Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, DeepSeek đã nổi lên như một đối thủ đáng gờm, thách thức những gã khổng lồ đã thành danh như OpenAI và Google. Được thành lập vào tháng 2023 năm 2 bởi Liang Wenfeng, DeepSeek là một công ty AI của Trung Quốc đã thu hút sự chú ý nhờ các phương pháp tiếp cận sáng tạo đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cam kết phát triển nguồn mở. Bài viết này đi sâu vào kiến trúc, các cải tiến và ý nghĩa của các mô hình DeepSeek, đặc biệt tập trung vào khuôn khổ Mixture-of-Experts (MoE) và những tiến bộ trong các mô hình DeepSeek-V1 và DeepSeek-RXNUMX của công ty.

DeepSeek là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển nhanh chóng, với DeepSeek nổi lên như một trong những dự án đầy tham vọng nhất cho đến nay. DeepSeek, được phát triển bởi một nhóm các cựu kỹ sư và nhà nghiên cứu AI hàng đầu, đại diện cho một thế hệ mới của các mô hình ngôn ngữ nguồn mở nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình độc quyền lớn (như GPT-4) và cộng đồng nghiên cứu mở.

Ra mắt vào cuối năm 2024, DeepSeek đã giới thiệu một số ý tưởng mới lạ về hiệu quả đào tạo, khả năng mở rộng và truy xuất bộ nhớ, mở rộng giới hạn mà các mô hình mở có thể đạt được.

Kiến trúc của DeepSeek khác với các mô hình truyền thống như thế nào?

MoE là gì?

Trong mạng nơ-ron dày đặc thông thường, mọi đầu vào đều đi qua toàn bộ mạng, kích hoạt mọi tham số bất kể bản chất của đầu vào. Cách tiếp cận này, mặc dù đơn giản, nhưng lại dẫn đến tình trạng kém hiệu quả, đặc biệt là khi các mô hình mở rộng quy mô.

Kiến trúc Mixture-of-Experts giải quyết vấn đề này bằng cách chia mạng thành nhiều mạng con hoặc "chuyên gia", mỗi mạng chuyên về các tác vụ hoặc mẫu dữ liệu khác nhau. Một cơ chế gating sẽ chọn động một tập hợp con các chuyên gia này cho mỗi đầu vào, đảm bảo rằng chỉ những phần có liên quan nhất của mạng được kích hoạt. Kích hoạt có chọn lọc này giúp giảm chi phí tính toán và cho phép chuyên môn hóa mô hình lớn hơn.

Kiến trúc Mixture-of-Experts là một kỹ thuật được thiết kế để cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng của các mạng nơ-ron lớn. Thay vì kích hoạt tất cả các tham số cho mọi đầu vào, MoE sẽ chọn lọc sử dụng một tập hợp con các mạng "chuyên gia" chuyên biệt dựa trên dữ liệu đầu vào. Cách tiếp cận này làm giảm tải tính toán và cho phép xử lý có mục tiêu hơn.

Triển khai MoE của DeepSeek

Các mô hình của DeepSeek, chẳng hạn như DeepSeek-R1 và DeepSeek-V2, sử dụng một khuôn khổ MoE tiên tiến. Ví dụ, DeepSeek-R1 bao gồm 671 tỷ tham số, nhưng chỉ có 37 tỷ được kích hoạt trong bất kỳ lần chuyển tiếp nào. Việc kích hoạt có chọn lọc này được quản lý bởi một cơ chế gating tinh vi định tuyến đầu vào đến các chuyên gia có liên quan nhất, tối ưu hóa hiệu quả tính toán mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Bộ chuyển đổi DeepSeek đơn giản trông như thế nào?

Sau đây là một ví dụ mã đơn giản về cách DeepSeek có thể triển khai cơ chế kết hợp thưa thớt các chuyên gia:

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)

Ví dụ cơ bản này mô phỏng việc lựa chọn 2 chuyên gia một cách linh hoạt dựa trên thông tin đầu vào và tổng hợp kết quả đầu ra của họ.

DeepSeek: Nó hoạt động như thế nào?

DeepSeek đã sử dụng những chiến lược đào tạo nào?

Việc thu thập và quản lý dữ liệu được thực hiện như thế nào?

