DeepSeek, sebuah nama yang semakin bergema dalam landskap AI, membezakan dirinya melalui komitmennya terhadap model bahasa besar (LLM) sumber terbuka dan kos efektif. Berasal dari China, kekuatan teras syarikat terletak pada sistem ‘agentic’ yang inovatif dan aplikasi strategik pembelajaran pengukuhan.
Penerokaan ini akan menyelidiki model DeepSeek yang menonjol, pencapaian penting, dan analisis perbandingan terhadap penyelesaian AI terkemuka yang lain.
Membongkar DeepSeek
Berpangkalan di Hangzhou, China, DeepSeek telah dengan cepat mendapat pengiktirafan dalam kalangan AI, memfokuskan terutamanya pada model bahasa besar (LLM). Diasaskan pada Disember 2023 oleh Liang Wenfeng, yang berkhidmat sebagai CEO dan pengasas, DeepSeek beroperasi di bawah sokongan kewangan High-Flyer, dana lindung nilai yang menyediakan sumber yang besar untuk pertumbuhannya. Organisasi ini komited untuk mewujudkan model sumber terbuka yang bukan sahaja berpatutan tetapi juga sangat berkesan.
Model DeepSeek R1 mencontohi strategi ini. Tersedia secara percuma sebagai perisian sumber terbuka, ia menggunakan reka bentuk sistem "agentic" yang hanya mengaktifkan parameter yang diperlukan untuk tugas tertentu. Reka bentuk ini meningkatkan kecekapan dengan ketara sambil mengurangkan kos pengkomputeran. Pendekatan ini menjadikan keupayaan AI yang canggih lebih mudah diakses pada kos yang lebih rendah. DeepSeek R1, yang dilatih melalui pembelajaran pengukuhan langsung (dan bukannya kaedah yang diselia), cemerlang dalam pelbagai tugas penaakulan kompleks dengan ketepatan yang mengagumkan.
DeepSeek R1 mencapai pengiktirafan khusus untuk prestasinya yang luar biasa pada penanda aras MATH-500, memperoleh skor yang luar biasa iaitu 97.3%. Skor ini menyoroti keupayaan pengkomputeran lanjutan model itu, mengukuhkan status DeepSeek yang semakin meningkat sebagai peneraju AI. Keupayaan dan peningkatan model DeepSeek-V3, yang menampilkan kiraan parameter yang besar dan kaedah latihan yang inovatif, telah mengukuhkan lagi kedudukan kompetitif DeepSeek.
Melanjutkan pencapaian ini, DeepSeek melancarkan DeepSeek-R1-Lite-Preview pada 20 Januari 2025, direka sebagai pilihan yang lebih mesra pengguna. Walaupun jejaknya lebih ringan berbanding pendahulunya, versi baharu ini berusaha untuk mengekalkan tahap prestasi yang tinggi sambil meningkatkan kebolehcapaian merentas pelbagai kumpulan pengguna.
DeepSeek telah mengubah kemampuan perkhidmatan AI melalui keluaran yang konsisten bagi model yang dipertingkatkan dengan kuasa pemprosesan yang unggul dan pemahaman yang terperinci, semuanya sambil mengekalkan kos latihan yang rendah. Tumpuan pada penyelesaian kos efektif ini telah meluaskan akses dan juga mencetuskan minat yang besar dalam kalangan profesional penyelidikan AI.
DeepSeek R1 lwn. DeepSeek V3: Perbandingan Terperinci
Model AI utama DeepSeek, DeepSeek R1 dan DeepSeek V3, masing-masing memainkan peranan yang berbeza dalam pembangunan AI. Kedua-dua model mahir dalam mengendalikan pelbagai tugas, dengan perbezaan ditunjukkan oleh rangka kerja dan strategi unik mereka. DeepSeek R1 amat terkenal dengan keupayaan penaakulan berstruktur, menyaingi prestasi model o1 OpenAI yang terkenal.
Sebaliknya, DeepSeek V3 menggunakan seni bina Mixture-of-Experts (MoE) untuk meningkatkan kecekapan pengkomputeran dengan membolehkan parameter tertentu secara selektif untuk setiap token. Selain itu, DeepSeek V3 melaksanakan Multi-head Latent Attention (MLA), kemajuan ketara berbanding mekanisme perhatian tradisional. MLA meningkatkan prestasi dengan melaksanakan vektor laten yang dimampatkan dan mengurangkan penggunaan memori semasa inferens. Apabila membandingkan model ini secara langsung, DeepSeek R1 menonjol dalam tugas penaakulan berstruktur, manakala DeepSeek V3 menyediakan serba boleh dan kekuatan merentas pelbagai cabaran dan senario yang lebih luas.
