مصنوعی ذہانت کے تیزی سے ابھرتے ہوئے میدان میں، DeepSeek ایک مضبوط دعویدار کے طور پر ابھرا ہے، جس نے OpenAI اور Google جیسی قائم کردہ کمپنیوں کو چیلنج کیا ہے۔ جولائی 2023 میں Liang Wenfeng کی طرف سے قائم کی گئی، DeepSeek ایک چینی AI کمپنی ہے جس نے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے لیے اپنے اختراعی طریقوں اور اوپن سورس کی ترقی کے لیے اپنی وابستگی کے لیے توجہ حاصل کی ہے۔ یہ مضمون ڈیپ سیک کے ماڈلز کے فن تعمیر، اختراعات، اور مضمرات پر روشنی ڈالتا ہے، خاص طور پر اس کے مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) فریم ورک اور اس کے DeepSeek-V2 اور DeepSeek-R1 ماڈلز میں پیشرفت پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
ڈیپ سیک کیا ہے اور یہ کیوں ضروری ہے؟
مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے تیار ہوئی ہے، جس میں DeepSeek اب تک کے سب سے زیادہ پرجوش منصوبوں میں سے ایک ہے۔ سابق اعلیٰ درجے کے AI انجینئرز اور محققین کی ایک ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ DeepSeek، اوپن سورس لینگویج ماڈلز کی ایک نئی نسل کی نمائندگی کرتا ہے جس کا مقصد بڑے ملکیتی ماڈلز (جیسے GPT-4) اور اوپن ریسرچ کمیونٹی کے درمیان فرق کو ختم کرنا ہے۔
2024 کے آخر میں شروع کیا گیا، DeepSeek نے تربیت کی کارکردگی، اسکیلنگ، اور میموری کی بازیافت کے بارے میں کئی نئے آئیڈیاز متعارف کرائے، جو کھلے ماڈلز حاصل کر سکتے ہیں اس کی حدود کو آگے بڑھاتے ہیں۔
ڈیپ سیک کا فن تعمیر روایتی ماڈلز سے کیسے مختلف ہے؟
MoE کیا ہے؟
روایتی گھنے نیورل نیٹ ورکس میں، ہر ان پٹ پورے نیٹ ورک سے گزرتا ہے، ان پٹ کی نوعیت سے قطع نظر تمام پیرامیٹرز کو چالو کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر، جب کہ سیدھا ہے، ناکارہیوں کا باعث بنتا ہے، خاص طور پر جب ماڈلز بڑھتے ہیں۔
مکسچر آف ایکسپرٹس آرکیٹیکچر نیٹ ورک کو متعدد ذیلی نیٹ ورکس، یا "ماہرین" میں تقسیم کرکے اس کو حل کرتا ہے، ہر ایک مختلف کاموں یا ڈیٹا پیٹرن میں مہارت رکھتا ہے۔ ایک گیٹنگ میکانزم متحرک طور پر ہر ان پٹ کے لیے ان ماہرین کے ذیلی سیٹ کو منتخب کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نیٹ ورک کے صرف سب سے زیادہ متعلقہ حصے ہی فعال ہوں۔ یہ سلیکٹیو ایکٹیویشن کمپیوٹیشنل اوور ہیڈ کو کم کرتا ہے اور زیادہ ماڈل سپیشلائزیشن کی اجازت دیتا ہے۔
مکسچر آف ایکسپرٹس آرکیٹیکچر ایک تکنیک ہے جسے بڑے نیورل نیٹ ورکس کی کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہر ان پٹ کے لیے تمام پیرامیٹرز کو فعال کرنے کے بجائے، MoE ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر خصوصی "ماہر" نیٹ ورکس کے سب سیٹ کو منتخب طور پر شامل کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر کمپیوٹیشنل بوجھ کو کم کرتا ہے اور مزید ٹارگٹڈ پروسیسنگ کی اجازت دیتا ہے۔