Những người sáng tạo ra DeepSeek đã đặt trọng tâm lớn vào chất lượng dữ liệu về số lượng tuyệt đối. Trong khi OpenAI và những công ty khác thu thập dữ liệu từ internet công cộng nói chung, DeepSeek đã kết hợp:

Bộ dữ liệu mở được quản lý (Pile, phân đoạn Common Crawl)
Tập đoàn học thuật
Kho lưu trữ mã (như GitHub)
Các tập dữ liệu tổng hợp đặc biệt được tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình giám sát nhỏ hơn

Đào tạo của họ bao gồm một nhiều giai đoạn phương pháp học tập theo chương trình giảng dạy:

Các giai đoạn đầu được đào tạo trên các tập dữ liệu dễ hơn, thực tế
Các giai đoạn sau nhấn mạnh vào các nhiệm vụ lập luận và mã hóa nặng nề

Kỹ thuật tối ưu hóa nào đã được sử dụng?

Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả vẫn là một thách thức lớn. DeepSeek đã sử dụng:

Song song ZeRO-3: Chia tách trạng thái tối ưu hóa, độ dốc và tham số trên các GPU.
Lượng tử hóa Int8 trong quá trình đào tạo: Để giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ mà không làm giảm chất lượng mô hình.
Tỷ lệ học tập thích ứng:Sử dụng các kỹ thuật như ủ cosin với khởi động.

Sau đây là một đoạn trích đơn giản giới thiệu về lịch trình tốc độ học tập thích ứng:

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()

Mã này điều chỉnh tốc độ học một cách trơn tru trong quá trình đào tạo.

DeepSeek đạt được hiệu suất vượt trội như thế nào?

Vai trò của việc truy xuất là gì?

DeepSeek tích hợp một hệ thống truy xuất tích hợp—tương tự như việc cắm một công cụ tìm kiếm vào mạng nơ-ron. Khi được nhắc nhở, mô hình có thể:

Mã hóa truy vấn
Lấy lại các tài liệu có liên quan từ bộ nhớ ngoài
Kết hợp các tài liệu với kiến thức nội tại của nó

Điều này cho phép DeepSeek duy trì tính thực tế và cập nhật tốt hơn nhiều so với các mô hình đóng thông thường.

Về mặt khái niệm, nó trông giống như thế này:

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

Trường hợp này Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) tăng cường đáng kể khả năng suy luận dài hạn của DeepSeek.

tìm kiếm sâu sắc

DeepSeek được đánh giá như thế nào?

Mô hình được đánh giá chuẩn bằng cách sử dụng:

MMLU: Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm vụ
con người: Độ chính xác của việc tạo mã
Trung thựcQA: Khả năng trả lời trung thực
Băng ghế dự bị lớn: Đánh giá AI tổng quát

Trong hầu hết các trường hợp, các mô hình lớn nhất của DeepSeek (tham số 30B, 65B) đều phù hợp hoặc thậm chí vượt trội hơn GPT-4-turbo về các tác vụ suy luận trong khi vẫn tiết kiệm chi phí vận hành đáng kể.

Những thách thức nào còn tồn tại đối với DeepSeek?

Mặc dù ấn tượng, DeepSeek vẫn có những nhược điểm:

Sự thiên vị và độc tính:Ngay cả các tập dữ liệu được quản lý chặt chẽ cũng có thể rò rỉ kết quả đầu ra có vấn đề.
Độ trễ truy xuất:Hệ thống RAG có thể chậm hơn các mô hình tạo ra sản phẩm thuần túy.
Tính toán chi phí:Việc đào tạo và phục vụ các mô hình này vẫn còn tốn kém, ngay cả với Bộ Giáo dục.

Nhóm DeepSeek đang tích cực làm việc để cắt tỉa mô hình, xây dựng thuật toán truy xuất thông minh hơn và giảm thiểu sai lệch.

Kết luận

DeepSeek đại diện cho một trong những thay đổi quan trọng nhất trong phát triển AI mở kể từ khi các mô hình dựa trên Transformer ra đời. Thông qua các cải tiến về kiến trúc như chuyên gia thưa thớt, tích hợp truy xuất và mục tiêu đào tạo thông minh hơn, nó đã đặt ra một tiêu chuẩn mới cho những gì các mô hình mở có thể đạt được.

Khi bối cảnh AI phát triển, hãy kỳ vọng DeepSeek (và các sản phẩm phái sinh của nó) sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình làn sóng ứng dụng thông minh tiếp theo.

Bắt đầu

Các nhà phát triển có thể truy cập API DeepSeek R1 và API DeepSeek V3 thông qua Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Lưu ý rằng một số nhà phát triển có thể cần xác minh tổ chức của họ trước khi sử dụng mô hình.