Mengapa DeepSeek AI China Jadi Perhatian?

Membongkar DeepSeek: Melihat Lebih Dekat Syarikat

DeepSeek, yang didaftarkan secara rasmi sebagai DeepSeek Artificial Intelligence Fundamental Technology Research Co., Ltd., secara rasmi memasuki arena ini pada Julai 2023. Syarikat itu meletakkan dirinya sebagai perintis dalam dunia syarikat permulaan teknologi, dengan tumpuan utama untuk membangunkan dan memajukan model bahasa besar (LLM) yang canggih dan teknologi berkaitan yang menguasakannya. Misi mereka adalah untuk menolak sempadan apa yang mungkin dalam bidang AI.

Perjalanan syarikat bermula dengan pelancaran model sulungnya, yang dinamakan ‘DeepSeek LLM,’ pada bulan Januari tahun sebelumnya. Sejak percubaan awal itu, DeepSeek telah menunjukkan komitmen terhadap lelaran pantas dan penambahbaikan berterusan. Syarikat itu telah menyerahkan modelnya kepada pelbagai pusingan penghalusan, sentiasa berusaha untuk meningkatkan keupayaan dan prestasinya.

Satu pencapaian penting dalam trajektori DeepSeek berlaku pada bulan Disember, apabila syarikat permulaan itu melancarkan LLM sumber terbukanya, yang digelar ‘V3.’ Menurut laporan yang tersebar di media A.S., model ini mencapai kejayaan yang luar biasa: ia mengatasi semua LLM sumber terbuka Meta dalam penanda aras prestasi. Pencapaian ini sahaja sudah cukup ketara, tetapi laporan itu seterusnya mendakwa bahawa ‘V3’ malah menyaingi GPT4-o sumber tertutup OpenAI, model yang dianggap berada di barisan hadapan teknologi AI. Ini meletakkan DeepSeek tepat dalam perhatian, memaksa industri untuk mengambil perhatian terhadap pemain yang baru muncul ini.

Mari kita selidiki lebih mendalam tentang perkara yang menjadikan pendekatan DeepSeek begitu menarik dan berpotensi mengganggu:

Paradigma Kecekapan

Salah satu aspek yang paling menarik dalam dakwaan DeepSeek ialah penekanannya terhadap kecekapan. Pembangunan dan latihan model bahasa besar adalah proses yang sangat intensif sumber. Ia biasanya memerlukan sejumlah besar kuasa pengkomputeran, selalunya melibatkan perkakasan khusus seperti GPU (Graphics Processing Units) atau TPU (Tensor Processing Units), dan menggunakan sejumlah besar tenaga. Ini diterjemahkan kepada kos kewangan yang besar, mewujudkan halangan yang tinggi untuk kemasukan bagi banyak organisasi yang ingin membangunkan model AI yang canggih.

Dakwaan DeepSeek bahawa ia boleh mencapai prestasi yang setanding dengan peneraju industri sambil menggunakan ‘sebahagian kecil’ daripada sumber adalah pengubah permainan. Jika benar, ia mencadangkan bahawa DeepSeek telah membangunkan teknik atau seni bina inovatif yang membolehkan latihan dan operasi modelnya yang lebih cekap. Ini boleh memberi implikasi yang mendalam untuk pendemokrasian pembangunan AI, yang berpotensi membolehkan organisasi yang lebih kecil dan kumpulan penyelidikan dengan sumber terhad untuk bersaing di peringkat tertinggi.

Kelebihan Sumber Terbuka

Keputusan DeepSeek untuk mengeluarkan beberapa modelnya, seperti ‘V3,’ sebagai sumber terbuka adalah satu lagi faktor utama yang menyumbang kepada pengaruhnya yang semakin meningkat. Dalam dunia pembangunan perisian, sumber terbuka merujuk kepada menjadikan kod sumber program tersedia secara bebas kepada orang ramai. Ini membolehkan sesiapa sahaja untuk memeriksa, mengubah suai dan mengedarkan kod, memupuk kerjasama dan inovasi dalam komuniti.