ڈیپ سیک کا ایم او ای کا نفاذ
DeepSeek کے ماڈلز، جیسے DeepSeek-R1 اور DeepSeek-V2، ایک جدید MoE فریم ورک کا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، DeepSeek-R1 671 بلین پیرامیٹرز پر مشتمل ہے، لیکن کسی بھی فارورڈ پاس کے دوران صرف 37 بلین ایکٹیویٹ ہوتے ہیں۔ اس سلیکٹیو ایکٹیویشن کا انتظام ایک نفیس گیٹنگ میکانزم کے ذریعے کیا جاتا ہے جو کارکردگی پر سمجھوتہ کیے بغیر کمپیوٹیشنل کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے، انتہائی متعلقہ ماہرین تک معلومات پہنچاتا ہے۔
ایک آسان ڈیپ سیک ٹرانسفارمر کیسا لگتا ہے؟
یہاں ایک آسان کوڈ کی مثال ہے کہ کس طرح ڈیپ سیک ماہرین کے میکانزم کے ویرل مرکب کو نافذ کر سکتا ہے:
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)
یہ بنیادی مثال ان پٹ کی بنیاد پر 2 ماہرین کو متحرک طور پر منتخب کرنے اور ان کے آؤٹ پٹس کو جمع کرنے کی تقلید کرتی ہے۔
ڈیپ سیک نے کون سی تربیتی حکمت عملی استعمال کی؟
ڈیٹا اکٹھا کرنے اور کیوریشن کو کیسے ہینڈل کیا گیا؟
ڈیپ سیک کے تخلیق کاروں نے اس پر بہت زیادہ زور دیا۔ ڈیٹا کی معیار سراسر مقدار سے زیادہ جب کہ OpenAI اور دیگر نے عوامی انٹرنیٹ سے بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کیا، DeepSeek نے مل کر:
- کیوریٹڈ اوپن ڈیٹاسیٹس (پائل، کامن کرال سیگمنٹس)
- تعلیمی ادارہ
- کوڈ ریپوزٹریز (جیسے GitHub)
- چھوٹے زیر نگرانی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ خصوصی مصنوعی ڈیٹاسیٹس
ان کی تربیت میں ایک شامل تھا۔ کثیر مرحلے نصاب سیکھنے کا طریقہ:
- ابتدائی مراحل آسان، حقائق پر مبنی ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ ہیں۔
- بعد کے مراحل نے استدلال - بھاری اور کوڈنگ کے کاموں پر زور دیا۔
کونسی اصلاح کی تکنیکیں استعمال کی گئیں؟
زبان کے بڑے ماڈلز کو موثر طریقے سے تربیت دینا ایک بڑا چیلنج ہے۔ ڈیپ سیک ملازم:
- ZeRO-3 متوازی: جی پی یوز میں اصلاح کنندگان کی حالتوں، گریڈیئنٹس اور پیرامیٹرز کو تقسیم کرنا۔
- تربیت کے دوران int8 کوانٹائزیشن: ماڈل کے معیار کو نقصان پہنچائے بغیر میموری کے استعمال کو کم سے کم کرنے کے لیے۔
- انکولی سیکھنے کی شرح: وارم اپ کے ساتھ کوزائن اینیلنگ جیسی تکنیکوں کا استعمال۔
یہاں ایک سادہ ٹکڑا ہے جو انکولی سیکھنے کی شرح کے شیڈولنگ کو ظاہر کرتا ہے:
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()
یہ کوڈ تربیت کے دوران سیکھنے کی شرح کو آسانی سے ایڈجسٹ کرتا ہے۔
ڈیپ سیک اعلیٰ کارکردگی کیسے حاصل کرتا ہے؟
بازیافت کیا کردار ادا کرتی ہے؟
