DeepSeek: ทำงานอย่างไร?

ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว DeepSeek โดดเด่นขึ้นมาเป็นผู้ท้าชิงที่ทรงพลัง ท้าทายยักษ์ใหญ่ที่ตั้งมั่นแล้วอย่าง OpenAI และ Google DeepSeek ก่อตั้งขึ้นในเดือนกรกฎาคม 2023 โดย Liang Wenfeng เป็นบริษัท AI สัญชาติจีนที่ได้รับความสนใจจากแนวทางนวัตกรรมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และความมุ่งมั่นต่อการพัฒนาแบบโอเพ่นซอร์ส บทความนี้เจาะลึกสถาปัตยกรรม นวัตกรรม และนัยยะของโมเดลของ DeepSeek โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรอบงาน Mixture-of-Experts (MoE) และความก้าวหน้าในโมเดล DeepSeek-V2 และ DeepSeek-R1

---

DeepSeek คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมี DeepSeek โดดเด่นในฐานะหนึ่งในโครงการที่มีความทะเยอทะยานที่สุดจนถึงปัจจุบัน DeepSeek ซึ่งพัฒนาโดยทีมงานวิศวกรและนักวิจัย AI ชั้นนำในอดีต เป็นตัวแทนของเจเนอเรชันใหม่ของโมเดลภาษาสายโอเพ่นซอร์ส ที่มุ่งเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ (เช่น GPT-4) กับชุมชนวิจัยแบบเปิด

เปิดตัวช่วงปลายปี 2024 DeepSeek นำเสนอแนวคิดใหม่หลายประการเกี่ยวกับประสิทธิภาพการฝึก การสเกล และการเรียกคืนความจำ ผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่โมเดลโอเพ่นซอร์สสามารถทำได้

สถาปัตยกรรมของ DeepSeek แตกต่างจากโมเดลแบบดั้งเดิมอย่างไร?

MoE คืออะไร?

ในเครือข่ายประสาทแบบหนาแน่น (dense) ตามปกติ อินพุตทุกตัวจะผ่านทั้งเครือข่าย เปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงลักษณะของอินพุต วิธีการนี้虽然ตรงไปตรงมาแต่ก่อให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น

สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts แก้ปัญหานี้ด้วยการแบ่งเครือข่ายออกเป็นหลายเครือข่ายย่อย หรือ “ผู้เชี่ยวชาญ” ซึ่งแต่ละตัวเชี่ยวชาญงานหรือรูปแบบข้อมูลที่ต่างกัน กลไกการกำหนดเส้นทาง (gating) จะเลือกผู้เชี่ยวชาญบางส่วนแบบไดนามิกสำหรับอินพุตแต่ละรายการ ทำให้มีการเปิดใช้งานเฉพาะส่วนของเครือข่ายที่เกี่ยวข้องมากที่สุด การเปิดใช้งานแบบคัดสรรนี้ช่วยลดภาระการคำนวณและเปิดทางให้โมเดลมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมากขึ้น

สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts เป็นเทคนิคที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการสเกลของเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ แทนที่จะเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับทุกอินพุต MoE จะเรียกใช้เครือข่าย “ผู้เชี่ยวชาญ” เฉพาะส่วนที่คัดเลือกตามข้อมูลอินพุต วิธีนี้ลดภาระการคำนวณและทำให้การประมวลผลมีเป้าหมายมากขึ้น

การใช้งาน MoE ของ DeepSeek

โมเดลของ DeepSeek อย่างเช่น DeepSeek-R1 และ DeepSeek-V2 ใช้กรอบงาน MoE ขั้นสูง ตัวอย่างเช่น DeepSeek-R1 มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว แต่จะเปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านตัวในแต่ละการวิ่งแบบ forward ที่เกิดขึ้น กลไกการกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อนจะจัดการการคัดเลือกนี้โดยส่งอินพุตไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่สุด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง Transformer ของ DeepSeek แบบย่อหน้าตาเป็นอย่างไร?

นี่คือตัวอย่างโค้ดอย่างง่ายว่าระบบของ DeepSeek อาจนำกลไก mixture of experts แบบ sparse มาใช้ได้อย่างไร:

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)  # รูปร่างของเอาต์พุต: (16, 512)

ตัวอย่างพื้นฐานนี้จำลองการเลือกผู้เชี่ยวชาญ 2 คนแบบไดนามิกตามอินพุตและรวมเอาต์พุตของพวกเขา

DeepSeek ใช้กลยุทธ์การฝึกอย่างไร?

DeepSeek จัดการการเก็บและคัดกรองข้อมูลอย่างไร?

ผู้สร้าง DeepSeek ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับเรื่องของ คุณภาพข้อมูล มากกว่าปริมาณล้วนๆ ขณะที่ OpenAI และรายอื่นๆ รวบรวมข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตสาธารณะอย่างกว้างขวาง DeepSeek ผสานรวม:

• ชุดข้อมูลเปิดที่คัดสรรแล้ว (เช่น Pile, ส่วนของ Common Crawl)
• คลังข้อมูลทางวิชาการ
• คลังโค้ด (เช่น GitHub)
• ชุดข้อมูลสังเคราะห์พิเศษที่สร้างด้วยโมเดลกำกับขนาดเล็กกว่า

การฝึกใช้แนวทางการเรียนรู้แบบหลักสูตรที่ หลายระยะ:

• ระยะแรกฝึกกับชุดข้อมูลที่ง่ายและเป็นข้อเท็จจริง
• ระยะถัดมาเน้นงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลและการเขียนโค้ดมากขึ้น

ใช้เทคนิคการปรับให้เหมาะสมอะไรบ้าง?

การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้มีประสิทธิภาพยังเป็นความท้าทายหลัก DeepSeek ใช้:

• ZeRO-3 Parallelism: แบ่งสถานะของตัวเพิ่มประสิทธิภาพ (optimizer states), กราดิเอนต์ และพารามิเตอร์ข้าม GPU
• Int8 Quantization ระหว่างการฝึก: ลดการใช้หน่วยความจำโดยไม่กระทบคุณภาพโมเดล
• Adaptive Learning Rates: ใช้เทคนิคอย่าง cosine annealing พร้อมช่วง warmup

นี่คือตัวอย่างโค้ดอย่างง่ายที่แสดงการปรับอัตราการเรียนรู้แบบปรับได้:

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()

โค้ดนี้ปรับอัตราการเรียนรู้อย่างราบรื่นระหว่างการฝึก

DeepSeek สร้างสมรรถนะที่เหนือกว่าด้วยวิธีใด?

บทบาทของการดึงข้อมูล (retrieval) คืออะไร?

DeepSeek ผสานระบบดึงข้อมูลในตัว—คล้ายกับการเสียบเสิร์ชเอนจินเข้ากับเครือข่ายประสาท เมื่อได้รับพรอมป์ต์ โมเดลสามารถ:

1. เข้ารหัสคิวรี
2. ดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องจากหน่วยความจำภายนอก
3. ผสานเอกสารเข้ากับความรู้ภายในของตนเอง

สิ่งนี้ช่วยให้ DeepSeek รักษาความเป็นข้อเท็จจริงและทันสมัยได้ดีกว่าโมเดลปิดทั่วไป

ในเชิงแนวคิด มีลักษณะประมาณนี้:

pythonclass Retriever:
    def __init__(self, index):
        self.index = index  # สมมติว่ามีดัชนีค้นหาที่สร้างไว้ล่วงหน้า

    def retrieve(self, query_embedding):
        # ค้นหาบนพื้นฐานของความคล้ายคลึง

        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

แนวทางแบบนี้คือ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ซึ่งช่วยยกระดับความสามารถในการให้เหตุผลระยะยาวของ DeepSeek ได้อย่างมาก

DeepSeek ถูกประเมินอย่างไร?

มีการวัดผลด้วย:

• MMLU: ความเข้าใจภาษาหลายงาน
• HumanEval: ความแม่นยำในการสร้างโค้ด
• TruthfulQA: ความสามารถในการตอบอย่างเป็นความจริง
• BIG-bench: การประเมิน AI เชิงกว้างโดยรวม

ในหลายกรณี โมเดลขนาดใหญ่ที่สุดของ DeepSeek (30B, 65B พารามิเตอร์) ทำได้เทียบเท่าหรือแม้กระทั่งเหนือกว่า GPT-4-turbo ในงานให้เหตุผล ขณะที่ยังมีต้นทุนการใช้งานต่ำกว่ามาก

ความท้าทายใดที่ยังคงอยู่สำหรับ DeepSeek?

แม้น่าประทับใจ แต่ DeepSeek ก็ยังมีข้อจำกัด:

• อคติและความเป็นพิษของข้อความ: แม้ชุดข้อมูลที่คัดสรรแล้วก็ยังอาจรั่วไหลเอาต์พุตที่มีปัญหาได้
• ความหน่วงของการดึงข้อมูล: ระบบ RAG อาจช้ากว่าโมเดลที่สร้างอย่างเดียว
• ต้นทุนการคำนวณ: การฝึกและให้บริการโมเดลเหล่านี้ยังคงมีค่าใช้จ่ายสูง แม้จะใช้ MoE แล้วก็ตาม

ทีม DeepSeek กำลังทำงานอย่างแข็งขันกับการตัดแต่งโมเดล อัลกอริทึมการดึงข้อมูลที่ชาญฉลาดขึ้น และการบรรเทาอคติ

---

บทสรุป

DeepSeek เป็นหนึ่งในความเปลี่ยนแปลงสำคัญของการพัฒนา AI แบบเปิดนับตั้งแต่การเกิดขึ้นของโมเดล Transformer ผ่านนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมอย่างผู้เชี่ยวชาญแบบ sparse การผสานระบบดึงข้อมูล และวัตถุประสงค์การฝึกที่ชาญฉลาดขึ้น มันได้ยกระดับมาตรฐานใหม่ของสิ่งที่โมเดลแบบเปิดสามารถทำได้

เมื่อภูมิทัศน์ของ AI พัฒนาต่อไป คาดว่า DeepSeek (และสายพันธุ์ของมัน) จะมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนคลื่นลูกถัดไปของแอปพลิเคชันอัจฉริยะ

เริ่มต้นใช้งาน

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง DeepSeek R1 API และ DeepSeek V3 API ผ่าน CometAPI ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API เพื่อรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางรายอาจต้องยืนยันองค์กรของตนก่อนจึงจะสามารถใช้โมเดลได้