Pendekatan sumber terbuka berbeza dengan model sumber tertutup, di mana kod sumber disimpan sebagai hak milik dan akses adalah terhad. Walaupun model sumber tertutup boleh menawarkan kelebihan tertentu, seperti kawalan yang lebih besar ke atas harta intelek, pergerakan sumber terbuka telah mendapat momentum yang ketara dalam beberapa tahun kebelakangan ini, terutamanya dalam bidang AI.

Dengan menerima sumber terbuka, DeepSeek menyumbang kepada ekosistem AI yang lebih telus dan kolaboratif. Ia membolehkan penyelidik dan pembangun di seluruh dunia untuk memeriksa modelnya, mengenal pasti potensi kelemahan, dan menyumbang kepada penambahbaikannya. Pendekatan kolaboratif ini boleh mempercepatkan kadar inovasi dan membawa kepada pembangunan sistem AI yang lebih teguh dan boleh dipercayai.

Faktor China

Kemunculan DeepSeek sebagai pemain utama dalam landskap AI juga menyerlahkan keunggulan China yang semakin meningkat dalam bidang ini. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, China telah membuat pelaburan yang besar dalam penyelidikan dan pembangunan AI, yang bertujuan untuk menjadi peneraju global dalam teknologi yang penting dari segi strategik ini.

Syarikat dan institusi penyelidikan China telah mencapai kemajuan pesat dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan pembelajaran mesin. Kejayaan DeepSeek adalah bukti keupayaan yang semakin meningkat dalam ekosistem AI China dan potensinya untuk mencabar penguasaan pemain yang ditubuhkan di Barat.

Aplikasi dan Implikasi Berpotensi

Kemajuan yang dibuat oleh DeepSeek mempunyai implikasi yang meluas untuk pelbagai aplikasi. Model bahasa besar adalah asas bagi banyak alat dan perkhidmatan berkuasa AI yang mengubah pelbagai industri. Beberapa contoh termasuk:

• Pemahaman Bahasa Semula Jadi: LLM boleh digunakan untuk memperkasakan chatbot, pembantu maya dan aplikasi lain yang memerlukan pemahaman dan tindak balas kepada bahasa manusia.
• Penjanaan Teks: LLM boleh menjana format teks kreatif yang berbeza, seperti puisi, kod, skrip, karya muzik, e-mel, surat, dll., dan menjawab soalan anda dengan cara yang bermaklumat.
• Terjemahan Mesin: LLM boleh digunakan untuk menterjemah teks antara bahasa yang berbeza dengan ketepatan dan kefasihan yang semakin meningkat.
• Penjanaan Kod: LLM semakin banyak digunakan untuk membantu pembangun perisian dengan menjana coretan kod, melengkapkan kod, dan juga menyahpepijat kod.
• Penyelidikan Saintifik: LLM boleh digunakan untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak dan menjana hipotesis, mempercepatkan kadar penemuan saintifik.

Kemajuan DeepSeek dalam teknologi LLM berpotensi meningkatkan prestasi dan kecekapan aplikasi ini, yang membawa kepada alat berkuasa AI yang lebih berkuasa dan boleh diakses.

Cabaran dan Pertimbangan

Walaupun kemajuan DeepSeek sudah pasti mengagumkan, adalah penting untuk mengakui cabaran dan pertimbangan yang akan datang.

