Công bố kỹ thuật sử dụng mô hình DeepSeek - Bí mật để đạt chi phí thấp nhất trong ngành

Mục lục

• Giới thiệu
• Các nguyên tắc và mục tiêu cốt lõi của DeepSeek
• Các gia đình mô hình
• Giải thích các kỹ thuật chính
  • Học tăng cường
  • Tinh chỉnh có giám sát
  • Kiến trúc mô hình
  • Kỹ thuật đào tạo
  • Chưng cất
  • Xử lý dữ liệu
  • Suy luận và triển khai
• Tác động về hiệu suất
• Hướng phát triển trong tương lai
• Kết luận

Giới thiệu

DeepSeek là một công ty tập trung vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI), các mô hình trong chuỗi DeepSeek đã gây chấn động trong ngành và thậm chí ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty công nghệ lớn. Bài viết này sẽ phân tích các công trình nghiên cứu công khai của họ để chia sẻ các kỹ thuật liên quan, hy vọng sẽ hữu ích cho mọi người.

Các nguyên tắc và mục tiêu cốt lõi của DeepSeek

Thành công của DeepSeek dựa trên ba nguyên tắc cốt lõi: lấy suy luận làm trọng tâm, hiệu quả và khả năng mở rộng, cùng với cam kết mã nguồn mở.

Lấy suy luận làm trọng tâm (Reasoning as a Key Focus)

DeepSeek đặc biệt chú trọng vào khả năng suy luận của mô hình trong các lĩnh vực như toán học, lập trình và logic. Khả năng suy luận là khả năng của mô hình thực hiện suy nghĩ logic và giải quyết các vấn đề phức tạp như con người. Thông qua Học tăng cường (Reinforcement Learning, RL) và Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-Tuning, SFT), các mô hình của DeepSeek không chỉ có thể giải quyết các vấn đề phức tạp mà còn có thể tự kiểm tra và phản tư, thể hiện khả năng suy luận giống con người.

Hiệu quả và khả năng mở rộng (Efficiency and Scalability)

Trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao, DeepSeek nỗ lực giảm thiểu tiêu thụ tài nguyên trong quá trình đào tạo và suy luận. Đào tạo là quá trình cho phép mô hình học cách giải quyết các vấn đề, trong khi suy luận là quá trình mô hình thực sự giải quyết các vấn đề. Thông qua kiến trúc mô hình và kỹ thuật đào tạo sáng tạo, các mô hình của DeepSeek không chỉ hiệu quả mà còn có khả năng mở rộng đáng kể, có thể dễ dàng triển khai trong các ứng dụng khác nhau.

Cam kết mã nguồn mở (Open-Source Commitment)

DeepSeek tin rằng mã nguồn mở là chìa khóa để thúc đẩy tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Mã nguồn mở có nghĩa là công khai mã nguồn và kết quả nghiên cứu, để mọi người có thể xem, sử dụng và cải thiện. Bằng cách công khai mã nguồn và kết quả nghiên cứu của mô hình, DeepSeek thúc đẩy tính minh bạch và hợp tác trong cộng đồng AI, thúc đẩy sự tiến bộ chung của các bên liên quan trong học viện, công nghiệp và nghiên cứu.

Các gia đình mô hình

Gia đình mô hình của DeepSeek bao gồm DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3, mỗi mô hình đều có những ưu điểm kỹ thuật và ứng dụng riêng.

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero là mô hình cơ bản của DeepSeek, hoàn toàn dựa vào Học tăng cường (Reinforcement Learning, RL) để đào tạo, không sử dụng bất kỳ Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-Tuning, SFT) nào. Học tăng cường là một phương pháp cho phép mô hình học thông qua thử sai và cơ chế thưởng phạt. Điều này cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tự phát triển khả năng suy luận mạnh mẽ, bao gồm cả khả năng tự kiểm tra và phản tư, chỉ bằng cách sử dụng RL.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 được cải tiến dựa trên DeepSeek-R1-Zero, áp dụng quy trình đào tạo nhiều giai đoạn, kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu khởi động lạnh (cold-start data) và Học tăng cường định hướng suy luận. Dữ liệu khởi động lạnh là dữ liệu chất lượng cao được sử dụng trước khi đào tạo chính thức. Theo nhiều đánh giá, hiệu suất của DeepSeek-R1 trong các nhiệm vụ suy luận đã có thể so sánh với các mô hình hàng đầu của OpenAI.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 là mô hình cờ đầu của DeepSeek, sử dụng cơ chế Mixture-of-Experts (MoE) với tổng số lượng tham số lên đến 671 tỷ, mỗi Token thực sự kích hoạt khoảng 37 tỷ tham số. MoE là một kiến trúc mô hình cho phép mô hình có nhiều "chuyên gia" bên trong, mỗi chuyên gia tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau, do đó nâng cao hiệu quả và hiệu suất. Kiến trúc và kỹ thuật đào tạo sáng tạo của nó đã đạt đến trình độ hàng đầu trong lĩnh vực mã nguồn mở, và có thể cạnh tranh với một số mô hình mã nguồn đóng.

