DeepSeek: Nasıl Çalışır?

Yapay zekânın hızla gelişen alanında, DeepSeek, OpenAI ve Google gibi yerleşik devlere meydan okuyan güçlü bir rakip olarak öne çıktı. Temmuz 2023’te Liang Wenfeng tarafından kurulan DeepSeek, büyük dil modellerine (LLM’ler) yönelik yenilikçi yaklaşımları ve açık kaynak geliştirmeye olan bağlılığıyla dikkat çeken Çinli bir yapay zekâ şirketidir. Bu makale, özellikle Mixture-of-Experts (MoE) çerçevesine ve DeepSeek-V2 ile DeepSeek-R1 modellerindeki ilerlemelere odaklanarak, DeepSeek’in modellerinin mimarisini, yeniliklerini ve etkilerini inceler.

---

DeepSeek Nedir ve Neden Önemlidir?

Yapay Zekâ (AI) hızla evrimleşti; DeepSeek ise bugüne kadarki en iddialı projelerden biri olarak öne çıkıyor. Eski üst düzey yapay zekâ mühendisleri ve araştırmacılardan oluşan bir ekip tarafından geliştirilen DeepSeek, GPT-4 gibi büyük tescilli modeller ile açık araştırma topluluğu arasındaki boşluğu kapatmayı hedefleyen yeni nesil açık kaynak dil modellerini temsil eder.

2024’ün sonlarında kullanıma sunulan DeepSeek, eğitim verimliliği, ölçekleme ve bellek geri çağırma konularında bir dizi yeni fikir ortaya koyarak açık modellerin neler başarabileceğinin sınırlarını zorladı.

DeepSeek’in Mimarisi Geleneksel Modellerden Nasıl Farklıdır?

MoE Nedir?

Geleneksel yoğun sinir ağlarında, her girdi doğasına bakılmaksızın tüm ağdan geçer ve tüm parametreler etkinleşir. Bu yaklaşım basit olsa da, özellikle modeller büyüdükçe verimsizliklere yol açar.

Mixture-of-Experts mimarisi, ağı farklı görevlere veya veri kalıplarına uzmanlaşmış birden çok alt ağa, yani “uzmanlara” böler. Bir kapılama mekanizması, her girdi için bu uzmanların bir alt kümesini dinamik olarak seçerek yalnızca en ilgili kısımların etkinleşmesini sağlar. Bu seçici etkinleştirme, hesaplama yükünü azaltır ve daha fazla model uzmanlaşmasına imkân tanır.

Mixture-of-Experts mimarisi, büyük sinir ağlarının verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini artırmak için tasarlanmış bir tekniktir. Tüm parametreleri her girdi için etkinleştirmek yerine MoE, girdi verisine dayalı olarak uzman “uzman” ağların bir alt kümesini seçici şekilde devreye alır. Bu yaklaşım hesaplama yükünü azaltır ve daha hedefli işlemeye olanak verir.

DeepSeek’in MoE Uygulaması

DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V2 gibi DeepSeek modelleri gelişmiş bir MoE çerçevesi kullanır. Örneğin DeepSeek-R1, 671 milyar parametreden oluşur, ancak herhangi bir ileri geçişte yalnızca 37 milyarı etkinleşir. Bu seçici etkinleştirme, girdileri en ilgili uzmanlara yönlendiren sofistike bir kapılama mekanizması tarafından yönetilir ve performanstan ödün vermeden hesaplama verimliliğini optimize eder.

Basitleştirilmiş Bir DeepSeek Transformer’ı Nasıl Görünür?

DeepSeek’in seyrek bir uzmanlar karması mekanizmasını nasıl uygulayabileceğine dair basitleştirilmiş bir kod örneği:

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 dinamik olarak 2 uzmanın seçilmesini ve çıktılarının birleştirilmesini simüle eder.

DeepSeek Hangi Eğitim Stratejilerini Kullandı?

Veri Toplama ve İyileştirme Nasıl Ele Alındı?

