DeepSeek ซึ่งเป็นชื่อที่ดังกระฉ่อนมากขึ้นในวงการ AI นั้น โดดเด่นด้วยความมุ่งมั่นในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แบบเปิดซอร์สและคุ้มค่า บริษัทนี้มีต้นกำเนิดจากประเทศจีน และจุดแข็งหลักอยู่ที่ระบบ ‘agentic’ ที่เป็นนวัตกรรมใหม่และการประยุกต์ใช้การเรียนรู้เสริมกำลังเชิงกลยุทธ์
การสำรวจนี้จะเจาะลึกโมเดลเด่นของ DeepSeek ความสำเร็จที่สำคัญ และการวิเคราะห์เปรียบเทียบกับโซลูชัน AI ชั้นนำอื่นๆ
ทำความเข้าใจ DeepSeek
DeepSeek ซึ่งตั้งอยู่ในเมืองหางโจว ประเทศจีน ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในวงการ AI โดยมุ่งเน้นที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นหลัก DeepSeek ก่อตั้งขึ้นในเดือนธันวาคม 2023 โดย Liang Wenfeng ซึ่งดำรงตำแหน่งทั้ง CEO และผู้ก่อตั้ง โดย DeepSeek ดำเนินงานภายใต้การสนับสนุนทางการเงินของ High-Flyer ซึ่งเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ให้ทรัพยากรจำนวนมากสำหรับการเติบโต องค์กรนี้มุ่งมั่นที่จะสร้างโมเดลโอเพนซอร์สที่ไม่เพียงแต่ราคาไม่แพง แต่ยังมีประสิทธิภาพสูงอีกด้วย
โมเดล DeepSeek R1 เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงกลยุทธ์นี้ โดยเปิดให้ใช้งานได้ฟรีในรูปแบบซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส ซึ่งใช้การออกแบบระบบ “agentic” ที่จะเปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับงานเฉพาะเท่านั้น การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากในขณะที่ลดต้นทุนด้านการประมวลผล แนวทางนี้ทำให้ความสามารถด้าน AI ที่ซับซ้อนเข้าถึงได้ง่ายขึ้นในราคาที่ต่ำกว่า DeepSeek R1 ซึ่งได้รับการฝึกฝนผ่านการเรียนรู้เสริมกำลังโดยตรง (มากกว่าวิธีการภายใต้การดูแล) มีความเป็นเลิศในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนต่างๆ ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจ
DeepSeek R1 ได้รับการยอมรับเป็นพิเศษจากการทำงานที่ยอดเยี่ยมในการเปรียบเทียบ MATH-500 โดยได้คะแนนที่โดดเด่นถึง 97.3% คะแนนนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการคำนวณขั้นสูงของโมเดล ซึ่งตอกย้ำสถานะที่กำลังเติบโตของ DeepSeek ในฐานะผู้นำด้าน AI ความสามารถและการปรับปรุงของโมเดล DeepSeek-V3 ซึ่งมีจำนวนพารามิเตอร์จำนวนมากและวิธีการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ได้เสริมสร้างตำแหน่งทางการแข่งขันของ DeepSeek ให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
เพื่อขยายความสำเร็จเหล่านี้ DeepSeek ได้เปิดตัว DeepSeek-R1-Lite-Preview เมื่อวันที่ 20 มกราคม 2025 ซึ่งได้รับการออกแบบให้เป็นตัวเลือกที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากยิ่งขึ้น แม้ว่าจะมีขนาดเล็กกว่ารุ่นก่อน แต่เวอร์ชันใหม่นี้พยายามที่จะรักษาระดับประสิทธิภาพสูงในขณะที่เพิ่มการเข้าถึงในกลุ่มผู้ใช้ต่างๆ
DeepSeek ได้เปลี่ยนความสามารถในการจ่ายของบริการ AI ผ่านการเผยแพร่โมเดลที่ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยพลังการประมวลผลที่เหนือกว่าและความเข้าใจโดยละเอียด ในขณะที่ยังคงรักษาต้นทุนการฝึกอบรมให้ต่ำ การมุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่คุ้มค่านี้ได้ขยายการเข้าถึงและยังจุดประกายความสนใจอย่างมากในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัย AI อีกด้วย
DeepSeek R1 เทียบกับ DeepSeek V3: การเปรียบเทียบโดยละเอียด