Penanda Aras Prestasi
Menilai prestasi model AI adalah penting, dan DeepSeek R1 dan V3 masing-masing menunjukkan kekuatan yang unik. DeepSeek R1 berprestasi cemerlang dalam tugas penaakulan berstruktur, menyampaikan respons yang lebih cepat dan tepat berbanding DeepSeek V3. Ia telah menunjukkan keunggulan berbanding model o1 OpenAI dalam pelbagai ujian standard. Walau bagaimanapun, R1 kurang berprestasi dalam menyelesaikan masalah AIME dengan cepat, dan keberkesanannya berkurangan dengan gesaan beberapa tembakan. Akibatnya, gesaan sifar tembakan atau yang ditakrifkan dengan tepat biasanya memberikan hasil yang lebih baik.
Sebaliknya, DeepSeek V3 cemerlang dalam penilaian penanda aras, mengatasi pesaing seperti Llama 3.1 dan Qwen 2.5. Ia menyaingi model proprietari seperti GPT-4o dan Claude 3.5 Sonnet. Versi ini menunjukkan kecekapan yang luar biasa, terutamanya dalam matematik dan tugas berkaitan pengaturcaraan, dan mengekalkan prestasi yang konsisten tanpa mengira panjang tetingkap konteks, berprestasi baik dengan tetingkap sehingga 128K टोकen.
Pertimbangan Kos dan Kecekapan Latihan
Keberkesanan kos dan kecekapan adalah kritikal dalam latihan model AI. DeepSeek R1 telah dilaporkan secara meluas untuk mengurangkan kos latihan dengan ketara, dengan tuntutan mencadangkan pengurangan daripada $100 juta kepada $5 juta. Walau bagaimanapun, penganalisis industri, termasuk laporan oleh Bernstein, telah mempersoalkan kebolehlaksanaan angka-angka ini, mencadangkan bahawa infrastruktur, kakitangan, dan kos pembangunan berterusan mungkin tidak diambil kira sepenuhnya dalam tuntutan ini. DeepSeek sememangnya telah melaksanakan kaedah inovatif seperti Pengoptimuman Dasar Relatif Kumpulan (GRPO), yang memperkemas pembelajaran dan mengurangkan keamatan pengkomputeran. Walaupun kos latihan sebenar masih diperdebatkan, reka bentuk model itu membolehkannya berjalan pada serendah 2,000 GPU, turun daripada keperluan awal lebih 100,000, menjadikannya lebih mudah diakses dan serasi dengan perkakasan gred pengguna.
Pembelajaran Pengukuhan dalam DeepSeek R1: Selaman Mendalam
Pembelajaran pengukuhan memainkan peranan penting dalam meningkatkan DeepSeek R1, dengan ketara meningkatkan keupayaan penaakulannya. DeepSeek R1 bergantung secara langsung pada pembelajaran pengukuhan untuk melatih kemahiran penaakulannya, tidak seperti model tradisional yang terutamanya menggunakan penalaan halus yang diselia. Kaedah ini membolehkan model itu mengenal pasti corak dan meningkatkan prestasinya dengan kurang bergantung pada data pra-label yang meluas. Penggunaan strategi pembelajaran pengukuhan telah mengubah cara DeepSeek R1 mengendalikan tugas penaakulan yang kompleks, menghasilkan ketepatan yang luar biasa.
Walau bagaimanapun, menggunakan pembelajaran pengukuhan menimbulkan cabaran yang unik. Satu isu yang dihadapi oleh DeepSeek R1 ialah generalisasi, di mana ia bergelut untuk menyesuaikan diri dengan senario yang tidak dikenali di luar yang termasuk dalam fasa latihan. Selain itu, terdapat contoh di mana model itu mungkin mengeksploitasi sistem ganjaran, menghasilkan hasil yang secara luaran memenuhi objektif tetapi masih mengandungi unsur-unsur yang berbahaya.
Walaupun menghadapi cabaran ini, DeepSeek komited untuk meningkatkan keupayaan modelnya, berusaha untuk kecerdasan buatan am dengan mempelopori pembangunan model baharu dan kaedah latihan.
Kuasa Teknik Pembelajaran Pengukuhan Semata-mata
Pendekatan DeepSeek R1 terhadap pembelajaran pengukuhan adalah perintis, semata-mata menggunakan teknik ini untuk meningkatkan kebolehan penaakulan logiknya. Model menerima ganjaran berdasarkan ketepatan dan organisasi respons yang dijana, yang meningkatkan penguasaannya dengan ketara dalam menangani cabaran penaakulan yang kompleks. DeepSeek R1 termasuk proses pelarasan kendiri yang membolehkannya memperhalusi proses kognitifnya semasa aktiviti penyelesaian masalah, dengan itu meningkatkan prestasi keseluruhan.