Giải thích các kỹ thuật chính

Thành công của DeepSeek dựa trên việc áp dụng nhiều kỹ thuật chính yếu sau đây.

Học tăng cường (Reinforcement Learning, RL)

Học tăng cường là một phương pháp cho phép mô hình học thông qua thử sai và cơ chế thưởng phạt. Các mô hình của DeepSeek đã thể hiện khả năng suy luận mạnh mẽ trong học tăng cường.

• Học tăng cường trực tiếp trên mô hình cơ bản: DeepSeek-R1-Zero hoàn toàn dựa vào học tăng cường để đào tạo, mô hình có thể tự khám phá và tìm ra chiến lược tối ưu để giải quyết các vấn đề thông qua thử sai và cơ chế thưởng phạt.
• Học tăng cường định hướng suy luận: Các mô hình của DeepSeek thể hiện khả năng suy luận mạnh mẽ trong các nhiệm vụ như lập trình, toán học và logic, có thể áp dụng kiến thức đã học để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-Tuning, SFT)

Tinh chỉnh có giám sát là một phương pháp cho phép mô hình học thông qua dữ liệu có nhãn. Các mô hình của DeepSeek thể hiện khả năng suy luận toàn diện trong SFT.

• Tinh chỉnh có giám sát khởi động lạnh: DeepSeek-R1 sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu khởi động lạnh để tinh chỉnh ban đầu, nâng cao hiệu suất và khả năng đọc hiểu văn bản của mô hình.
• Tinh chỉnh có giám sát cho các nhiệm vụ suy luận và phi suy luận: Thông qua dữ liệu SFT đa lĩnh vực, các mô hình của DeepSeek có thể đảm nhận nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, từ giải toán đến viết bài, thể hiện khả năng suy luận toàn diện.

Kiến trúc mô hình (Model Architecture)

Kiến trúc mô hình là thiết kế cấu trúc nội bộ của mô hình. Kiến trúc sáng tạo của các mô hình DeepSeek giúp chúng đạt hiệu quả và hiệu suất vượt trội.

• Cơ chế Mixture-of-Experts (MoE): DeepSeek-V3 sử dụng kiến trúc MoE, chỉ kích hoạt một phần chuyên gia cho mỗi Token, giảm đáng kể nhu cầu về tài nguyên tính toán.
• Chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-head Latent Attention, MLA): Thông qua nén hạng thấp, giảm nhu cầu bộ nhớ của cơ chế chú ý, tăng tốc độ suy luận.

Kỹ thuật đào tạo (Training Techniques)

Kỹ thuật đào tạo là các phương pháp cụ thể để cho phép mô hình học. Các kỹ thuật đào tạo sáng tạo của DeepSeek giúp chúng đạt hiệu quả và hiệu suất vượt trội.

• DualPipe 演算法：Thuật toán DualPipe: Xử lý song song dữ liệu đầu vào và lan truyền ngược, giúp rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện.
• FP8 訓練：Huấn luyện bằng định dạng FP8: Sử dụng định dạng tính toán độ chính xác thấp FP8, có thể tăng tốc tính toán đồng thời vẫn duy trì độ chính xác của mô hình.

Blending (Chưng cất)

Blending là một phương pháp chuyển giao kiến thức từ mô hình lớn sang mô hình nhỏ. Kỹ thuật blending của DeepSeek giúp các mô hình nhỏ cũng có thể đạt được hiệu suất xuất sắc.

• Chế độ suy luận blending: Chuyển giao kỹ năng suy luận của DeepSeek-R1 sang các mô hình nhỏ hơn, giúp các mô hình nhỏ cũng có thể đạt được hiệu suất xuất sắc.
• Blending từ DeepSeek-R1: DeepSeek-V3 kế thừa khả năng suy luận từ DeepSeek-R1 để tự nâng cấp bản thân.

Xử lý dữ liệu (Data Handling)

Xử lý dữ liệu là quá trình sắp xếp và tối ưu hóa dữ liệu huấn luyện. Kỹ thuật xử lý dữ liệu của DeepSeek giúp các mô hình của họ có thể hoạt động tốt trong nhiều tình huống khác nhau.

• Dữ liệu tiền huấn luyện chất lượng cao và đa dạng: Sử dụng 14,8T Token chất lượng cao để tiền huấn luyện, đảm bảo tính linh hoạt của mô hình trong nhiều tình huống.
• Đóng gói tài liệu (Document Packing): Thông qua kỹ thuật đóng gói tài liệu, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, tránh văn bản quá mức phân mảnh.