โมเดล AI เรือธงของ DeepSeek ได้แก่ DeepSeek R1 และ DeepSeek V3 ต่างก็มีบทบาทที่แตกต่างกันในการพัฒนา AI โมเดลทั้งสองมีความเชี่ยวชาญในการจัดการงานต่างๆ มากมาย โดยมีความแตกต่างที่แสดงให้เห็นจากกรอบการทำงานและกลยุทธ์ที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละโมเดล DeepSeek R1 เป็นที่รู้จักเป็นพิเศษในด้านขีดความสามารถในการให้เหตุผลที่มีโครงสร้าง ซึ่งเทียบได้กับการทำงานของโมเดล o1 ที่มีชื่อเสียงของ OpenAI
ในทางตรงกันข้ามDeepSeek V3 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการคำนวณโดยการเปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์เฉพาะสำหรับแต่ละโทเค็น นอกจากนี้ DeepSeek V3 ยังใช้ Multi-head Latent Attention (MLA) ซึ่งเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญกว่ากลไกการใส่ใจแบบดั้งเดิม MLA ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการใช้เวกเตอร์แฝงที่บีบอัดและลดการใช้หน่วยความจำระหว่างการอนุมาน เมื่อเปรียบเทียบโมเดลเหล่านี้โดยตรง DeepSeek R1 โดดเด่นในด้านงานให้เหตุผลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ DeepSeek V3 มอบความสามารถรอบด้านและความแข็งแกร่งในความท้าทายและสถานการณ์ที่หลากหลายมากขึ้น
การวัดประสิทธิภาพ
การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญ และ DeepSeek R1 และ V3 ต่างก็แสดงให้เห็นถึงจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์ DeepSeek R1 ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในงานให้เหตุผลที่มีโครงสร้าง โดยให้การตอบสนองที่รวดเร็วและแม่นยำกว่า DeepSeek V3 ได้แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าโมเดล o1 ของ OpenAI ในการทดสอบมาตรฐานต่างๆ อย่างไรก็ตาม R1 ทำงานได้ไม่ดีในการแก้ปัญหา AIME อย่างรวดเร็ว และประสิทธิภาพจะลดลงเมื่อมีข้อความแจ้งจำนวนน้อย ดังนั้น ข้อความแจ้งแบบศูนย์ช็อตหรือที่กำหนดไว้อย่างแม่นยำจึงให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโดยทั่วไป
ในทางกลับกัน DeepSeek V3 มีความเป็นเลิศในการประเมินเกณฑ์มาตรฐาน โดยเหนือกว่าคู่แข่งเช่น Llama 3.1 และ Qwen 2.5 เทียบได้กับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet เวอร์ชันนี้แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านคณิตศาสตร์และงานที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม และรักษาประสิทธิภาพที่สอดคล้องกันโดยไม่คำนึงถึงความยาวของหน้าต่างบริบท โดยทำงานได้ดีกับหน้าต่างโทเค็นสูงสุด 128K
ต้นทุนการฝึกอบรมและข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพ
ความคุ้มค่าและประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการฝึกอบรมโมเดล AI DeepSeek R1 ได้รับการรายงานอย่างกว้างขวางว่าช่วยลดต้นทุนการฝึกอบรมได้อย่างมาก โดยมีการอ้างว่าลดลงจาก 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรม ซึ่งรวมถึงรายงานของ Bernstein ได้ตั้งคำถามถึงความเป็นไปได้ของตัวเลขเหล่านี้ โดยแนะนำว่าโครงสร้างพื้นฐาน บุคลากร และต้นทุนการพัฒนาอย่างต่อเนื่องอาจไม่ได้รวมอยู่ในการอ้างสิทธิ์เหล่านี้อย่างครบถ้วน DeepSeek ได้ใช้วิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เช่น Group Relative Policy Optimization (GRPO) ซึ่งช่วยปรับปรุงการเรียนรู้และลดความเข้มข้นในการคำนวณ แม้ว่าต้นทุนการฝึกอบรมที่แท้จริงยังคงเป็นที่ถกเถียงกัน แต่การออกแบบของโมเดลช่วยให้สามารถทำงานบน GPU เพียง 2,000 ตัว ซึ่งลดลงจากข้อกำหนดเริ่มต้นที่มากกว่า 100,000 ตัว ทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค
การเรียนรู้เสริมกำลังใน DeepSeek R1: การเจาะลึก