• Pengesahan Tuntutan: Tuntutan DeepSeek tentang prestasi dan kecekapan modelnya perlu disahkan secara bebas oleh komuniti penyelidikan AI yang lebih luas. Ujian dan penanda aras yang ketat adalah penting untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan tuntutan ini.
• Pertimbangan Etika: Seperti mana-mana teknologi AI yang berkuasa, pembangunan dan penggunaan LLM menimbulkan pertimbangan etika yang penting. Isu seperti berat sebelah, keadilan, ketelusan dan akauntabiliti perlu ditangani dengan teliti untuk memastikan model ini digunakan secara bertanggungjawab dan tidak mengekalkan atau menguatkan lagi ketidaksamaan masyarakat yang sedia ada.
• Persaingan dan Kerjasama: Kemunculan DeepSeek berkemungkinan akan meningkatkan persaingan dalam landskap AI. Walaupun persaingan boleh memacu inovasi, adalah penting juga untuk memupuk kerjasama dan perkongsian pengetahuan untuk mempercepatkan kemajuan dan menangani cabaran etika dan masyarakat yang ditimbulkan oleh AI.
• Kebimbangan Keselamatan: Penggunaan model sumber terbuka mungkin membawa beberapa masalah keselamatan. Memandangkan kod sumber tersedia untuk semua orang, pelakon berniat jahat boleh mengeksploitasi beberapa pepijat yang tidak diketahui.

Selami Lebih Dalam Pendekatan Teknikal DeepSeek (Spekulatif)

Walaupun DeepSeek belum mendedahkan secara terbuka butiran tepat tentang inovasi teknikalnya, kita boleh membuat spekulasi tentang beberapa jalan yang berpotensi yang mungkin mereka terokai berdasarkan trend semasa dalam penyelidikan AI:

• Pengoptimuman Seni Bina Model: DeepSeek mungkin telah membangunkan seni bina model novel yang lebih cekap dari segi pengiraan dan penggunaan memori. Ini boleh melibatkan teknik seperti:

  • Mekanisme Perhatian Sparse: Mekanisme perhatian tradisional dalam transformer (seni bina dominan untuk LLM) memerlukan pengiraan pemberat perhatian antara semua pasangan perkataan dalam urutan. Mekanisme perhatian sparse, sebaliknya, memfokuskan pada subset sambungan ini, mengurangkan kos pengiraan.
  • Penyulingan Pengetahuan: Teknik ini melibatkan latihan model ‘pelajar’ yang lebih kecil dan lebih cekap untuk meniru tingkah laku model ‘guru’ yang lebih besar dan lebih berkuasa.
  • Kuantisasi: Ini melibatkan pengurangan ketepatan nilai berangka yang digunakan untuk mewakili parameter model, yang membawa kepada saiz model yang lebih kecil dan inferens yang lebih pantas.

• Teknik Latihan Cekap: DeepSeek mungkin menggunakan teknik latihan lanjutan yang membolehkan mereka melatih model mereka dengan lebih cekap. Ini boleh termasuk:

  • Pengumpulan Gradien: Teknik ini membolehkan latihan dengan saiz kelompok berkesan yang lebih besar, walaupun pada perkakasan dengan memori terhad.
  • Latihan Ketepatan Campuran: Ini melibatkan penggunaan format berangka berketepatan rendah untuk beberapa bahagian proses latihan, mempercepatkan pengiraan tanpa mengorbankan ketepatan dengan ketara.
  • Pembesaran Data: Ini melibatkan penciptaan data latihan sintetik untuk meningkatkan saiz dan kepelbagaian set latihan, meningkatkan generalisasi model.

• Pengoptimuman Perkakasan: DeepSeek mungkin memanfaatkan perkakasan khusus atau mengoptimumkan perisiannya untuk memanfaatkan sepenuhnya perkakasan sedia ada. Ini boleh melibatkan:

  • Pemecut Perkakasan Tersuai: Merekabentuk cip tersuai yang disesuaikan khusus untuk beban kerja AI.
  • Pengoptimuman Pengkompil Cekap: Mengoptimumkan perisian yang menterjemah perihalan model peringkat tinggi kepada kod mesin peringkat rendah untuk pelaksanaan pada perkakasan tertentu.

Ini hanyalah beberapa kemungkinan spekulatif, dan sejauh mana inovasi DeepSeek masih belum didedahkan sepenuhnya. Walau bagaimanapun, jelas bahawa mereka menolak sempadan apa yang mungkin dalam pembangunan LLM, dan kemajuan mereka akan dipantau dengan teliti oleh komuniti AI.