W szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji DeepSeek stał się groźnym konkurentem, rzucając wyzwanie uznanym gigantom, takim jak OpenAI i Google. Założona w lipcu 2023 r. przez Liang Wenfenga firma DeepSeek jest chińską firmą AI, która zyskała uwagę dzięki innowacyjnym podejściom do dużych modeli językowych (LLM) i zaangażowaniu w rozwój oprogramowania typu open source. W tym artykule zagłębiamy się w architekturę, innowacje i implikacje modeli DeepSeek, skupiając się w szczególności na jej ramach Mixture-of-Experts (MoE) i postępach w jej modelach DeepSeek-V2 i DeepSeek-R1.

Czym jest DeepSeek i dlaczego jest ważny?

Sztuczna inteligencja (AI) szybko ewoluowała, a DeepSeek wyróżnia się jako jeden z najbardziej ambitnych projektów do tej pory. DeepSeek, opracowany przez zespół byłych czołowych inżynierów i badaczy AI, reprezentuje nową generację modeli języka open-source, których celem jest zniwelowanie luki między dużymi zastrzeżonymi modelami (takimi jak GPT-4) a otwartą społecznością badawczą.

Wprowadzona na rynek pod koniec 2024 r. technologia DeepSeek wprowadziła kilka nowatorskich pomysłów dotyczących efektywności szkolenia, skalowania i odzyskiwania pamięci, przesuwając tym samym granice możliwości modeli otwartych.

Czym architektura DeepSeek różni się od tradycyjnych modeli?

Czym jest MoE?

W konwencjonalnych gęstych sieciach neuronowych każdy sygnał wejściowy przechodzi przez całą sieć, aktywując wszystkie parametry niezależnie od natury sygnału wejściowego. To podejście, choć proste, prowadzi do nieefektywności, zwłaszcza gdy modele są skalowane.

Architektura Mixture-of-Experts rozwiązuje ten problem, dzieląc sieć na wiele podsieci, czyli „ekspertów”, z których każda specjalizuje się w różnych zadaniach lub wzorcach danych. Mechanizm bramkowania dynamicznie wybiera podzbiór tych ekspertów dla każdego wejścia, zapewniając, że aktywowane są tylko najbardziej istotne części sieci. Ta selektywna aktywacja zmniejsza obciążenie obliczeniowe i umożliwia większą specjalizację modelu.

Architektura Mixture-of-Experts to technika zaprojektowana w celu poprawy wydajności i skalowalności dużych sieci neuronowych. Zamiast aktywować wszystkie parametry dla każdego wejścia, MoE selektywnie angażuje podzbiór wyspecjalizowanych sieci „ekspertów” na podstawie danych wejściowych. To podejście zmniejsza obciążenie obliczeniowe i umożliwia bardziej ukierunkowane przetwarzanie.

Implementacja MoE w DeepSeek

Modele DeepSeek, takie jak DeepSeek-R1 i DeepSeek-V2, wykorzystują zaawansowaną strukturę MoE. Na przykład DeepSeek-R1 obejmuje 671 miliardów parametrów, ale tylko 37 miliardów jest aktywowanych podczas każdego przejścia do przodu. Ta selektywna aktywacja jest zarządzana przez wyrafinowany mechanizm bramkowania, który kieruje dane wejściowe do najbardziej odpowiednich ekspertów, optymalizując wydajność obliczeniową bez uszczerbku dla wydajności.

Jak wygląda uproszczony DeepSeek Transformer?

Oto uproszczony przykład kodu pokazujący, w jaki sposób DeepSeek może zaimplementować mechanizm rzadkiej mieszanki ekspertów:

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)

Ten prosty przykład symuluje dynamiczny wybór dwóch ekspertów na podstawie danych wejściowych i agregację ich wyników.

DeepSeek: Jak to działa?

Jakie strategie szkoleniowe zastosował DeepSeek?

W jaki sposób odbywało się gromadzenie i selekcja danych?

