Cách mạng hóa LLM: Làm thế nào Deepseek đang định hình tương lai của AI Lý luận

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển, sự thay đổi nhanh chóng mang đến những cải tiến mới cho ngành. Mô hình lý luận R1 mới được DeepSeek ra mắt đã tạo ra chấn động trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Sự hứa hẹn về chi phí thấp và hiệu suất cao đã dẫn đến sự không chắc chắn trong thị trường từng bị chi phối bởi những nhà phát triển có tiềm lực tài chính mạnh mẽ.

Sự chuyển hướng này đang khiến các công ty trong ngành trung tâm dữ liệu gặp thiệt hại rõ rệt. NVIDIA, gã khổng lồ về GPU, là công ty chịu tổn thất nhiều nhất khi các nhà đầu tư đánh giá lại khả năng kiếm lời của họ nếu mô hình AI có thể được phát triển với chi phí thấp hơn nhiều so với ước tính trước đây. Các công ty khác như Meta và OpenAI cũng đang xem xét lại khả năng phát triển phần mềm AI của mình. Bài viết này sẽ khám phá xu hướng của LLMs, tác động của đột phá này và các hướng đi tiềm năng trong tương lai cho lĩnh vực này.

DeepSeek R1 là một mô hình lý luận AI tiết kiệm chi phí, không chỉ đạt hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu như OpenAI's o1, mà còn rất hiệu quả về chi phí. Mặc dù những con số của DeepSeek có thể gây nghi ngờ, nhưng những tiến bộ trong phương pháp đào tạo và suy luận đã giúp phát triển mô hình AI với kết quả tương tự nhưng chi phí phát triển và vận hành chỉ bằng một phần nhỏ.

Mô hình AMD DeepSeek-R1 đã chứng minh khả năng lý luận tương đương với OpenAI's o1 mà không cần tinh chỉnh giám sát ban đầu. Mô hình sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), kích hoạt 37 tỷ tham số trong tổng số 671 tỷ tham số. Đáng chú ý, nó đạt điểm 79.8 trong kỳ thi AIME 2024, ngang bằng với hiệu suất của o1. Quy trình đào tạo kết hợp giữa học tăng cường thuần túy DeepSeek-R1-Zero với dữ liệu ban đầu và tinh chỉnh lặp lại.

Cách tiếp cận này cho phép triển khai trên phần cứng tiêu dùng thông qua các phiên bản nhỏ gọn, với số lượng tham số chỉ từ 1,5 tỷ. Đặc điểm nổi bật của DeepSeek-R1 là phương pháp đào tạo độc đáo. Khác với các mô hình truyền thống dựa vào học có giám sát với tập dữ liệu lớn, DeepSeek-R1 được phát triển bằng phương pháp học tăng cường (RL-first).

Điều này có nghĩa là mô hình đã học kỹ năng lập luận thông qua thử nghiệm và sai sót, mà không cần ví dụ từ con người ban đầu. Quá trình đào tạo tập trung vào RL đã cho phép nó phát triển độc lập các chiến lược giải quyết vấn đề, dẫn đến hiệu suất ấn tượng trong các bài kiểm tra. Những yếu tố chính tạo nên thành công của mô hình này là phương pháp đào tạo và việc tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước.

Phản hồi từ con người: Các chuyên gia cung cấp phản hồi cho đầu ra của mô hình, giúp nó hướng đến các phản hồi chính xác và hữu ích hơn. Học tăng cường: Mô hình được tinh chỉnh bằng các thuật toán học tăng cường, thưởng cho những đầu ra phù hợp với sở thích của con người và phạt cho những đầu ra không mong muốn. Quá trình lặp đi lặp lại này giúp R1 học hỏi và cải thiện khả năng dựa trên phản hồi của con người, dẫn đến sự tiến bộ đáng kể trong kỹ năng lý luận và giải quyết vấn đề.

DeepSeek-V3, phiên bản mới nhất của DeepSeek, kế thừa nền tảng từ DeepSeek-R1 và giới thiệu nhiều cải tiến kỹ thuật nâng cao hiệu suất, hiệu quả và khả năng tiếp cận. Mô hình này sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), gồm nhiều mạng nơ-ron chuyên biệt, mỗi mạng được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ cụ thể.

Cơ chế định tuyến hướng dẫn đầu vào đến chuyên gia phù hợp nhất, giúp mô hình xử lý các tác vụ đa dạng một cách hiệu quả. Việc kích hoạt chọn lọc này giảm tải tính toán và tăng tốc độ xử lý. Khả năng Dự đoán Đa Token (MTP) của DeepSeek-V3 cho phép dự đoán nhiều token cùng lúc, điều này giúp tăng tốc quá trình suy diễn và cải thiện khả năng tạo ra văn bản mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh.

Đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8 sử dụng số thực 8-bit, giúp giảm mức sử dụng bộ nhớ và tăng tốc độ tính toán mà không làm giảm độ chính xác, từ đó nâng cao tính hiệu quả chi phí của mô hình. Để vượt qua các hạn chế phần cứng do các quy định xuất khẩu của Mỹ đối với GPU cao cấp như H800 của NVIDIA, DeepSeek đã áp dụng các chiến lược sáng tạo.

Bằng cách tận dụng định dạng trung gian Parallel Thread Execution (PTX) của NVIDIA, DeepSeek đã tối ưu hóa mô hình của mình để hoạt động hiệu quả trên phần cứng hiện có, đảm bảo hiệu suất cao bất chấp những hạn chế. PTX cho phép kiểm soát chi tiết các hoạt động của GPU, giúp các nhà phát triển tối đa hóa hiệu suất và sử dụng băng thông bộ nhớ. Nhờ đó, DeepSeek đạt được hiệu suất cao mặc dù có những hạn chế về phần cứng.

Janus Pro-7B của DeepSeek, với 7 tỷ tham số, đã khẳng định vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực AI. Mô hình này cho thấy xu hướng phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn nhỏ gọn, hiệu quả mà vẫn đảm bảo hiệu suất. Janus Pro-7B nhẹ và dễ tiếp cận, cân bằng giữa kích thước và hiệu năng, mang lại hiệu quả cao.

Nguồn: wccftech.com/revolutionizing-llms-how-deepseek-is-shaping-the-future-of-ai-reasoning/