Ưu đãi giới hạn : Share Plan ($8), thêm thành viên từ $1

VN

DeepSeek là gì? Giải thích những điều cơ bản về mô hình AI.

#Công cụ AI
2025-02-10 12:009 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video giới thiệu về DeepSeek, một startup AI của Trung Quốc đã đạt được thành công đáng kể trong thị trường mô hình AI cạnh tranh. Nó thu hút sự chú ý bằng cách vượt qua ứng dụng của OpenAI về số lượng tải xuống trên App Store với mô hình mã nguồn mở của mình, DeepSeek R1, chuyên về các nhiệm vụ suy luận. Mô hình này tuyên bố đạt được hoặc vượt qua hiệu suất của các mô hình hàng đầu khác, bao gồm cả của OpenAI, trong khi hoạt động với một chi phí thấp hơn đáng kể - rẻ hơn 96%. Video phác thảo quá trình suy nghĩ mà DeepSeek R1 áp dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua suy luận từng bước. Ngoài ra, nó còn làm nổi bật sự tiến hóa của các mô hình của DeepSeek, từ những phiên bản trước đến việc giới thiệu học tăng cường và kiến trúc hỗn hợp chuyên gia trong R1, nhấn mạnh hiệu quả của nó so với những đối thủ cần nhiều tài nguyên hơn đáng kể để đào tạo. Cuộc thảo luận cho thấy DeepSeek R1 tự định vị mình là một mô hình suy luận AI hàng đầu, cách mạng hóa tính hiệu quả về chi phí trong phát triển AI.

Thông tin quan trọng

  • DeepSeek là một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Trung Quốc đã thu hút được sự chú ý khi trở thành ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều nhất trên App Store của Mỹ, vượt qua OpenAI.
  • DeepSeek đã phát hành một mô hình suy luận mã nguồn mở có tên là DeepSeek R1, mô hình này tuyên bố rằng nó có thể đạt được hoặc vượt qua hiệu suất của các mô hình hàng đầu như o1 của OpenAI, trong khi lại tiết kiệm chi phí hoạt động đáng kể.
  • Mô hình DeepSeek R1 sử dụng quy trình 'chuỗi suy nghĩ', thực hiện phân tích từng bước để đưa ra câu trả lời, khác với các mô hình khác cung cấp câu trả lời mà không có lý do.
  • DeepSeek có một dòng mô hình, bắt đầu từ phiên bản DeepSeek 1 với 67 tỷ tham số đến các phiên bản 2 và 3, bao gồm những đổi mới như sự chú ý đa đầu và học tăng cường.
  • DeepSeek R1, được xây dựng dựa trên các mô hình trước đó, sử dụng sự kết hợp giữa học tăng cường và tinh chỉnh có giám sát để cải thiện hiệu suất.
  • Mô hình hoạt động với chi phí thấp nhờ vào việc sử dụng hiệu quả các nguồn lực, vì nó yêu cầu ít GPU Nvidia hơn nhiều so với các đối thủ như Meta.
  • DeepSeek R1 áp dụng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE), chỉ kích hoạt các mạng con cần thiết trong quá trình thực hiện nhiệm vụ, điều này giúp giảm chi phí tính toán và cải thiện hiệu suất.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

DeepSeek

DeepSeek là một công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Trung Quốc, đã thu hút sự chú ý bằng việc phát hành một mô hình mã nguồn mở được gọi là DeepSeek R1, mô hình này tuyên bố có thể đạt được hoặc vượt qua hiệu suất của các mô hình hàng đầu với chi phí vận hành thấp hơn đáng kể.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 là một mô hình AI suy luận thực hiện giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ các nhiệm vụ thành từng bước. Nó sử dụng quy trình 'chuỗi suy nghĩ', cho phép nó phân tích và tạo ra những hiểu biết trước khi đến được câu trả lời, thường với chi phí vận hành giảm 96% so với các đối thủ.

Reinforcement Learning

DeepSeek R1 tích hợp các kỹ thuật học tăng cường, cho phép mô hình học hỏi từ thử nghiệm và sai lầm bằng cách thưởng cho các đầu ra đúng, điều này dẫn đến việc tối ưu hóa khả năng suy luận của nó mà không cần hướng dẫn rõ ràng từ con người.

Mixture of Experts Architecture

Mô hình sử dụng kiến trúc Mixture of Experts chỉ kích hoạt những phần liên quan của mạng nơ-ron cho các nhiệm vụ cụ thể, giảm đáng kể chi phí tính toán và cải thiện hiệu quả trong quá trình huấn luyện và suy diễn.

Evolution of DeepSeek Models

DeepSeek đã phát triển qua nhiều phiên bản, từ DeepSeek V1 đến V3, mỗi lần cải tiến các tham số và khả năng, cuối cùng dẫn đến mô hình suy luận DeepSeek R1.

Performance Benchmarks

DeepSeek R1 thể hiện hiệu suất cao trên nhiều tiêu chuẩn AI khác nhau, cho thấy khả năng trong các nhiệm vụ suy luận so sánh với các mô hình của OpenAI trong khi vẫn tiết kiệm tài nguyên trong hoạt động.

Training Efficiency

DeepSeek đạt được hiệu quả vận hành bằng cách sử dụng chỉ một phần nhỏ tài nguyên GPU so với các đối thủ như Meta, chứng minh quy trình huấn luyện yêu cầu ít GPU hơn đáng kể để đạt được hiệu suất cao.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Thêm gợi ý video