В быстро развивающейся области искусственного интеллекта DeepSeek стала грозным соперником, бросив вызов таким признанным гигантам, как OpenAI и Google. Основанная в июле 2023 года Лян Вэньфэном, DeepSeek — это китайская компания в области искусственного интеллекта, которая привлекла внимание своими инновационными подходами к большим языковым моделям (LLM) и своей приверженностью разработке с открытым исходным кодом. В этой статье рассматриваются архитектура, инновации и последствия моделей DeepSeek, особенно ее фреймворк Mixture-of-Experts (MoE) и достижения в моделях DeepSeek-V2 и DeepSeek-R1.

---

Что такое DeepSeek и почему он важен?

Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался, и DeepSeek выделяется как один из самых амбициозных проектов на сегодняшний день. DeepSeek, разработанный командой бывших ведущих инженеров и исследователей ИИ, представляет собой новое поколение языковых моделей с открытым исходным кодом, которые направлены на преодоление разрыва между крупными фирменными моделями (такими как GPT-4) и открытым исследовательским сообществом.

Проект DeepSeek, запущенный в конце 2024 года, представил несколько новых идей относительно эффективности обучения, масштабирования и извлечения памяти, раздвинув границы возможностей открытых моделей.

Чем архитектура DeepSeek отличается от традиционных моделей?

Что такое МО?

В обычных плотных нейронных сетях каждый вход проходит через всю сеть, активируя все параметры независимо от природы входа. Такой подход, хотя и прямолинеен, приводит к неэффективности, особенно по мере масштабирования моделей.

Архитектура Mixture-of-Experts решает эту проблему, разделяя сеть на несколько подсетей или «экспертов», каждый из которых специализируется на различных задачах или шаблонах данных. Механизм гейтинга динамически выбирает подмножество этих экспертов для каждого ввода, гарантируя, что активируются только самые релевантные части сети. Такая выборочная активация снижает вычислительные издержки и обеспечивает большую специализацию модели.

Архитектура Mixture-of-Experts — это метод, разработанный для повышения эффективности и масштабируемости больших нейронных сетей. Вместо активации всех параметров для каждого входа, MoE выборочно задействует подмножество специализированных «экспертных» сетей на основе входных данных. Такой подход снижает вычислительную нагрузку и позволяет выполнять более целенаправленную обработку.

Реализация MoE DeepSeek

Модели DeepSeek, такие как DeepSeek-R1 и DeepSeek-V2, используют передовую структуру MoE. Например, DeepSeek-R1 содержит 671 миллиард параметров, но только 37 миллиардов активируются во время любого заданного прямого прохода. Эта выборочная активация управляется сложным механизмом стробирования, который направляет входные данные наиболее релевантным экспертам, оптимизируя вычислительную эффективность без ущерба для производительности.

Как выглядит упрощенный трансформатор DeepSeek?

Вот упрощенный пример кода того, как DeepSeek может реализовать механизм разреженной смеси экспертов:

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)

В этом базовом примере имитируется динамический выбор двух экспертов на основе входных данных и агрегация их выходных данных.

Какие стратегии обучения использовал DeepSeek?

Как осуществлялся сбор и обработка данных?

Создатели DeepSeek уделили огромное внимание Качество данных по количеству. В то время как OpenAI и другие собирали данные из общедоступного интернета в целом, DeepSeek объединил:

• Курируемые открытые наборы данных (сегменты Pile, Common Crawl)
• Академические корпуса
• Репозитории кода (например, GitHub)
• Специальные синтетические наборы данных, созданные с использованием меньших контролируемых моделей

Их обучение включало многоступенчатый Подход к обучению в рамках учебной программы:

• Ранние этапы обучения проводились на более простых фактических наборах данных
• На более поздних этапах особое внимание уделялось задачам, требующим рассуждений и кодирования.

Какие методы оптимизации применялись?

Эффективное обучение больших языковых моделей остается серьезной проблемой. DeepSeek использовал:

• Параллелизм ZeRO-3: Разделение состояний оптимизатора, градиентов и параметров по графическим процессорам.
• Квантование Int8 во время обучения: Чтобы минимизировать использование памяти без ущерба качеству модели.
• Адаптивные скорости обучения: Использование таких методов, как косинусный отжиг с разогревом.

Вот простой фрагмент, демонстрирующий адаптивное планирование скорости обучения:

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()

Этот код плавно регулирует скорость обучения во время тренировки.

Как DeepSeek достигает превосходной производительности?

Какую роль играет извлечение?

DeepSeek интегрирует встроенную систему поиска — сродни подключению поисковой системы к нейронной сети. При получении подсказки модель может:

1. Закодируйте запрос
2. Извлечение соответствующих документов из внешней памяти
3. Объединить документы с собственными внутренними знаниями

Это позволяет DeepSeek оставаться фактическим и актуальным гораздо лучше, чем традиционные закрытые модели.

Концептуально это выглядит примерно так:

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

Этот вид Поисково-дополненная генерация (RAG) значительно расширяет возможности DeepSeek в области долгосрочного мышления.

Как оценивается DeepSeek?

Модель была протестирована с использованием:

• ММЛУ: Многозадачное понимание языка
• HumanEval: Точность генерации кода
• Правдивый контроль качества: Умение отвечать правдиво
• БОЛЬШАЯ скамья: Общая широкая оценка ИИ

В большинстве случаев самые крупные модели DeepSeek (параметры 30B, 65B) соответствовали или даже превосходили GPT-4-turbo в задачах рассуждения, оставаясь при этом значительно более дешевыми в запуске.

Какие проблемы остаются для DeepSeek?

Несмотря на все свои достоинства, DeepSeek не лишен недостатков:

• Предвзятость и токсичность: Даже тщательно отобранные наборы данных могут содержать проблемные выходные данные.
• Задержка извлечения: Системы RAG могут быть медленнее, чем модели чистой генерации.
• Вычислить затраты: Обучение и обслуживание этих моделей по-прежнему обходится дорого, даже при наличии Министерства образования.

Команда DeepSeek активно работает над моделями отсечения, более интеллектуальными алгоритмами поиска и снижением предвзятости.

---

Заключение

DeepSeek представляет собой один из важнейших сдвигов в развитии открытого ИИ с момента появления моделей на основе Transformer. Благодаря архитектурным инновациям, таким как разреженные эксперты, интеграция поиска и более интеллектуальные цели обучения, он установил новый стандарт того, чего могут достичь открытые модели.

По мере развития сферы искусственного интеллекта можно ожидать, что DeepSeek (и его производные) сыграют важную роль в формировании следующей волны интеллектуальных приложений.

Первые шаги

Разработчики могут получить доступ API DeepSeek R1 и API DeepSeek V3 через CometAPI. Для начала изучите возможности модели на игровой площадке и обратитесь к API-руководство для получения подробных инструкций. Обратите внимание, что некоторым разработчикам может потребоваться проверить свою организацию перед использованием модели.