DeepSeek’in yaratıcıları, salt miktardan ziyade veri kalitesine büyük önem verdi. OpenAI ve diğerleri verileri büyük ölçüde genel internetten toplarken, DeepSeek şu kaynakları birleştirdi:

• Küratöryel açık veri kümeleri (Pile, Common Crawl segmentleri)
• Akademik derlemler
• Kod depoları (GitHub gibi)
• Daha küçük denetimli modeller kullanılarak üretilmiş özel sentetik veri kümeleri

Eğitimleri çok aşamalı bir müfredat öğrenme yaklaşımını içeriyordu:

• Erken aşamalarda daha kolay, olgusal veri kümeleriyle eğitim
• İlerleyen aşamalarda akıl yürütme ağırlıklı ve kodlama görevlerine vurgu

Hangi Optimizasyon Teknikleri Kullanıldı?

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

• ZeRO-3 Paralelliği: Eniyileyici durumlarını, gradyanları ve parametreleri GPU’lar arasında bölme.
• Eğitim Sırasında Int8 Niceleme: Model kalitesini zedelemeden bellek kullanımını en aza indirmek için.
• Uyarlanabilir Öğrenme Oranları: Isınma ile birlikte kosinüs tavlama gibi tekniklerin kullanımı.

Uyarlanabilir öğrenme oranı zamanlamasını gösteren basit bir kod parçası:

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 oranını kademeli olarak ayarlar.

DeepSeek Üstün Performansı Nasıl Elde Ediyor?

Geri Getirmenin Rolü Nedir?

DeepSeek, yerleşik bir geri getirme sistemi entegre eder—adeta bir arama motorunu sinir ağına takmak gibidir. Bir istem verildiğinde model şunları yapabilir:

1. Sorguyu kodlamak
2. Harici bir bellekten ilgili belgeleri getirmek
3. Belgeleri kendi iç bilgisiyle birleştirmek

Bu, DeepSeek’in olgusal kalmasını ve güncel kalmasını, geleneksel kapalı modellere kıyasla çok daha iyi sağlar.

Kavramsal olarak kabaca şöyle görünür:

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 Geri Getirmeyle Zenginleştirilmiş Üretim (RAG), DeepSeek’in uzun vadeli akıl yürütme yeteneklerini büyük ölçüde artırır.

DeepSeek Nasıl Değerlendiriliyor?

Model şu kıyaslamalarla değerlendirildi:

• MMLU: Çok görevli dil anlama
• HumanEval: Kod üretim doğruluğu
• TruthfulQA: Doğru yanıt verme yeteneği
• BIG-bench: Genel kapsamlı yapay zekâ değerlendirmesi

Çoğu durumda, DeepSeek’in en büyük modelleri (30B, 65B parametre) akıl yürütme görevlerinde GPT-4-turbo ile başa baş gitti veya onu aştı ve çalıştırma maliyeti belirgin biçimde daha düşük kaldı.

DeepSeek’in Önünde Hangi Zorluklar Var?

Etkileyici olmakla birlikte, DeepSeek kusursuz değildir:

• Önyargı ve Toksisite: Küratöryel veri kümeleri bile sorunlu çıktılar üretebilir.
• Geri Getirme Gecikmesi: RAG sistemleri, saf üretim modellerinden daha yavaş olabilir.
• Hesaplama Maliyetleri: MoE olsa bile bu modellerin eğitimi ve sunumu hâlâ pahalıdır.

DeepSeek ekibi, modellerin budanması, daha akıllı geri getirme algoritmaları ve önyargı azaltma üzerinde aktif olarak çalışıyor.

---

Sonuç

DeepSeek, Transformer tabanlı modellerin yükselişinden bu yana açık yapay zekâ geliştirmedeki en önemli değişimlerden birini temsil ediyor. Seyrek uzmanlar, geri getirme entegrasyonu ve daha akıllı eğitim hedefleri gibi mimari yenilikler sayesinde, açık modellerin neler başarabileceğine dair yeni bir standart belirledi.

Yapay zekâ manzarası evrilirken, DeepSeek’in (ve türevlerinin) bir sonraki akıllı uygulamalar dalgasını şekillendirmede önemli bir rol oynamasını bekleyin.

Başlarken

Geliştiriciler, DeepSeek R1 API ve DeepSeek V3 API’ye CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzu’na başvurun. Bazı geliştiricilerin modeli kullanmadan önce organizasyonlarını doğrulamaları gerekebileceğini unutmayın.