Hızla gelişen yapay zeka alanında DeepSeek, OpenAI ve Google gibi yerleşik devlere meydan okuyan zorlu bir rakip olarak ortaya çıktı. Temmuz 2023'te Liang Wenfeng tarafından kurulan DeepSeek, büyük dil modelleri (LLM'ler) için yenilikçi yaklaşımları ve açık kaynaklı geliştirmeye olan bağlılığıyla dikkat çeken bir Çin AI şirketidir. Bu makale, DeepSeek'in modellerinin mimarisini, yeniliklerini ve etkilerini, özellikle Uzmanların Karışımı (MoE) çerçevesine ve DeepSeek-V2 ve DeepSeek-R1 modellerindeki gelişmelere odaklanarak ele almaktadır.

---

DeepSeek Nedir ve Neden Önemlidir?

Yapay Zeka (AI) hızla evrim geçirdi ve DeepSeek bugüne kadarki en iddialı projelerden biri olarak öne çıkıyor. Eski üst düzey AI mühendisleri ve araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından geliştirilen DeepSeek, büyük tescilli modeller (GPT-4 gibi) ile açık araştırma topluluğu arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan yeni nesil açık kaynaklı dil modellerini temsil ediyor.

2024'ün sonlarında piyasaya sürülen DeepSeek, eğitim verimliliği, ölçekleme ve bellekten bilgi alma konusunda çeşitli yeni fikirler ortaya koyarak açık modellerin başarabileceklerinin sınırlarını zorladı.

DeepSeek'in Mimarisi Geleneksel Modellerden Nasıl Farklıdır?

Milli Eğitim Bakanlığı Nedir?

Geleneksel yoğun sinir ağlarında, her girdi tüm ağdan geçer ve girdinin doğası ne olursa olsun tüm parametreleri etkinleştirir. Bu yaklaşım, basit olsa da, özellikle modeller ölçeklendikçe verimsizliklere yol açar.

Uzman Karışımı mimarisi, ağı her biri farklı görevlerde veya veri desenlerinde uzmanlaşmış birden fazla alt ağa veya "uzmana" bölerek bu sorunu çözer. Bir geçit mekanizması, her girdi için bu uzmanların bir alt kümesini dinamik olarak seçerek, ağın yalnızca en alakalı kısımlarının etkinleştirilmesini sağlar. Bu seçici etkinleştirme, hesaplama yükünü azaltır ve daha fazla model uzmanlaşmasına olanak tanır.

Uzman Karışımı mimarisi, büyük sinir ağlarının verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini iyileştirmek için tasarlanmış bir tekniktir. MoE, her girdi için tüm parametreleri etkinleştirmek yerine, girdi verilerine dayalı olarak uzmanlaşmış "uzman" ağlarının bir alt kümesini seçici olarak devreye sokar. Bu yaklaşım, hesaplama yükünü azaltır ve daha hedefli işleme olanak tanır.

DeepSeek'in MoE Uygulaması

DeepSeek'in DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V2 gibi modelleri gelişmiş bir MoE çerçevesi kullanır. Örneğin, DeepSeek-R1 671 milyar parametre içerir, ancak herhangi bir ileri geçiş sırasında yalnızca 37 milyarı etkinleştirilir. Bu seçici etkinleştirme, girdileri en ilgili uzmanlara yönlendiren ve performanstan ödün vermeden hesaplama verimliliğini optimize eden karmaşık bir geçit mekanizması tarafından yönetilir.

Basitleştirilmiş DeepSeek Transformatörü Nasıl Görünür?

DeepSeek'in seyrek uzmanlardan oluşan bir mekanizmayı nasıl uygulayabileceğine dair basitleştirilmiş bir kod örneği şöyledir:

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)

Bu temel örnek, girdiye göre 2 uzmanın dinamik olarak seçilmesini ve çıktılarının toplanmasını simüle eder.

DeepSeek Hangi Eğitim Stratejilerini Kullandı?

Veri Toplama ve Düzenleme Nasıl Gerçekleştirildi?

