pasukan bekas jurutera dan penyelidik AI peringkat tinggi, mewakili generasi baharu model bahasa sumber terbuka yang bertujuan untuk merapatkan jurang antara model proprietari yang besar (seperti GPT-4) dan komuniti penyelidikan terbuka.
Dilancarkan pada penghujung 2024, DeepSeek memperkenalkan beberapa idea baharu tentang kecekapan latihan, penskalaan dan perolehan semula ingatan, menolak had apa yang boleh dicapai oleh model terbuka.
Bagaimanakah Seni Bina DeepSeek Berbeza daripada Model Tradisional?
Apakah MoE?
Dalam rangkaian neural padat konvensional, setiap input melalui keseluruhan rangkaian, mengaktifkan semua parameter tanpa mengira sifat input. Pendekatan ini, walaupun mudah, membawa kepada ketidakcekapan, terutamanya apabila model meningkat.
Seni bina Mixture-of-Experts menangani perkara ini dengan membahagikan rangkaian kepada berbilang sub-rangkaian, atau "pakar," setiap satu pakar dalam tugas atau corak data yang berbeza. Mekanisme gating secara dinamik memilih subset pakar ini untuk setiap input, memastikan bahawa hanya bahagian rangkaian yang paling berkaitan diaktifkan. Pengaktifan terpilih ini mengurangkan overhed pengiraan dan membolehkan pengkhususan model yang lebih besar.
Seni bina Mixture-of-Experts ialah teknik yang direka untuk meningkatkan kecekapan dan kebolehskalaan rangkaian neural yang besar. Daripada mengaktifkan semua parameter untuk setiap input, KPM secara selektif menggunakan subset rangkaian "pakar" khusus berdasarkan data input. Pendekatan ini mengurangkan beban pengiraan dan membolehkan pemprosesan yang lebih disasarkan.
Pelaksanaan KPM DeepSeek
Model DeepSeek, seperti DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V2, menggunakan rangka kerja MoE termaju. Sebagai contoh, DeepSeek-R1 terdiri daripada 671 bilion parameter, tetapi hanya 37 bilion yang diaktifkan semasa sebarang hantaran hadapan yang diberikan. Pengaktifan terpilih ini diuruskan oleh mekanisme gating yang canggih yang menyalurkan input kepada pakar yang paling berkaitan, mengoptimumkan kecekapan pengiraan tanpa menjejaskan prestasi.
Apakah Rupa Transformer DeepSeek Ringkas?
Berikut ialah contoh kod ringkas tentang cara DeepSeek boleh melaksanakan campuran jarang mekanisme pakar:
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 asas ini mensimulasikan pemilihan 2 pakar secara dinamik berdasarkan input dan mengagregatkan output mereka.
Apakah Strategi Latihan yang Digunakan DeepSeek?
Bagaimanakah Pengumpulan Data dan Pengaturan Dikendalikan?
Pencipta DeepSeek memberikan penekanan yang besar pada kualiti data melebihi kuantiti semata-mata. Walaupun OpenAI dan lain-lain mengumpul data daripada internet awam secara amnya, DeepSeek menggabungkan:
- Set data terbuka yang dipilih susun (Pile, segmen Crawl Biasa)
- Korpora akademik
- Repositori kod (seperti GitHub)
- Set data sintetik khas yang dijana menggunakan model seliaan yang lebih kecil
Latihan mereka melibatkan a pelbagai peringkat pendekatan pembelajaran kurikulum:
- Peringkat awal dilatih mengenai set data fakta yang lebih mudah
- Peringkat kemudiannya menekankan tugas penaakulan-berat dan pengekodan
Apakah Teknik Pengoptimuman yang Digunakan?
Melatih model bahasa besar dengan cekap kekal sebagai cabaran utama. DeepSeek bekerja:
- Keselarian ZeRO-3: Membahagikan keadaan pengoptimum, kecerunan dan parameter merentas GPU.
- Kuantiti Int8 Semasa Latihan: Untuk meminimumkan penggunaan memori tanpa menjejaskan kualiti model.
- Kadar Pembelajaran Adaptif: Menggunakan teknik seperti penyepuhlindapan kosinus dengan pemanasan.
Berikut ialah coretan ringkas yang mempamerkan penjadualan kadar 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()
Kod ini melaraskan kadar pembelajaran dengan lancar semasa latihan.
Bagaimanakah DeepSeek Mencapai Prestasi Unggul?
Apakah Peranan yang Dimainkan oleh Retrieval?
DeepSeek menyepadukan sistem perolehan terbina dalam—sama seperti memasukkan enjin carian ke dalam rangkaian saraf. Apabila diberi gesaan, model boleh:
- Mengekodkan pertanyaan
- Dapatkan semula dokumen yang berkaitan daripada memori luaran
- Gabungkan dokumen dengan pengetahuan dalamannya sendiri
Ini membolehkan DeepSeek kekal berfakta dan terkini jauh lebih baik daripada model tertutup konvensional.
Secara konsep, ia kelihatan 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
Jenis ini Penjanaan Pertambahan Pengambilan (RAG) sangat meningkatkan kebolehan penaakulan jangka panjang DeepSeek.
Bagaimanakah DeepSeek Dinilai?
Model telah ditanda aras menggunakan:
- MMLU: Pemahaman bahasa pelbagai tugas
- HumanEval: Ketepatan penjanaan kod
- TruthfulQA: Kebolehan menjawab dengan jujur
- Bangku BESAR: Penilaian umum umum AI
Dalam kebanyakan kes, model terbesar DeepSeek (parameter 30B, 65B) sepadan atau bahkan melebihi GPT-4-turbo pada tugas penaakulan sambil kekal jauh lebih murah untuk dijalankan.
Apakah Cabaran Kekal untuk DeepSeek?
Walaupun mengagumkan, DeepSeek bukan tanpa kelemahan:
- Bias dan Ketoksikan: Malah set data yang dipilih susun boleh membocorkan output yang bermasalah.
- Latensi Pengambilan semula: Sistem RAG boleh menjadi lebih perlahan daripada model penjanaan tulen.
- Kira Kos: Latihan dan perkhidmatan model ini masih mahal, walaupun dengan KPM.
Pasukan DeepSeek sedang giat mengusahakan model pemangkasan, algoritma perolehan semula yang lebih bijak dan pengurangan berat sebelah.
Kesimpulan
DeepSeek mewakili salah satu anjakan paling penting dalam pembangunan AI terbuka sejak kemunculan model berasaskan Transformer. Melalui inovasi seni bina seperti pakar yang jarang, penyepaduan perolehan semula dan objektif latihan yang lebih bijak, ia telah menetapkan standard baharu untuk perkara yang boleh dicapai oleh model terbuka.
Apabila landskap AI berkembang, harapkan DeepSeek (dan terbitannya) memainkan peranan utama dalam membentuk gelombang aplikasi pintar seterusnya.
Bermula
Pembangun boleh mengakses API DeepSeek R1 and API DeepSeek V3 melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model di Taman Permainan dan rujuk Panduan API untuk arahan terperinci. Harap maklum bahawa sesetengah pembangun mungkin perlu mengesahkan organisasi mereka sebelum menggunakan model tersebut.
