In het snel evoluerende veld van kunstmatige intelligentie (AI) is DeepSeek uitgegroeid tot een geduchte concurrent die gevestigde giganten zoals OpenAI en Google uitdaagt. DeepSeek, opgericht in juli 2023 door Liang Wenfeng, is een Chinees AI-bedrijf dat veel aandacht heeft gekregen vanwege zijn innovatieve benaderingen van grote taalmodellen (LLM's) en zijn toewijding aan open-sourceontwikkeling. Dit artikel gaat dieper in op de architectuur, innovaties en implicaties van DeepSeeks modellen, met name gericht op het Mixture-of-Experts (MoE)-framework en de ontwikkelingen in de DeepSeek-V2- en DeepSeek-R1-modellen.

---

Wat is DeepSeek en waarom is het belangrijk?

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zich razendsnel ontwikkeld, met DeepSeek als een van de meest ambitieuze projecten tot nu toe. DeepSeek, ontwikkeld door een team van voormalige top AI-ingenieurs en -onderzoekers, vertegenwoordigt een nieuwe generatie open-source taalmodellen die de kloof tussen grote, propriëtaire modellen (zoals GPT-4) en de open onderzoeksgemeenschap willen overbruggen.

DeepSeek werd eind 2024 gelanceerd en introduceerde diverse vernieuwende ideeën over trainingsefficiëntie, schaalbaarheid en geheugenophaling. Daarmee werden de grenzen van wat open modellen kunnen bereiken, verlegd.

Hoe verschilt de architectuur van DeepSeek van traditionele modellen?

Wat is MoE?

In conventionele dichte neurale netwerken gaat elke invoer door het hele netwerk, waarbij alle parameters worden geactiveerd, ongeacht de aard van de invoer. Deze aanpak, hoewel eenvoudig, leidt tot inefficiëntie, vooral naarmate modellen groter worden.

De Mixture-of-Experts-architectuur pakt dit aan door het netwerk op te delen in meerdere subnetwerken, of 'experts', die elk gespecialiseerd zijn in verschillende taken of datapatronen. Een poortmechanisme selecteert dynamisch een subset van deze experts voor elke input, waardoor alleen de meest relevante delen van het netwerk worden geactiveerd. Deze selectieve activering vermindert de rekenkracht en maakt een grotere modelspecialisatie mogelijk.

De Mixture-of-Experts-architectuur is een techniek die is ontworpen om de efficiëntie en schaalbaarheid van grote neurale netwerken te verbeteren. In plaats van alle parameters voor elke invoer te activeren, schakelt MoE selectief een subset van gespecialiseerde "expert"-netwerken in op basis van de invoergegevens. Deze aanpak vermindert de rekenkracht en maakt gerichtere verwerking mogelijk.

DeepSeek's MoE-implementatie

De modellen van DeepSeek, zoals DeepSeek-R1 en DeepSeek-V2, maken gebruik van een geavanceerd MoE-framework. DeepSeek-R1 bevat bijvoorbeeld 671 miljard parameters, maar slechts 37 miljard worden geactiveerd tijdens een willekeurige voorwaartse doorgang. Deze selectieve activering wordt beheerd door een geavanceerd poortmechanisme dat de invoer naar de meest relevante experts routeert, waardoor de rekenefficiëntie wordt geoptimaliseerd zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.

Hoe ziet een vereenvoudigde DeepSeek-transformator eruit?

Hier is een vereenvoudigd codevoorbeeld van hoe DeepSeek een scharrele mix van experts-mechanismen zou kunnen implementeren:

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)

In dit eenvoudige voorbeeld wordt gesimuleerd hoe twee experts dynamisch worden geselecteerd op basis van de invoer en hoe hun uitvoer wordt samengevoegd.

Welke trainingsstrategieën gebruikte DeepSeek?

Hoe werden gegevens verzameld en beheerd?

