ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว DeepSeek ได้ก้าวขึ้นมาเป็นผู้ท้าชิงที่น่าเกรงขาม โดยท้าทายยักษ์ใหญ่ที่เป็นที่ยอมรับ เช่น OpenAI และ Google DeepSeek ก่อตั้งขึ้นในเดือนกรกฎาคม 2023 โดย Liang Wenfeng เป็นบริษัท AI ของจีนที่ได้รับความสนใจจากแนวทางที่สร้างสรรค์สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และความมุ่งมั่นในการพัฒนาโอเพนซอร์ส บทความนี้จะเจาะลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม นวัตกรรม และผลกระทบของโมเดลของ DeepSeek โดยเน้นที่กรอบงาน Mixture-of-Experts (MoE) เป็นพิเศษ และความก้าวหน้าในโมเดล DeepSeek-V2 และ DeepSeek-R1
DeepSeek คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดย DeepSeek ถือเป็นหนึ่งในโครงการที่มีความทะเยอทะยานที่สุดในปัจจุบัน DeepSeek ได้รับการพัฒนาโดยทีมอดีตวิศวกรและนักวิจัย AI ชั้นนำ ถือเป็นโมเดลภาษาโอเพนซอร์สรุ่นใหม่ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลกรรมสิทธิ์ขนาดใหญ่ (เช่น GPT-4) และชุมชนการวิจัยแบบเปิด
DeepSeek เปิดตัวในช่วงปลายปี 2024 โดยนำเสนอแนวคิดใหม่ๆ หลายประการเกี่ยวกับประสิทธิภาพในการฝึก การปรับขนาด และการดึงข้อมูลหน่วยความจำ ซึ่งขยายขอบเขตของสิ่งที่โมเดลเปิดสามารถทำได้
สถาปัตยกรรมของ DeepSeek แตกต่างจากรูปแบบดั้งเดิมอย่างไร?
MoE คืออะไร?
ในเครือข่ายประสาทเทียมแบบหนาแน่นทั่วไป อินพุตทุกตัวจะผ่านเครือข่ายทั้งหมด โดยเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงลักษณะของอินพุต แนวทางนี้แม้จะตรงไปตรงมา แต่ก็ทำให้เกิดประสิทธิภาพต่ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดลขยายขนาด
สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญช่วยแก้ปัญหานี้โดยแบ่งเครือข่ายออกเป็นเครือข่ายย่อยหลายเครือข่าย หรือที่เรียกว่า "ผู้เชี่ยวชาญ" ซึ่งแต่ละเครือข่ายจะเชี่ยวชาญในงานหรือรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน กลไกการจำกัดจะเลือกผู้เชี่ยวชาญกลุ่มย่อยแบบไดนามิกสำหรับแต่ละอินพุต เพื่อให้แน่ใจว่าจะเปิดใช้งานเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุดของเครือข่ายเท่านั้น การเปิดใช้งานแบบเลือกสรรนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณและทำให้มีการจำเพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับแบบจำลอง
สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญเป็นเทคนิคที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ แทนที่จะเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับอินพุตแต่ละรายการ กระทรวงศึกษาธิการจะเลือกเครือข่าย "ผู้เชี่ยวชาญ" เฉพาะทางบางส่วนโดยอิงตามข้อมูลอินพุต แนวทางนี้ช่วยลดภาระในการคำนวณและช่วยให้ประมวลผลได้อย่างตรงเป้าหมายมากขึ้น
การนำ MoE ไปใช้ของ DeepSeek
โมเดลของ DeepSeek เช่น DeepSeek-R1 และ DeepSeek-V2 ใช้กรอบงาน MoE ขั้นสูง ตัวอย่างเช่น DeepSeek-R1 ประกอบด้วยพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว แต่มีเพียง 37 พันล้านตัวเท่านั้นที่ถูกเปิดใช้งานในระหว่างการส่งต่อแต่ละครั้ง การเปิดใช้งานแบบเลือกสรรนี้ได้รับการจัดการโดยกลไกการเกตที่ซับซ้อนซึ่งส่งอินพุตไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่สุด ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ
Simplified DeepSeek Transformer มีลักษณะอย่างไร?
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่เรียบง่ายซึ่งแสดงให้เห็นว่า DeepSeek อาจนำกลไกการผสมผสานผู้เชี่ยวชาญแบบเบาบางมาใช้ได้อย่างไร:
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)
ตัวอย่างพื้นฐานนี้เป็นการจำลองการเลือกผู้เชี่ยวชาญ 2 คนแบบไดนามิกตามข้อมูลอินพุตและรวบรวมผลลัพธ์ของพวกเขา
DeepSeek ใช้กลยุทธ์การฝึกอบรมแบบใด?
การรวบรวมและดูแลข้อมูลได้รับการจัดการอย่างไร?