ڈیپ سیک ایک بلٹ ان بازیافت نظام کو ضم کرتا ہے جو ایک سرچ انجن کو نیورل نیٹ ورک میں پلگ کرنے کے مترادف ہے۔ جب اشارہ دیا جائے تو، ماڈل یہ کر سکتا ہے:
- استفسار کو انکوڈ کریں۔
- ایکسٹرنل میموری سے متعلقہ دستاویزات کو بازیافت کریں۔
- دستاویزات کو اپنے اندرونی علم کے ساتھ فیوز کریں۔
یہ ڈیپ سیک کو روایتی بند ماڈلز سے کہیں بہتر حقائق پر مبنی اور اپ ٹو ڈیٹ رہنے کی اجازت دیتا ہے۔
تصوراتی طور پر، یہ کچھ اس طرح لگتا ہے:
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
اس قسم کی بازیافت - بڑھا ہوا جنریشن (RAG) ڈیپ سیک کی طویل مدتی استدلال کی صلاحیتوں کو بہت زیادہ بڑھاتا ہے۔
ڈیپ سیک کی تشخیص کیسے کی جاتی ہے؟
ماڈل کو استعمال کرتے ہوئے بینچ مارک کیا گیا تھا:
- ایم ایم ایل یو: کثیر کام کی زبان کی سمجھ
- ہیومن ایول: کوڈ جنریشن کی درستگی
- TruthfulQA: سچائی سے جواب دینے کی صلاحیت
- بڑا بنچ: عمومی وسیع AI تشخیص
زیادہ تر معاملات میں، ڈیپ سیک کے سب سے بڑے ماڈلز (30B، 65B پیرامیٹرز) نے استدلال کے کاموں پر GPT-4-ٹربو سے مماثل یا اس سے بھی تجاوز کیا جبکہ چلانے کے لیے کافی سستا رہ گیا۔
ڈیپ سیک کے لیے کیا چیلنجز باقی ہیں؟
متاثر کن ہونے کے باوجود، ڈیپ سیک خامیوں کے بغیر نہیں ہے:
- تعصب اور زہریلا: یہاں تک کہ کیوریٹ شدہ ڈیٹاسیٹس بھی مشکل آؤٹ پٹس کو لیک کر سکتے ہیں۔
- بازیافت میں تاخیر: RAG سسٹم خالص نسل کے ماڈلز سے سست ہو سکتے ہیں۔
- اخراجات کی گنتی کریں۔: ان ماڈلز کی تربیت اور خدمت کرنا اب بھی مہنگا ہے، یہاں تک کہ MoE کے ساتھ بھی۔
ڈیپ سیک ٹیم ماڈلز کی کٹائی، بہتر بازیافت الگورتھم، اور تعصب کو کم کرنے پر فعال طور پر کام کر رہی ہے۔
نتیجہ
ڈیپ سیک ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈلز کے عروج کے بعد اوپن اے آئی ڈیولپمنٹ میں سب سے اہم تبدیلیوں میں سے ایک کی نمائندگی کرتا ہے۔ آرکیٹیکچرل ایجادات جیسے کہ سپیر ماہرین، بازیافت انضمام، اور بہتر تربیتی مقاصد کے ذریعے، اس نے ایک نیا معیار قائم کیا ہے جو کھلے ماڈلز حاصل کر سکتے ہیں۔
جیسا کہ AI زمین کی تزئین کی ترقی ہوتی ہے، توقع کریں کہ DeepSeek (اور اس کے مشتقات) ذہین ایپلی کیشنز کی اگلی لہر کو تشکیل دینے میں اہم کردار ادا کریں گے۔
شروع
ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ DeepSeek R1 API اور DeepSeek V3 API کے ذریعے CometAPI. شروع کرنے کے لیے، کھیل کے میدان میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں اور اس سے مشورہ کریں۔ API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ نوٹ کریں کہ کچھ ڈویلپرز کو ماڈل استعمال کرنے سے پہلے اپنی تنظیم کی تصدیق کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