De makers van DeepSeek hebben veel nadruk gelegd op data kwaliteit over de enorme hoeveelheid. Terwijl OpenAI en anderen data verzamelden van het publieke internet in het algemeen, combineerde DeepSeek:

• Gecureerde open datasets (Pile, Common Crawl-segmenten)
• Academische corpora
• Codeopslagplaatsen (zoals GitHub)
• Speciale synthetische datasets gegenereerd met behulp van kleinere begeleide modellen

Hun training omvatte een meerstaps curriculum leerbenadering:

• Vroege stadia getraind op eenvoudigere, feitelijke datasets
• In latere stadia werd de nadruk gelegd op taken die veel redeneren en coderen inhielden

Welke optimalisatietechnieken werden gebruikt?

Het efficiënt trainen van grote taalmodellen blijft een grote uitdaging. DeepSeek maakte gebruik van:

• ZeRO-3-parallellisme:Optimalisatiestatussen, -gradiënten en -parameters over GPU's verdelen.
• Int8-kwantisering tijdens training:Om het geheugengebruik te minimaliseren zonder de kwaliteit van het model te verslechteren.
• Adaptieve leersnelheden: Gebruikmakend van technieken als cosinus-annealing met opwarming.

Hier is een eenvoudig fragment dat adaptieve leersnelheidsplanning demonstreert:

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()

Deze code past het leertempo geleidelijk aan tijdens de training.

Hoe bereikt DeepSeek superieure prestaties?

Welke rol speelt ophalen?

DeepSeek integreert een ingebouwd zoeksysteem – vergelijkbaar met het aansluiten van een zoekmachine op een neuraal netwerk. Wanneer het model een prompt krijgt, kan het:

1. Codeer de query
2. Relevante documenten uit een extern geheugen ophalen
3. Voeg de documenten samen met de eigen interne kennis

Hierdoor blijft DeepSeek veel feitelijker en actueler dan conventionele gesloten modellen.

Conceptueel ziet het er ongeveer zo uit:

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

Dit soort Retrieval-augmented generatie (RAG) verbetert DeepSeek's vermogen om op lange termijn te redeneren aanzienlijk.

Hoe wordt DeepSeek beoordeeld?

Het model werd vergeleken met:

• MMLU: Multitask taalbegrip
• MenselijkEval: Nauwkeurigheid van codegeneratie
• waarheidsgetrouwe QA: Vermogen om eerlijk te antwoorden
• BIG-bank: Algemene brede AI-evaluatie

In de meeste gevallen presteerden de grootste modellen van DeepSeek (parameters 30B en 65B) even goed of overtroffen ze GPT-4-turbo bij redeneertaken, terwijl ze toch aanzienlijk goedkoper in gebruik waren.

Welke uitdagingen zijn er nog voor DeepSeek?

Hoewel DeepSeek indrukwekkend is, kent het ook gebreken:

• Vooringenomenheid en toxiciteitZelfs zorgvuldig samengestelde datasets kunnen problematische uitkomsten opleveren.
• Ophaallatentie:RAG-systemen kunnen langzamer zijn dan pure generatiemodellen.
• Bereken kosten:Het trainen en bedienen van deze modellen is nog steeds duur, zelfs met MoE.

Het DeepSeek-team werkt actief aan pruningmodellen, slimmere ophaalalgoritmen en het beperken van vooroordelen.

---

Conclusie

DeepSeek vertegenwoordigt een van de belangrijkste verschuivingen in de ontwikkeling van open AI sinds de opkomst van Transformer-gebaseerde modellen. Door middel van architectuurinnovaties zoals sparse experts, retrievalintegratie en slimmere trainingsdoelen heeft DeepSeek een nieuwe standaard gezet voor wat open modellen kunnen bereiken.

Naarmate het AI-landschap evolueert, verwachten we dat DeepSeek (en afgeleiden daarvan) een belangrijke rol gaan spelen bij het vormgeven van de volgende golf van intelligente toepassingen.

Beginnen

Ontwikkelaars hebben toegang tot DeepSeek R1-API  en DeepSeek V3-API brengt KomeetAPIOm te beginnen kunt u de mogelijkheden van het model in de Playground verkennen en de API-gids voor gedetailleerde instructies. Houd er rekening mee dat sommige ontwikkelaars mogelijk hun organisatie moeten verifiëren voordat ze het model kunnen gebruiken.