DeepSeek'in yaratıcıları buna büyük önem verdiler veri kalitesi salt nicelikten ziyade. OpenAI ve diğerleri genel internetten veri toplarken, DeepSeek şunları birleştirdi:

• Düzenlenmiş açık veri kümeleri (Yığın, Ortak Tarama segmentleri)
• Akademik metinler
• Kod depoları (GitHub gibi)
• Daha küçük denetlenen modeller kullanılarak oluşturulan özel sentetik veri kümeleri

Eğitimleri şunları içeriyordu: çok aşamalı müfredat öğrenme yaklaşımı:

• Erken aşamalarda daha kolay, gerçekçi veri kümeleri üzerinde eğitim verildi
• Sonraki aşamalarda akıl yürütme ağırlıklı ve kodlama gerektiren görevler vurgulandı

Hangi Optimizasyon Teknikleri Kullanıldı?

Büyük dil modellerini verimli bir şekilde eğitmek büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. DeepSeek şunları kullandı:

• ZeRO-3 Paralelliği:Optimizasyon durumlarını, gradyanları ve parametreleri GPU'lar arasında bölme.
• Eğitim Sırasında Int8 Kuantizasyonu: Model kalitesini düşürmeden bellek kullanımını en aza indirmek.
• Uyarlanabilir Öğrenme Oranları: Isınma ile kosinüs tavlama gibi tekniklerin kullanılması.

İşte uyarlanabilir öğrenme oranı planlamasını gösteren basit bir kesit:

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()

Bu kod eğitim sırasında öğrenme hızını düzgün bir şekilde ayarlar.

DeepSeek Üstün Performansa Nasıl Ulaşıyor?

Geri çağırmanın rolü nedir?

DeepSeek, bir arama motorunu bir sinir ağına takmaya benzer şekilde yerleşik bir geri alma sistemini entegre eder. Bir komut verildiğinde, model şunları yapabilir:

1. Sorguyu kodla
2. İlgili belgeleri harici bir bellekten alın
3. Belgeleri kendi iç bilgisiyle birleştirin

Bu, DeepSeek'in geleneksel kapalı modellere kıyasla çok daha gerçekçi ve güncel kalmasını sağlar.

Kavramsal olarak şöyle bir şeye benziyor:

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

Bu tür Alma-Artırılmış Nesil (RAG) DeepSeek'in uzun vadeli muhakeme yeteneklerini büyük ölçüde geliştirir.

DeepSeek Nasıl Değerlendirilir?

Model aşağıdakiler kullanılarak kıyaslandı:

• MMLU: Çoklu görev dil anlayışı
• İnsanDeğerlendirmesi: Kod oluşturma doğruluğu
• DoğruQA: Doğruyu söyleyebilme yeteneği
• BÜYÜK tezgah: Genel geniş AI değerlendirmesi

Çoğu durumda, DeepSeek'in en büyük modelleri (30B, 65B parametre) muhakeme görevlerinde GPT-4-turbo ile eşleşti, hatta onu aştı ve çalıştırılması önemli ölçüde daha ucuz kaldı.

DeepSeek'in Karşısında Hangi Zorluklar Kaldı?

Etkileyici olsa da DeepSeek'in bazı kusurları da yok değil:

• Önyargı ve Toksisite:Düzenlenmiş veri kümeleri bile sorunlu çıktılar sızdırabilir.
• Geri Alma Gecikmesi: RAG sistemleri saf üretim modellerine göre daha yavaş olabilir.
• İşlem Maliyetleri:Bu modellerin eğitimi ve hizmeti, MEB'e bağlı olsa bile, hâlâ pahalıdır.

DeepSeek ekibi aktif olarak budama modelleri, daha akıllı alma algoritmaları ve önyargı azaltma üzerinde çalışıyor.

---

Sonuç

DeepSeek, Transformer tabanlı modellerin yükselişinden bu yana açık AI geliştirmedeki en önemli değişimlerden birini temsil ediyor. Seyrek uzmanlar, geri alma entegrasyonu ve daha akıllı eğitim hedefleri gibi mimari yenilikler aracılığıyla, açık modellerin neler başarabileceği konusunda yeni bir standart belirledi.

Yapay zeka alanı geliştikçe DeepSeek'in (ve türevlerinin) bir sonraki akıllı uygulama dalgasının şekillenmesinde önemli bir rol oynamasını bekliyoruz.

Başlamak

Geliştiriciler erişebilir DeepSeek R1 API ve DeepSeek V3 API içinden Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, Oyun Alanında modelin yeteneklerini keşfedin ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Bazı geliştiricilerin modeli kullanmadan önce organizasyonlarını doğrulamaları gerekebileceğini unutmayın.