03/02/2025
✴️TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VƯỢT TRỘI CỦA DEEPSEEK
DeepSeek-R1 và DeepSeek-R1-Zero là một cột mốc trong các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng suy luận. Được phát hành theo giấy phép MIT, mô hình này cạnh tranh với những gã khổng lồ mã nguồn đóng như loạt o1 và o3 của OpenAI trong khi tiên phong trong một khuôn khổ do học tăng cường (RL) thúc đẩy cho các tác vụ suy luận.
Cả hai mô hình đều tận dụng Tối ưu hóa chính sách tương đối nhóm (GRPO), được giới thiệu trong DeepSeekMath, thay thế các phương pháp truyền thống như PPO, giúp đào tạo vừa hiệu quả vừa có thể mở rộng quy mô. Chúng cũng sử dụng Chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA), được giới thiệu trong DeepSeek-V2, giúp giảm tình trạng kém hiệu quả về mặt tính toán và bộ nhớ, đặc biệt là đối với xử lý ngữ cảnh dài bằng cách chiếu các ma trận Khóa-Truy vấn-Giá trị (KQV) vào không gian tiềm ẩn có chiều thấp hơn.
DeepSeek-R1-Zero chứng minh cách các khả năng suy luận xuất hiện tự nhiên hoàn toàn thông qua RL mà không cần bất kỳ Điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát (SFT). Chỉ dựa vào quá trình tự tiến hóa thông qua RL, DeepSeek-R1-Zero đã tự nhiên phát triển các hành vi lý luận mạnh mẽ nhưng cũng bộc lộ những thách thức như khả năng đọc kém và pha trộn ngôn ngữ. DeepSeek-R1 được xây dựng trên nền tảng này và giải quyết các vấn đề đã đề cập ở trên bằng cách kết hợp đào tạo nhiều giai đoạn và một lượng nhỏ dữ liệu khởi động lạnh để cải thiện hiệu suất lý luận và khả năng sử dụng.
Thông qua các cải tiến như GRPO, lượng tử hóa FP8 và lý luận CoT mới nổi, cả hai mô hình đều cạnh tranh với các mô hình nguồn đóng trong khi thúc đẩy tính minh bạch và khả năng truy cập. Khi cộng đồng nghiên cứu xây dựng dựa trên những cải tiến này, DeepSeek-R1 báo hiệu sự chuyển dịch sang AI hiệu quả, dựa trên lý luận có thể truy cập được cho tất cả mọi người.
Bài viết này sẽ khám phá kiến trúc, đường ống đào tạo nhiều giai đoạn, cơ chế GRPO và các hành vi lý luận mới nổi của nó, cùng với cách thức tinh chế truyền bá khả năng lý luận cho các mô hình nhỏ hơn.
Nền tảng kiến trúc
DeepSeek-R1 xây dựng dựa trên những tiến bộ cơ bản được giới thiệu trong DeepSeek-V2 — cụ thể là Hỗn hợp các chuyên gia (MoE) và Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) — và DeepSeek-V3 — cụ thể là Dự đoán nhiều mã thông báo (MTP) — tích hợp các cải tiến kiến trúc tiên tiến giúp tối ưu hóa cả hiệu quả đào tạo và hiệu suất suy luận.
Phần này cung cấp phân tích chi tiết về các thành phần kiến trúc phát triển từ DeepSeek-V2 và DeepSeek-V3 thành DeepSeek-R1, nêu bật những cải tiến giúp DeepSeek-R1 trở thành mô hình nguồn mở hàng đầu, có khả năng cạnh tranh với các giải pháp thay thế độc quyền về hiệu quả và hiệu suất suy luận.
Tổng quan
DeepSeek-R1 kết hợp một số kỹ thuật tiên tiến để đạt được những cải tiến hiệu quả đáng kể:
Kiến trúc Hỗn hợp các chuyên gia (MoE): DeepSeek-R1 sử dụng mô hình Hỗn hợp các chuyên gia, mô hình này phân tách một mô hình lớn thành các mô hình con chuyên biệt nhỏ hơn. Kiến trúc này cho phép kích hoạt chỉ các mô hình phụ có liên quan trong các tác vụ cụ thể, cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trên GPU cấp độ người tiêu dùng.
Nén bộ nhớ giá trị khóa thông qua chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA): Bằng cách triển khai các thuật toán nén tinh vi, DeepSeek-R1 đạt được mức giảm 93% yêu cầu lưu trữ cho các chỉ số giá trị khóa, vốn được biết là tiêu thụ một lượng lớn VRAM.
Dự đoán nhiều mã thông báo: DeepSeek-R1 được thiết kế để dự đoán nhiều mã thông báo cùng lúc thay vì từng mã thông báo một. Chiến lược này thực sự tăng gấp đôi tốc độ suy luận, nâng cao hiệu suất tổng thể.
Tính toán độ chính xác thấp: DeepSeek-R1 sử dụng số học độ chính xác hỗn hợp, thực hiện một phần đáng kể các phép tính bằng cách sử dụng số dấu phẩy động 8 bit thay vì 32 bit tiêu chuẩn. Phương pháp này giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý.
Nhìn chung, những cải tiến này góp phần vào những tiến bộ đáng kể của DeepSeek-R1 trong hiệu quả đào tạo, được báo cáo là đạt được mức cải thiện gấp 45 lần so với các mô hình trước đó.