ผู้สร้าง DeepSeek ให้ความสำคัญอย่างมากกับ คุณภาพของข้อมูล ในปริมาณมหาศาล ในขณะที่ OpenAI และบริษัทอื่นๆ รวบรวมข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตสาธารณะโดยรวม DeepSeek ได้รวมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน:
- ชุดข้อมูลเปิดที่คัดสรร (กอง, เซ็กเมนต์การรวบรวมข้อมูลทั่วไป)
- คลังข้อมูลทางวิชาการ
- ที่เก็บโค้ด (เช่น GitHub)
- ชุดข้อมูลสังเคราะห์พิเศษที่สร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลองที่มีการดูแลขนาดเล็ก
การฝึกอบรมของพวกเขาเกี่ยวข้องกับ หลายขั้นตอน แนวทางการเรียนรู้หลักสูตร:
- ขั้นตอนเริ่มต้นได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงที่ง่ายกว่า
- ในระยะหลังจะเน้นไปที่การใช้เหตุผลและการเขียนโค้ด
มีการนำเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพใดบ้างมาใช้?
การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้มีประสิทธิภาพยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ DeepSeek ใช้:
- การประมวลผลคู่ขนานของ ZeRO-3:แยกสถานะของตัวเพิ่มประสิทธิภาพ การไล่ระดับสี และพารามิเตอร์ระหว่าง GPU
- การวัดปริมาณ Int8 ในระหว่างการฝึกอบรม:เพื่อลดการใช้หน่วยความจำโดยไม่กระทบคุณภาพของโมเดล
- อัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว:การใช้เทคนิคเช่น การอบโคไซน์ร่วมกับการอุ่นเครื่อง
นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ที่แสดงการกำหนดตารางอัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว:
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()
โค้ดนี้ปรับอัตราการเรียนรู้ได้อย่างราบรื่นระหว่างการฝึกอบรม
DeepSeek บรรลุประสิทธิภาพที่เหนือกว่าได้อย่างไร
การดึงข้อมูลมีบทบาทอย่างไร?
DeepSeek ผสานรวมระบบค้นหาในตัว ซึ่งคล้ายกับการเชื่อมต่อเครื่องมือค้นหาเข้ากับเครือข่ายประสาท เมื่อได้รับคำสั่ง โมเดลจะสามารถ:
- เข้ารหัสแบบสอบถาม
- ดึงข้อมูลเอกสารที่เกี่ยวข้องจากหน่วยความจำภายนอก
- ผสานเอกสารเข้ากับความรู้ภายในของตัวเอง
สิ่งนี้ช่วยให้ DeepSeek สามารถคงข้อมูลตามข้อเท็จจริงและอัปเดตได้ดีกว่าโมเดลปิดแบบเดิม
ในทางแนวคิดก็ดูประมาณนี้:
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
ชนิดของนี้ การดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผลในระยะยาวของ DeepSeek ได้อย่างมาก
DeepSeek ได้รับการประเมินอย่างไร?
มีการประเมินประสิทธิภาพโมเดลโดยใช้:
- มมส: การเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์
- มนุษย์อีวาล: ความแม่นยำในการสร้างรหัส
- ความจริงQA: ความสามารถในการตอบคำถามตามความเป็นจริง
- ม้านั่งใหญ่:การประเมิน AI ทั่วไป
ในกรณีส่วนใหญ่ โมเดลที่ใหญ่ที่สุดของ DeepSeek (พารามิเตอร์ 30B, 65B) สามารถจับคู่หรือเกิน GPT-4-turbo ในงานการใช้เหตุผลในขณะที่ยังคงมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่ถูกกว่าอย่างเห็นได้ชัด
DeepSeek ยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้าง?
แม้ว่าจะน่าประทับใจ แต่ DeepSeek ก็ไม่ปราศจากข้อบกพร่อง:
- อคติและความเป็นพิษ:แม้แต่ชุดข้อมูลที่มีการคัดสรรก็อาจรั่วไหลผลลัพธ์ที่เป็นปัญหาได้
- ความล่าช้าในการดึงข้อมูล:ระบบ RAG อาจจะช้ากว่ารุ่นการผลิตแบบบริสุทธิ์
- คำนวณต้นทุน:การฝึกอบรมและการให้บริการโมเดลเหล่านี้ยังคงมีค่าใช้จ่ายสูง แม้จะมีกระทรวงศึกษาธิการก็ตาม
ทีมงาน DeepSeek ทำงานอย่างแข็งขันในการสร้างโมเดลการตัดแต่งกิ่ง อัลกอริทึมการดึงข้อมูลที่ชาญฉลาดมากขึ้น และการลดอคติ
สรุป
DeepSeek ถือเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในการพัฒนา AI แบบเปิด นับตั้งแต่มีการนำโมเดลที่ใช้ Transformer มาใช้ โดยผ่านนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม เช่น ผู้เชี่ยวชาญที่เบาบาง การรวมข้อมูล และวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น DeepSeek จึงได้กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับสิ่งที่โมเดลแบบเปิดสามารถทำได้
ในขณะที่ภูมิทัศน์ของ AI พัฒนาไป คาดว่า DeepSeek (และอนุพันธ์ของมัน) จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดทิศทางของแอปพลิเคชันอัจฉริยะรุ่นต่อไป
เริ่มต้นใช้งาน
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ API ของ DeepSeek R1 และ API ของ DeepSeek V3 ตลอด โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางคนอาจจำเป็นต้องตรวจสอบองค์กรของตนก่อนใช้โมเดลนี้