การเรียนรู้เสริมกำลังมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุง DeepSeek R1 ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการให้เหตุผลอย่างมาก DeepSeek R1 อาศัยการเรียนรู้เสริมกำลังโดยตรงเพื่อฝึกฝนทักษะการให้เหตุผล ซึ่งแตกต่างจากโมเดลแบบดั้งเดิมที่ใช้การปรับแต่งภายใต้การดูแลเป็นหลัก วิธีนี้ช่วยให้โมเดลสามารถระบุรูปแบบและปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้าจำนวนมาก การใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เสริมกำลังได้เปลี่ยนวิธีที่ DeepSeek R1 จัดการกับงานให้เหตุผลที่ซับซ้อน ส่งผลให้มีความแม่นยำเป็นพิเศษ
อย่างไรก็ตาม การใช้การเรียนรู้เสริมกำลังนำเสนอความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร ปัญหาหนึ่งที่ DeepSeek R1 เผชิญคือการสรุป ซึ่งจะดิ้นรนเพื่อปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่ไม่คุ้นเคยนอกเหนือจากที่รวมอยู่ในการฝึกอบรม นอกจากนี้ ยังมีบางกรณีที่โมเดลอาจใช้ประโยชน์จากระบบรางวัล โดยสร้างผลลัพธ์ที่ตอบสนองวัตถุประสงค์อย่างผิวเผิน แต่ยังคงมีองค์ประกอบที่เป็นอันตราย
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ DeepSeek มุ่งมั่นที่จะปรับปรุงความสามารถของโมเดล โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปโดยการบุกเบิกการพัฒนารูปแบบใหม่และวิธีการฝึกอบรม
พลังของเทคนิคการเรียนรู้เสริมกำลังอย่างแท้จริง
แนวทางการเรียนรู้เสริมกำลังของ DeepSeek R1 เป็นแนวทางบุกเบิก โดยใช้เทคนิคเหล่านี้โดยเฉพาะเพื่อเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะ โมเดลจะได้รับรางวัลตามความถูกต้องและองค์กรของการตอบสนองที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการแก้ไขปัญหาการให้เหตุผลที่ซับซ้อนอย่างมาก DeepSeek R1 มีกระบวนการปรับตัวเองที่ช่วยให้สามารถปรับแต่งกระบวนการคิดระหว่างกิจกรรมการแก้ปัญหา ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
การใช้กระบวนทัศน์การเรียนรู้เสริมกำลังอย่างแท้จริงของ DeepSeek ถือเป็นการก้าวกระโดดเชิงวิวัฒนาการในการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แนวทางที่ก้าวหน้านี้ช่วยให้โมเดลสามารถเพิ่มพูนทักษะการอนุมานผ่านการปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้เพียงอย่างเดียว โดยไม่จำเป็นต้องมีการปรับแต่งภายใต้การดูแลอย่างกว้างขวางซึ่งโดยทั่วไปจำเป็นสำหรับความก้าวหน้าดังกล่าว
Group Relative Policy Optimization (GRPO): เจาะลึกรายละเอียด
วิธีการ Group Relative Policy Optimization (GRPO) ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ DeepSeek R1-Zero ช่วยให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องมีการปรับแต่งภายใต้การดูแล การประเมินผลลัพธ์ในเชิงเปรียบเทียบมากกว่าการใช้โมเดลวิจารณ์แยกต่างหาก GRPO ช่วยเพิ่มการเรียนรู้ของโมเดลจากประสบการณ์แบบโต้ตอบและลดความต้องการในการคำนวณระหว่างการฝึกอบรม ส่งผลให้เป็นแนวทางที่ประหยัดกว่าในการสร้างโมเดล AI ที่ล้ำสมัย
การใช้งาน GRPO ภายใน DeepSeek R1-Zero ได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จอย่างมาก โดยแสดงให้เห็นโดยตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่โดดเด่นและการพึ่งพาทรัพยากรจำนวนมหาศาลที่ลดลง ด้วยเทคนิคขั้นสูงนี้ DeepSeek ได้สร้างเกณฑ์มาตรฐานใหม่สำหรับประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการพัฒนาโมเดล AI
ข้อจำกัดของ DeepSeek R1: การจัดการกับความท้าทาย