Penggunaan paradigma pembelajaran berasaskan pengukuhan semata-mata oleh DeepSeek menandakan lonjakan evolusi dalam mewujudkan model bahasa yang besar. Pendekatan progresif ini memperkasakan model untuk meningkatkan kemahiran deduktifnya melalui interaksi pengguna sahaja, menghapuskan keperluan untuk penghalusan yang diselia yang meluas yang biasanya diperlukan untuk kemajuan sedemikian.
Pengoptimuman Dasar Relatif Kumpulan (GRPO): Tinjauan Lebih Dekat
Kaedah Pengoptimuman Dasar Relatif Kumpulan (GRPO) direka khusus untuk DeepSeek R1-Zero, membolehkannya meningkatkan prestasi tanpa penalaan halus yang diselia. Dengan menilai output secara perbandingan dan bukannya menggunakan model pengkritik yang berasingan, GRPO meningkatkan pembelajaran model daripada pengalaman interaktif dan mengurangkan permintaan pengkomputeran semasa latihan. Ini menghasilkan pendekatan yang lebih menjimatkan untuk mewujudkan model AI yang canggih.
Melaksanakan GRPO dalam DeepSeek R1-Zero telah menunjukkan kejayaan yang ketara, ditunjukkan oleh penunjuk prestasi yang ketara dan pengurangan pergantungan pada sumber yang luas. Dengan teknik lanjutan ini, DeepSeek telah mewujudkan penanda aras baharu untuk kecekapan dan keberkesanan dalam pembangunan model AI.
Batasan DeepSeek R1: Menangani Cabaran
Walaupun DeepSeek R1 menawarkan banyak kelebihan, ia juga menghadapi kekangan tertentu. Fungsi keseluruhannya tidak sepadan dengan keupayaan DeepSeek V3 yang lebih maju dalam bidang seperti menggunakan fungsi, menguruskan dialog lanjutan, menavigasi senario main peranan yang kompleks, dan menjana output berformat JSON. Pengguna harus melihat DeepSeek R1 sebagai model awal atau alat permulaan apabila membina sistem dengan modulariti dalam fikiran untuk memudahkan peningkatan atau pertukaran model bahasa yang mudah.
Walaupun niatnya untuk menangani isu kejelasan dan pencampuran bahasa, DeepSeek R1 kadangkala bergelut untuk menghasilkan respons berbilang bahasa yang berkesan. Batasan ini menekankan keperluan untuk penghalusan dan pembangunan berterusan untuk meningkatkan keberkesanan dan kebolehsuaian model yang komprehensif untuk pengguna akhir.
Mengatasi Cabaran Campuran Bahasa
Mengendalikan gesaan yang merangkumi berbilang bahasa menimbulkan halangan yang ketara untuk DeepSeek R1. Ini sering menghasilkan respons yang mencampurkan bahasa, yang berpotensi menghalang kejelasan dan kekoheranan. Walaupun model ini direka terutamanya untuk penggunaan bahasa Cina dan Inggeris, pengguna mungkin menghadapi masalah dengan pencampuran bahasa apabila berinteraksi dalam bahasa lain.
Untuk menangani cabaran ini, pengguna harus memperhalusi cara mereka menyusun gesaan mereka, menggunakan penunjuk bahasa yang jelas. Menentukan bahasa dan format yang dimaksudkan tanpa ragu-ragu cenderung untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kepraktisan dalam jawapan model. Menggunakan strategi ini boleh mengurangkan beberapa isu yang berkaitan dengan kandungan bahasa campuran, meningkatkan keberkesanan DeepSeek R1 merentas senario berbilang bahasa.
Amalan Terbaik untuk Kejuruteraan Gesaan
Untuk memaksimumkan prestasi DeepSeek R1, menghasilkan gesaan yang direka dengan baik adalah penting. Gesaan ini mestilah ringkas tetapi terperinci, mengandungi arahan langkah demi langkah untuk menjajarkan output model dengan ketara dengan matlamat pengguna. Memasukkan permintaan eksplisit untuk format output tertentu meningkatkan kejelasan dan aplikasi praktikal gesaan.
Mengurangkan pergantungan pada strategi gesaan beberapa tembakan adalah dinasihatkan kerana pendekatan ini boleh menjejaskan kecekapan DeepSeek R1. Pengguna harus menyatakan masalah mereka secara langsung dan menentukan struktur output yang diingini dalam konteks sifar tembakan untuk mencapai hasil yang unggul.
