GoonDeepSeek: Cuộc Cách Mạng Mô Hình Suy Luận AI
DeepSeek là một startup có trụ sở tại Trung Quốc đã thu hút sự chú ý của mọi người bằng cách phát hành một mô hình mã nguồn mở có thể sánh ngang hoặc vượt qua hiệu suất của các mô hình hàng đầu khác trong ngành với chi phí thấp hơn nhiều. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự phát triển của các mô hình DeepSeek, tập trung vào DeepSeek-R1 và cách nó sử dụng chuỗi suy luận, học tăng cường và kiến trúc chuyên gia để đạt được hiệu suất hàng đầu một cách hiệu quả.
Giới thiệu về DeepSeek
Giới thiệu về DeepSeek, một startup đã gây bão trong thế giới AI
Sự nổi tiếng của DeepSeek bắt đầu khi mô hình mã nguồn mở của nó chiếm vị trí ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều nhất ở Mỹ trên App Store của Apple từ tay OpenAI. Nhưng làm thế nào nó đạt được kỳ tích này? Câu trả lời nằm ở mô hình suy luận AI sáng tạo của nó, DeepSeek R1.
Sự Tiến Hóa của Các Mô Hình DeepSeek
DeepSeek R1 không phải là mô hình đầu tiên được phát triển bởi công ty. Trên thực tế, có rất nhiều mô hình DeepSeek đã đưa chúng ta đến thời điểm này. Sự tiến hóa của các mô hình này là một câu chuyện hấp dẫn. DeepSeek phiên bản một, một transformer truyền thống tập trung vào mạng nơ-ron chuyển tiếp, được phát hành vào tháng 1 năm 2024. Tiếp theo là DeepSeek phiên bản hai, một mô hình lớn hơn nhiều với 236 tỷ tham số, được phát hành vào tháng 6 năm 2024. DeepSeek phiên bản hai giới thiệu hai khía cạnh mới: sự chú ý tiềm ẩn nhiều đầu và DeepSeek mixture of experts. Những cải tiến này làm cho mô hình nhanh chóng và hiệu quả.
DeepSeek R1: Mô Hình Suy Luận
DeepSeek R1 là một mô hình suy luận hoạt động tốt như một số mô hình khác, bao gồm cả mô hình suy luận riêng của OpenAI, được gọi là o1. Nó có thể phù hợp hoặc thậm chí vượt trội hơn o1 trên một số điểm chuẩn AI cho các tác vụ toán học và mã hóa. Điều đáng chú ý hơn nữa là DeepSeek R1 được đào tạo với số lượng chip ít hơn nhiều và chi phí vận hành rẻ hơn khoảng 96% so với o1. Không giống như các mô hình AI trước đây đưa ra câu trả lời mà không giải thích lý do tại sao, một mô hình suy luận như DeepSeek R1 giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành các bước.
Chuỗi Suy Luận Tư Duy
Chuỗi suy luận tư duy trong DeepSeek R1
Trước khi trả lời truy vấn của người dùng, DeepSeek R1 dành thời gian "suy nghĩ" bằng cách thực hiện phân tích từng bước thông qua một quy trình được gọi là chuỗi tư duy. Quá trình này bao gồm chia nhỏ vấn đề, tạo ra những hiểu biết sâu sắc, quay lại khi cần thiết và cuối cùng đi đến câu trả lời.
Học Tăng Cường
DeepSeek R1 kết hợp chuỗi suy luận tư duy với học tăng cường, một khả năng có được ở mô hình V3 của DeepSeek. Học tăng cường là một quá trình trong đó một tác nhân tự trị học cách thực hiện một nhiệm vụ thông qua thử và sai mà không cần bất kỳ hướng dẫn nào từ người dùng. Giả thuyết chính ở đây là thưởng cho mô hình về tính chính xác, bất kể nó đi đến câu trả lời đúng như thế nào và để mô hình tự khám phá cách suy nghĩ tốt nhất.
Kiến Trúc Mixture of Experts
DeepSeek R1 cũng sử dụng kiến trúc mixture of experts (MoE), kiến trúc này ít tốn tài nguyên hơn đáng kể để đào tạo. Kiến trúc MoE chia một mô hình AI thành các thực thể hoặc mạng con riêng biệt, có thể được coi là các chuyên gia riêng lẻ. Mỗi chuyên gia chuyên về một tập hợp con của dữ liệu đầu vào và mô hình chỉ kích hoạt các chuyên gia cụ thể cần thiết cho một nhiệm vụ nhất định.
Hiệu Quả của DeepSeek R1
Hiệu quả của DeepSeek R1 so với các mô hình khác
Vậy, làm thế nào DeepSeek R1 hoạt động với chi phí tương đối thấp như vậy? Câu trả lời nằm ở việc nó sử dụng một phần nhỏ số lượng chip Invidia chuyên dụng cao mà các đối thủ cạnh tranh người Mỹ của nó sử dụng để đào tạo hệ thống của họ. Ví dụ, các kỹ sư DeepSeek cho biết họ chỉ cần 2000 GPU để đào tạo mô hình DeepSeek V3, so với 100.000 GPU Nvidia mà Meta sử dụng để đào tạo mô hình mã nguồn mở mới nhất của mình, Llama 4.
Kết luận
DeepSeek R1 là một mô hình suy luận AI đang phù hợp với các mô hình hàng đầu khác trong ngành trên các điểm chuẩn suy luận trong khi được cung cấp với chi phí thấp hơn nhiều trong cả đào tạo và suy luận. Việc sử dụng chuỗi suy luận tư duy, học tăng cường và kiến trúc chuyên gia làm cho nó trở thành một sự phát triển thú vị trong lĩnh vực AI. Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, sẽ rất thú vị để xem DeepSeek R1 và các mô hình khác như nó định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo như thế nào.