Twórcy DeepSeek położyli ogromny nacisk na jakość danych ponad samą ilość. Podczas gdy OpenAI i inni zbierali dane z publicznego Internetu, DeepSeek połączył:

Wyselekcjonowane otwarte zestawy danych (segmenty Pile, Common Crawl)
Korpusy akademickie
Repozytoria kodu (takie jak GitHub)
Specjalne syntetyczne zestawy danych wygenerowane przy użyciu mniejszych nadzorowanych modeli

Ich szkolenie obejmowało wielostopniowa podejście do nauczania:

Wczesne etapy szkolone na łatwiejszych, faktycznych zbiorach danych
Późniejsze etapy kładły nacisk na zadania wymagające rozumowania i kodowania

Jakie techniki optymalizacji zostały zastosowane?

Wydajne szkolenie dużych modeli językowych pozostaje poważnym wyzwaniem. DeepSeek zastosował:

Paralelizm ZeRO-3:Rozdzielenie stanów optymalizatora, gradientów i parametrów pomiędzy procesorami GPU.
Kwantowanie Int8 podczas treningu:Aby zminimalizować użycie pamięci bez pogorszenia jakości modelu.
Adaptacyjne wskaźniki uczenia się:Używając technik takich jak wyżarzanie kosinusowe z rozgrzewką.

Oto prosty fragment kodu prezentujący adaptacyjne harmonogramowanie tempa uczenia się:

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 ten płynnie reguluje tempo uczenia się w trakcie treningu.

Jak DeepSeek osiąga wyższą wydajność?

Jaką rolę odgrywa odzyskiwanie?

DeepSeek integruje wbudowany system wyszukiwania — podobny do podłączania wyszukiwarki do sieci neuronowej. Po otrzymaniu monitu model może:

Zakoduj zapytanie
Pobieranie odpowiednich dokumentów z pamięci zewnętrznej
Połącz dokumenty z własną wiedzą wewnętrzną

Dzięki temu DeepSeek jest w stanie zachować zgodność z faktami i być na bieżąco w znacznie większym stopniu niż konwencjonalne zamknięte modele.

Koncepcyjnie wygląda to mniej więcej tak:

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

Ten rodzaj Generacja wzmocniona odzyskiwaniem (RAG) znacznie zwiększa możliwości długoterminowego rozumowania DeepSeek.

głębokie szukanie

Jak oceniany jest DeepSeek?

Model został poddany testowi porównawczemu przy użyciu:

MMLU:Rozumienie języka w przypadku wykonywania wielu zadań
HumanEval:Dokładność generowania kodu
Prawdziwa kontrola jakości:Umiejętność odpowiadania zgodnie z prawdą
Ławka DUŻA:Ogólna szeroka ocena AI

W większości przypadków największe modele DeepSeek (30B, 65B parametrów) dorównywały modelowi GPT-4-turbo lub nawet go przewyższały w zakresie zadań wnioskowania, pozostając jednocześnie znacznie tańszymi w eksploatacji.

Jakie wyzwania stoją nadal przed DeepSeek?

Choć DeepSeek robi wrażenie, nie jest pozbawiony wad:

Błąd i toksyczność:Nawet starannie wyselekcjonowane zbiory danych mogą zawierać nieprawdziwe dane.
Opóźnienie pobierania:Systemy RAG mogą być wolniejsze od modeli czystej generacji.
Oblicz koszty:Szkolenie i obsługa tych modeli jest nadal kosztowna, nawet przy wsparciu Ministerstwa Edukacji.

Zespół DeepSeek aktywnie pracuje nad modelami przycinania, inteligentniejszymi algorytmami wyszukiwania i łagodzeniem błędów.

Podsumowanie

DeepSeek reprezentuje jedną z najważniejszych zmian w otwartym rozwoju AI od czasu powstania modeli opartych na Transformerach. Dzięki innowacjom architektonicznym, takim jak eksperci rozproszeni, integracja pobierania i inteligentniejsze cele szkoleniowe, ustanowił nowy standard tego, co mogą osiągnąć otwarte modele.

W miarę rozwoju środowiska sztucznej inteligencji (AI) można oczekiwać, że DeepSeek (i jego pochodne) odegrają ważną rolę w kształtowaniu kolejnej fali inteligentnych aplikacji.

Jak zacząć

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Interfejs API DeepSeek R1 oraz Interfejs API DeepSeek V3 przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Playground i skonsultuj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Należy pamiętać, że niektórzy deweloperzy mogą potrzebować zweryfikować swoją organizację przed użyciem modelu.