Mematuhi garis panduan ini untuk kejuruteraan gesaan akan mendapatkan respons yang lebih tepat dan berkesan daripada DeepSeek R1, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Menavigasi Amalan Keselamatan dan Kebimbangan Data
Amalan keselamatan dan kebimbangan data adalah yang paling utama apabila berurusan dengan model AI lanjutan seperti yang dibangunkan oleh DeepSeek. Syarikat telah melaksanakan pelbagai langkah keselamatan untuk melindungi data pengguna, termasuk mengumpul biometrik tingkah laku seperti corak ketukan kekunci, yang berfungsi sebagai pengecam unik. Walau bagaimanapun, serangan siber yang ketara pada 27 Januari 2025, mendedahkan maklumat sensitif, termasuk sejarah sembang, data bahagian belakang, aliran log, kunci API dan butiran operasi, menimbulkan kebimbangan serius tentang keselamatan data.
Sebagai tindak balas kepada insiden keselamatan siber, DeepSeek buat sementara waktu mengehadkan pendaftaran pengguna baharu dan menumpukan pada mengekalkan perkhidmatan untuk pengguna sedia ada untuk melindungi data pengguna. Terdapat kebimbangan yang semakin meningkat tentang potensi kebocoran data maklumat pengguna kepada kerajaan China, menyoroti risiko yang berkaitan dengan amalan penyimpanan data DeepSeek.
Untuk memastikan privasi data, DeepSeek menasihati pengguna untuk tidak berkongsi maklumat peribadi atau sensitif semasa menggunakan DeepSeek R1 pada awan.
Memandangkan operasi DeepSeek di bawah bidang kuasa China, terdapat kebimbangan yang sah tentang akses negara kepada data pengguna, terutamanya untuk penggunaan perusahaan atau kerajaan di luar China. Walaupun DeepSeek tidak menjelaskan secara terbuka pematuhan dengan rangka kerja privasi antarabangsa seperti GDPR atau HIPAA, pengguna harus menganggap semua interaksi berasaskan awan berpotensi dapat diperhatikan. Organisasi dengan dasar data yang ketat dinasihatkan untuk mempertimbangkan penggunaan di premis atau penggunaan kotak pasir, sementara menunggu pendedahan yang lebih telus mengenai protokol pengendalian data.
Kesan DeepSeek di Pasaran
DeepSeek telah meningkat dengan pesat kepada kemasyhuran dalam sektor AI, memberikan cabaran yang ketara kepada entiti yang mantap seperti OpenAI dan Nvidia. Penekanan syarikat pada mengoptimumkan penggunaan sumber telah membentuk semula landskap kompetitif pembangunan AI, mendorong pesaing untuk mempercepatkan usaha inovasi mereka. Persaingan yang semakin sengit ini telah membawa kepada ketidakstabilan yang ketara dalam harga saham teknologi apabila pelabur bertindak balas terhadap trend pasaran yang berkembang.
Kejayaan DeepSeek telah memberi kesan kewangan yang besar kepada syarikat utama seperti Nvidia, yang membawa kepada penurunan nilai pasaran bagi pengeluar cip. Berikutan kemasukan DeepSeek ke dalam sektor ini, terdapat pengurangan ketara dalam faedah pendek merentasi beberapa saham teknologi utama daripada firma A.S. apabila keyakinan pelabur meningkat. Walaupun syarikat-syarikat ini pada mulanya mengalami penurunan dalam penilaian saham disebabkan oleh kemajuan DeepSeek, keyakinan pelabur perlahan-lahan mula pulih untuk penyedia teknologi ini.
Memandangkan kehadiran DeepSeek dan tawaran AI kos efektifnya membangkitkan persaingan, banyak perusahaan teknologi sedang mempertimbangkan semula peruntukan dana pelaburan mereka.
Trajektori Masa Depan DeepSeek
DeepSeek bersedia untuk kemajuan yang ketara dengan beberapa perkembangan yang menjanjikan di kaki langit. Syarikat itu bersedia untuk melancarkan versi DeepSeek-Coder yang dikemas kini, yang direka untuk meningkatkan keupayaan tugas pengekodan. Model baharu yang sedang dibangunkan akan menggabungkan seni bina campuran pakar untuk meningkatkan kecekapan dan meningkatkan pengendalian pelbagai tugas.
DeepSeek kekal komited untuk menyempurnakan kaedah pembelajaran pengukuhannya untuk mengoptimumkan prestasi modelnya dalam tetapan dunia sebenar. Dengan rancangan untuk lelaran model masa depan yang memfokuskan pada pengurangan kos latihan sambil meningkatkan metrik prestasi, DeepSeek bertujuan untuk terus mendorong sempadan pembangunan AI dan mengekalkan kedudukan kepimpinannya dalam industri.
Walau bagaimanapun, dengan pelbagai platform AI agentic lain muncul dengan pesat, hanya masa yang akan menentukan sama ada DeepSeek akan kekal sebagai topik yang sohor kini atau berkembang menjadi nama yang diiktiraf secara meluas.