Suy luận và triển khai (Inference and Deployment)

Suy luận và triển khai là quá trình mô hình giải quyết vấn đề thực tế và được áp dụng vào các tình huống thực tế. Kỹ thuật suy luận và triển khai của DeepSeek giúp các mô hình của họ hoạt động tốt trong các ứng dụng thực tế.

• Các chuyên gia dư thừa (Redundant Experts): Trong giai đoạn suy luận, sử dụng các chuyên gia sao chép để cân bằng tải, đảm bảo hiệu quả suy luận.
• Tách biệt điền trước và giải mã (Prefilling and Decoding Separation): Tách biệt giai đoạn điền trước và giải mã, cải thiện tính logic và hiệu quả của quy trình suy luận.

Hiệu suất và tác động

Các mô hình của DeepSeek đã đạt được thành tích xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra chuẩn, dưới đây là phân tích chi tiết về hiệu suất và tác động của họ.

• Nhiệm vụ suy luận: DeepSeek-R1 đã thể hiện xuất sắc trong các đánh giá suy luận như AIME 2024 và MATH-500, thể hiện khả năng toán học và logic mạnh mẽ.
• Viết code: DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3 đã thể hiện xuất sắc trong các bài kiểm tra như HumanEval-Mul và LiveCodeBench, thể hiện khả năng lập trình ở cấp độ chuyên gia.
• Các tiêu chuẩn kiến thức: Trong các bài kiểm tra như MMLU, MMLU-Pro và GPQA Diamond, các mô hình của DeepSeek đã thể hiện khả năng hiểu biết kiến thức mạnh mẽ.
• Hiểu biết ngữ cảnh dài: Trong các bài kiểm tra như FRAMES, LongBench v2 và AlpacaEval 2.0, các mô hình DeepSeek đã thể hiện khả năng xử lý văn bản dài xuất sắc.

Triển vọng trong tương lai

Sự ra mắt của DeepSeek không chỉ dẫn đầu về mặt kỹ thuật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mà còn có thể tạo ra tác động sâu rộng đến cục diện ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Trong thời gian dài, sự phát triển của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đã tập trung chủ yếu ở Hoa Kỳ, với nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu hàng đầu đều tập trung tại Hoa Kỳ, tạo nên một sự thống trị trong ngành. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của DeepSeek và tinh thần nguồn mở của họ đang phá vỡ cục diện này, mang lại những khả năng mới cho cộng đồng trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

• Thách thức sự thống trị của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ: Thành công của DeepSeek đã chứng minh năng lực cạnh tranh của các công ty không phải Hoa Kỳ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chứng minh rằng vị thế lãnh đạo trong ngành này không phải là đặc quyền của Hoa Kỳ.
• Phổ cập hóa và dân chủ hóa các mô hình trí tuệ nhân tạo: Nhờ sự phổ cập của các mô hình trí tuệ nhân tạo và sự gia tăng lượng dữ liệu, bất cứ ai cũng có thể trở thành một DeepSeek tiếp theo.
• Thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo toàn cầu: Tinh thần nguồn mở và các đổi mới kỹ thuật của DeepSeek đang thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

Tóm lại

DeepSeek đã thể hiện năng lực nghiên cứu và đổi mới mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, kết hợp khả năng suy luận, hiệu quả và tinh thần nguồn mở, đồng thời đạt được thành tích nổi bật trong nhiều bài kiểm tra chuẩn. Thông qua các phương pháp như học tăng cường, tinh chỉnh có giám sát, cơ chế nhiều chuyên gia và blending, gia đình mô hình DeepSeek đã thể hiện sự vượt trội trong các nhiệm vụ khác nhau. Sự ra mắt của DeepSeek không chỉ thách thức vị thế thống trị của Hoa Kỳ trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo, mà còn thúc đẩy sự phổ cập hóa và dân chủ hóa các mô hình trí tuệ nhân tạo, giúp nhiều người nhận thức rằng trong kỷ nguyên này, nhờ sự phổ cập của các mô hình trí tuệ nhân tạo và sự gia tăng lượng dữ liệu, bất cứ ai cũng có thể trở thành một DeepSeek tiếp theo. Khi DeepSeek tiếp tục tối ưu hóa khả năng tổng quát, xử lý môi trường đa ngôn ngữ và khám phá các kiến trúc mô hình tiên tiến hơn, họ chắc chắn sẽ dẫn dắt nhiều xu hướng và đột phá mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Bài viết DeepSeek 模型使用技術大公開-如何做到業界成本最低的秘密 đầu tiên xuất hiện trên Accucrazy 肖準.