Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, DeepSeek telah muncul sebagai pesaing yang hebat, mencabar gergasi mapan seperti OpenAI dan Google. Diasaskan pada Julai 2023 oleh Liang Wenfeng, DeepSeek ialah syarikat AI dari China yang mendapat perhatian atas pendekatan inovatifnya terhadap model bahasa besar (LLM) serta komitmennya terhadap pembangunan sumber terbuka. Artikel ini meneliti seni bina, inovasi, dan implikasi model DeepSeek, dengan memberi tumpuan khusus pada kerangka Campuran Pakar (Mixture-of-Experts, MoE) serta kemajuan dalam model DeepSeek-V2 dan DeepSeek-R1.
Apa Itu 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 jurutera dan penyelidik AI bertaraf tinggi, mewakili generasi baharu model bahasa sumber terbuka yang bertujuan merapatkan jurang antara model proprietari besar (seperti GPT-4) dan komuniti penyelidikan terbuka.
Dilancarkan pada akhir 2024, DeepSeek memperkenalkan beberapa idea baharu tentang kecekapan latihan, penskalaan, dan pengambilan semula memori, mendorong sempadan keupayaan 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 menjadi semakin besar.
Seni bina Campuran Pakar (Mixture-of-Experts) menangani isu ini dengan membahagikan rangkaian kepada berbilang subrangkaian, atau “pakar,” masing-masing mengkhusus pada tugas atau pola data yang berbeza. Mekanisme pengatur (gating) secara dinamik memilih subset pakar untuk setiap input, memastikan hanya bahagian rangkaian yang paling relevan diaktifkan. Pengaktifan terpilih ini mengurangkan beban pengiraan dan membolehkan pengkhususan model yang lebih baik.
Seni bina Campuran Pakar ialah teknik yang direka untuk meningkatkan kecekapan dan kebolehskalaan rangkaian neural besar. Daripada mengaktifkan semua parameter untuk setiap input, MoE secara terpilih mengaktifkan subset rangkaian “pakar” khusus berdasarkan data input. Pendekatan ini mengurangkan beban pengiraan dan membolehkan pemprosesan yang lebih tertumpu.
Pelaksanaan MoE oleh DeepSeek
Model DeepSeek, seperti DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V2, menggunakan kerangka MoE lanjutan. Sebagai contoh, DeepSeek-R1 mempunyai 671 bilion parameter, tetapi hanya 37 bilion diaktifkan bagi setiap forward pass. Pengaktifan terpilih ini diurus oleh mekanisme pengatur yang canggih yang merutekan input kepada pakar paling relevan, mengoptimumkan kecekapan pengiraan tanpa menjejaskan prestasi.
Seperti Apakah Transformer DeepSeek yang Dipermudahkan?
Berikut ialah contoh kod ringkas tentang cara DeepSeek mungkin melaksanakan mekanisme campuran pakar jarang (sparse):
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 menggabungkan keluaran mereka.
Apakah Strategi Latihan yang Digunakan oleh DeepSeek?
Bagaimanakah Pengumpulan dan Kurasi Data Ditangani?
Pencipta DeepSeek memberi penekanan besar pada kualiti data berbanding kuantiti semata-mata. Sementara OpenAI dan yang lain mengumpul data daripada internet awam secara umum, DeepSeek menggabungkan:
- Himpunan data terbuka yang dikurasi (Pile, segmen Common Crawl)
- Korpora akademik
- Repositori kod (seperti GitHub)
- Himpunan data sintetik khas yang dijana menggunakan model terselia yang lebih kecil
Latihan mereka melibatkan pendekatan pembelajaran kurikulum berperingkat:
- Peringkat awal dilatih pada himpunan data yang lebih mudah dan faktual
- Peringkat kemudian menekankan tugas yang memerlukan penaakulan dan pengekodan
Teknik Pengoptimuman Apakah yang Digunakan?
Melatih model bahasa besar dengan cekap kekal sebagai cabaran utama. DeepSeek menggunakan:
- Paralelisme ZeRO-3: Memecahkan keadaan pengoptimum, kecerunan, dan parameter merentasi GPU.
- Pengkuantuman Int8 Semasa Latihan: Untuk meminimumkan penggunaan memori tanpa menjejaskan kualiti model.
- Kadar Pembelajaran Adaptif: Menggunakan teknik seperti cosine annealing dengan warmup.
Berikut ialah coretan ringkas yang menunjukkan 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 secara lancar sepanjang latihan.
Bagaimanakah DeepSeek Mencapai Prestasi yang Unggul?
Apakah Peranan Pengambilan (Retrieval)?
DeepSeek mengintegrasikan sistem pengambilan terbina dalam—seumpama menyambungkan enjin carian ke rangkaian neural. Apabila diberi prompt, model boleh:
- Mengekod pertanyaan
- Mengambil dokumen berkaitan daripada memori luaran
- Menggabungkan dokumen tersebut dengan pengetahuan dalaman model
Ini membolehkan DeepSeek kekal faktual dan terkini dengan lebih baik berbanding model tertutup konvensional.
Secara konseptual, rupanya adalah seperti berikut:
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 Penjanaan Diperkasa Pengambilan (RAG) seperti ini sangat meningkatkan keupayaan penaakulan jangka panjang DeepSeek.
Bagaimanakah DeepSeek Dinilai?
Model ini diuji menggunakan:
- MMLU: Kefahaman bahasa berbilang tugas
- HumanEval: Ketepatan penjanaan kod
- TruthfulQA: Keupayaan menjawab dengan benar
- BIG-bench: Penilaian AI umum yang luas
Dalam kebanyakan kes, model terbesar DeepSeek (30B, 65B parameter) menyamai atau bahkan mengatasi GPT-4-turbo dalam tugasan penaakulan sambil kekal jauh lebih murah untuk dijalankan.
Apakah Cabaran yang Masih Wujud untuk DeepSeek?
Walaupun mengagumkan, DeepSeek tidak terlepas daripada kekurangan:
- Bias dan Ketoksikan: Walaupun data dikurasi, output bermasalah masih boleh terlepas.
- Kependaman Pengambilan: Sistem RAG boleh lebih perlahan daripada model penjanaan tulen.
- Kos Pengiraan: Melatih dan menyajikan model ini masih mahal, walaupun dengan MoE.
Pasukan DeepSeek sedang giat mengusahakan pemangkasan model, algoritma pengambilan yang lebih pintar, dan mitigasi bias.
Kesimpulan
DeepSeek mewakili salah satu perubahan terpenting dalam pembangunan AI terbuka sejak kebangkitan model berasaskan Transformer. Melalui inovasi seni bina seperti pakar jarang, integrasi pengambilan, dan objektif latihan yang lebih pintar, ia telah menetapkan piawaian baharu untuk pencapaian model terbuka.
Seiring landskap AI berkembang, jangka bahawa DeepSeek (dan turunannya) akan memainkan peranan besar dalam membentuk gelombang seterusnya aplikasi pintar.
Mula
Pembangun boleh mengakses DeepSeek R1 API dan DeepSeek V3 API melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model di Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Ambil perhatian bahawa sesetengah pembangun mungkin perlu mengesahkan organisasi mereka sebelum menggunakan model tersebut.