No campo da inteligência artificial, em rápida evolução, a DeepSeek emergiu como uma concorrente formidável, desafiando gigantes consolidados como OpenAI e Google. Fundada em julho de 2023 por Liang Wenfeng, a DeepSeek é uma empresa chinesa de IA que vem atraindo atenção por suas abordagens inovadoras para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e seu compromisso com o desenvolvimento de código aberto. Este artigo analisa a arquitetura, as inovações e as implicações dos modelos da DeepSeek, com foco especial em sua estrutura Mixture-of-Experts (MoE) e nos avanços em seus modelos DeepSeek-V2 e DeepSeek-R1.

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O que é DeepSeek e por que ele é importante?

A Inteligência Artificial (IA) evoluiu rapidamente, com o DeepSeek se destacando como um dos projetos mais ambiciosos até o momento. Desenvolvido por uma equipe de ex-engenheiros e pesquisadores de IA de alto nível, o DeepSeek representa uma nova geração de modelos de linguagem de código aberto que visam preencher a lacuna entre grandes modelos proprietários (como o GPT-4) e a comunidade de pesquisa aberta.

Lançado no final de 2024, o DeepSeek introduziu diversas ideias inovadoras sobre eficiência de treinamento, dimensionamento e recuperação de memória, expandindo os limites do que modelos abertos podem alcançar.

Como a arquitetura do DeepSeek difere dos modelos tradicionais?

O que é MoE?

Em redes neurais densas convencionais, cada entrada passa por toda a rede, ativando todos os parâmetros, independentemente da natureza da entrada. Essa abordagem, embora simples, leva a ineficiências, especialmente à medida que os modelos aumentam de escala.

A arquitetura Mixture-of-Experts resolve esse problema dividindo a rede em várias sub-redes, ou "especialistas", cada uma especializada em diferentes tarefas ou padrões de dados. Um mecanismo de controle seleciona dinamicamente um subconjunto desses especialistas para cada entrada, garantindo que apenas as partes mais relevantes da rede sejam ativadas. Essa ativação seletiva reduz a sobrecarga computacional e permite maior especialização do modelo.

A arquitetura Mixture-of-Experts é uma técnica projetada para melhorar a eficiência e a escalabilidade de grandes redes neurais. Em vez de ativar todos os parâmetros para cada entrada, o MoE aciona seletivamente um subconjunto de redes especializadas "especialistas" com base nos dados de entrada. Essa abordagem reduz a carga computacional e permite um processamento mais direcionado.

Implementação MoE da DeepSeek

Os modelos do DeepSeek, como o DeepSeek-R1 e o DeepSeek-V2, utilizam uma estrutura MoE avançada. Por exemplo, o DeepSeek-R1 compreende 671 bilhões de parâmetros, mas apenas 37 bilhões são ativados durante qualquer passagem direta. Essa ativação seletiva é gerenciada por um sofisticado mecanismo de controle que encaminha as entradas para os especialistas mais relevantes, otimizando a eficiência computacional sem comprometer o desempenho.

Qual é a aparência de um transformador DeepSeek simplificado?

Aqui está um exemplo de código simplificado de como o DeepSeek pode implementar um mecanismo de mistura esparsa de especialistas:

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)

Este exemplo básico simula a seleção dinâmica de 2 especialistas com base na entrada e a agregação de suas saídas.

Quais estratégias de treinamento a DeepSeek utilizou?

Como foi feita a coleta e a curadoria de dados?

Os criadores do DeepSeek deram grande ênfase a qualidade de dados em detrimento da quantidade. Enquanto a OpenAI e outras empresas coletavam dados da internet pública em geral, a DeepSeek combinou:

• Conjuntos de dados abertos selecionados (Pile, segmentos de rastreamento comum)
• Corpora acadêmicos
• Repositórios de código (como GitHub)
• Conjuntos de dados sintéticos especiais gerados usando modelos supervisionados menores

O seu treinamento envolveu uma em várias fases abordagem de aprendizagem curricular:

• Estágios iniciais treinados em conjuntos de dados mais fáceis e factuais
• Os estágios posteriores enfatizaram tarefas de raciocínio pesado e codificação

Quais técnicas de otimização foram empregadas?

Treinar modelos de linguagem grandes com eficiência continua sendo um grande desafio. A DeepSeek empregou:

• Paralelismo ZeRO-3: Divisão de estados, gradientes e parâmetros do otimizador entre GPUs.
• Quantização Int8 durante o treinamento: Para minimizar o uso de memória sem prejudicar a qualidade do modelo.
• Taxas de Aprendizagem Adaptativa: Usando técnicas como recozimento de cosseno com aquecimento.

Aqui está um trecho simples mostrando o agendamento de taxa de aprendizagem adaptável:

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()

Este código ajusta a taxa de aprendizado suavemente durante o treinamento.

Como o DeepSeek alcança desempenho superior?

Qual é o papel da recuperação?

O DeepSeek integra um sistema de recuperação integrado — semelhante a conectar um mecanismo de busca a uma rede neural. Ao receber um prompt, o modelo pode:

1. Codifique a consulta
2. Recuperar documentos relevantes de uma memória externa
3. Fundir os documentos com seu próprio conhecimento interno

Isso permite que o DeepSeek permaneça factual e atualizado muito melhor do que os modelos fechados convencionais.

Conceitualmente, parece algo assim:

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

Este tipo de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) melhora muito as habilidades de raciocínio de longo prazo do DeepSeek.

Como o DeepSeek é avaliado?

O modelo foi comparado usando:

• MMLU: Compreensão da linguagem multitarefa
• Avaliação Humana: Precisão de geração de código
• Controle de Qualidade Verdadeiro: Capacidade de responder com sinceridade
• GRANDE-banco: Avaliação geral ampla de IA

Na maioria dos casos, os maiores modelos do DeepSeek (parâmetros 30B, 65B) corresponderam ou até superaram o GPT-4-turbo em tarefas de raciocínio, embora continuassem significativamente mais baratos para serem executados.

Quais desafios ainda restam para o DeepSeek?

Embora impressionante, o DeepSeek não está isento de falhas:

• Viés e Toxicidade:Mesmo conjuntos de dados selecionados podem vazar resultados problemáticos.
• Latência de recuperação:Os sistemas RAG podem ser mais lentos que os modelos de geração pura.
• Custos de computação:O treinamento e a manutenção desses modelos ainda são caros, mesmo com o MoE.

A equipe do DeepSeek está trabalhando ativamente em modelos de poda, algoritmos de recuperação mais inteligentes e mitigação de vieses.

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Conclusão

O DeepSeek representa uma das mudanças mais importantes no desenvolvimento de IA aberta desde o surgimento dos modelos baseados em Transformers. Por meio de inovações arquitetônicas como especialistas esparsos, integração de recuperação e objetivos de treinamento mais inteligentes, ele estabeleceu um novo padrão para o que os modelos abertos podem alcançar.

À medida que o cenário da IA ​​evolui, espera-se que o DeepSeek (e seus derivados) desempenhe um papel importante na formação da próxima onda de aplicativos inteligentes.

Começando a jornada

Os desenvolvedores podem acessar API DeepSeek R1 e API DeepSeek V3 através de CometAPI. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Observe que alguns desenvolvedores podem precisar verificar sua organização antes de usar o modelo.