ในขณะที่ DeepSeek R1 มีข้อดีมากมาย แต่ก็ต้องเผชิญกับข้อจำกัดบางประการ ฟังก์ชันการทำงานโดยรวมไม่ตรงกับความสามารถขั้นสูงของ DeepSeek V3 ในด้านต่างๆ เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชัน การจัดการบทสนทนาที่ยาวนาน การนำทางสถานการณ์การเล่นตามบทบาทที่ซับซ้อน และการสร้างเอาต์พุตที่จัดรูปแบบ JSON ผู้ใช้ควรพิจารณา DeepSeek R1 เป็นโมเดลเริ่มต้นหรือเครื่องมือเบื้องต้นเมื่อสร้างระบบโดยคำนึงถึงความเป็นโมดูลาร์เพื่ออำนวยความสะดวกในการอัปเกรดง่ายหรือการสลับโมเดลภาษา
แม้ว่าจะมีเจตนาที่จะแก้ไขปัญหาความชัดเจนและการผสมผสานภาษา แต่ DeepSeek R1 บางครั้งก็พยายามที่จะสร้างการตอบสนองแบบหลายภาษาที่มีประสิทธิภาพ ข้อจำกัดเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัวที่ครอบคลุมของโมเดลสำหรับผู้ใช้ปลายทาง
การเอาชนะความท้าทายในการผสมภาษา
การจัดการข้อความแจ้งที่มีหลายภาษาเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับ DeepSeek R1 ซึ่งมักจะส่งผลให้เกิดการตอบสนองที่ผสมผสานภาษาต่างๆ ซึ่งอาจขัดขวางความชัดเจนและความสอดคล้อง แม้ว่าโมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับการใช้งานภาษาจีนและอังกฤษเป็นหลัก ผู้ใช้อาจพบปัญหาเกี่ยวกับการผสมภาษาเมื่อโต้ตอบในภาษาอื่นๆ
เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ผู้ใช้ควรปรับแต่งวิธีการจัดโครงสร้างข้อความแจ้ง โดยใช้ตัวบ่งชี้ภาษาที่ชัดเจน การระบุภาษาและรูปแบบที่ต้องการอย่างชัดเจนมีแนวโน้มที่จะปรับปรุงทั้งความสามารถในการอ่านและการใช้งานจริงในการตอบกลับของโมเดล การใช้กลยุทธ์เหล่านี้สามารถบรรเทาปัญหาบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่มีหลายภาษาได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ DeepSeek R1 ในสถานการณ์ที่มีหลายภาษา
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบข้อความแจ้ง
เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดของ DeepSeek R1 การออกแบบข้อความแจ้งที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดีเป็นสิ่งสำคัญ ข้อความแจ้งเหล่านี้ควรจะกระชับแต่มีรายละเอียด โดยมีคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อจัดแนวเอาต์พุตของโมเดลให้สอดคล้องกับเป้าหมายของผู้ใช้อย่างมีนัยสำคัญ การรวมคำขอที่ชัดเจนสำหรับรูปแบบเอาต์พุตเฉพาะจะช่วยเพิ่มความถูกต้องตามกฎหมายและการใช้งานจริงของข้อความแจ้ง
ควรลดการพึ่งพากลยุทธ์การแจ้งเตือนเพียงเล็กน้อย เนื่องจากแนวทางนี้สามารถลดประสิทธิภาพของ DeepSeek R1 ผู้ใช้ควรระบุปัญหาของตนโดยตรงและระบุโครงสร้างเอาต์พุตที่ต้องการในบริบทศูนย์ช็อตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่า
การปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้สำหรับการออกแบบข้อความแจ้งจะกระตุ้นการตอบสนองที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นจาก DeepSeek R1 ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม
การนำทางแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยและข้อกังวลด้านข้อมูล
แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยและข้อกังวลด้านข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับโมเดล AI ขั้นสูงเช่นที่พัฒนาโดย DeepSeek บริษัทได้ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยต่างๆ เพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงการรวบรวมไบโอเมตริกซ์เชิงพฤติกรรม เช่น รูปแบบการกดแป้นพิมพ์ ซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน อย่างไรก็ตาม การโจมตีทางไซเบอร์ครั้งใหญ่เมื่อวันที่ 27 มกราคม 2025 ได้เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รวมถึงประวัติการแชท ข้อมูลแบ็กเอนด์ สตรีมบันทึก คีย์ API และรายละเอียดการดำเนินงาน ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลอย่างร้ายแรงเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูล
เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ DeepSeek ได้จำกัดการลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ชั่วคราวและมุ่งเน้นไปที่การบำรุงรักษาบริการสำหรับผู้ใช้ที่มีอยู่เพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ มีความกังวลเพิ่มมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลรั่วไหลที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลผู้ใช้ไปยังรัฐบาลจีน ซึ่งเน้นถึงความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับแนวทางการจัดเก็บข้อมูลของ DeepSeek
เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล DeepSeek แนะนำให้ผู้ใช้ละเว้นจากการแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขณะใช้ DeepSeek R1 บนคลาวด์
เนื่องจากการดำเนินงานของ DeepSeek ภายใต้เขตอำนาจศาลของจีน จึงมีความกังวลที่ถูกต้องเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ของรัฐ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานระดับองค์กรหรือรัฐบาลนอกประเทศจีน ในขณะที่ DeepSeek ไม่ได้ชี้แจงต่อสาธารณชนเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกรอบความเป็นส่วนตัวระหว่างประเทศ เช่น GDPR หรือ HIPAA ผู้ใช้ควรสันนิษฐานว่าการโต้ตอบบนคลาวด์ทั้งหมดอาจสังเกตได้ องค์กรที่มีนโยบายข้อมูลที่เข้มงวดควรพิจารณาการปรับใช้ในสถานที่หรือการใช้งานในแซนด์บ็อกซ์ โดยรอการเปิดเผยโปรโตคอลการจัดการข้อมูลที่โปร่งใสกว่านี้
ผลกระทบของ DeepSeek ต่อตลาด
DeepSeek ได้ก้าวขึ้นสู่ความโดดเด่นอย่างรวดเร็วในภาค AI ซึ่งนำเสนอความท้าทายอย่างมากต่อหน่วยงานที่จัดตั้งขึ้นเช่น OpenAI และ Nvidia การเน้นของบริษัทในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรได้เปลี่ยนโฉมภูมิทัศน์การแข่งขันของการพัฒนา AI ซึ่งกระตุ้นให้คู่แข่งเร่งความพยายามในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ การแข่งขันที่สูงขึ้นนี้ได้นำไปสู่ความไม่แน่นอนที่โดดเด่นในราคาหุ้นเทคโนโลยี เนื่องจากนักลงทุนตอบสนองต่อแนวโน้มของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
ความสำเร็จของ DeepSeek มีผลกระทบทางการเงินอย่างมากต่อบริษัทใหญ่ ๆ เช่น Nvidia ซึ่งนำไปสู่การลดลงของมูลค่าตลาดสำหรับผู้ผลิตชิป หลังจากการเข้าสู่ภาคส่วนของ DeepSeek มีการลดลงอย่างเห็นได้ชัดในความสนใจระยะสั้นในหุ้นเทคโนโลยีหลักหลายตัวจากบริษัทในสหรัฐอเมริกา เนื่องจากความเชื่อมั่นของนักลงทุนดีขึ้น แม้ว่าบริษัทเหล่านี้จะประสบปัญหาการประเมินมูลค่าหุ้นลดลงในเบื้องต้นเนื่องจากความคืบหน้าของ DeepSeek แต่ความเชื่อมั่นของนักลงทุนก็เริ่มฟื้นตัวอย่างช้าๆ สำหรับผู้ให้บริการด้านเทคโนโลยีเหล่านี้
เมื่อพิจารณาถึงการมีอยู่ของ DeepSeek และข้อเสนอ AI ที่คุ้มค่าที่ก่อให้เกิดการแข่งขัน องค์กรเทคโนโลยีจำนวนมากกำลังพิจารณาจัดสรรเงินลงทุนของตนใหม่
วิถีในอนาคตของ DeepSeek
DeepSeek พร้อมสำหรับการพัฒนาที่สำคัญด้วยการพัฒนาที่น่าหวังหลายอย่างที่กำลังจะเกิดขึ้น บริษัทเตรียมที่จะเปิดตัว DeepSeek-Coder เวอร์ชันอัปเดต ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการทำงานด้านการเขียนโค้ด โมเดลใหม่ที่อยู่ระหว่างการพัฒนาจะรวมสถาปัตยกรรมของผู้เชี่ยวชาญที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงการจัดการงานต่างๆ
DeepSeek ยังคงมุ่งมั่นที่จะทำให้วิธีการเรียนรู้เสริมกำลังสมบูรณ์แบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลในการตั้งค่าในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยแผนสำหรับโมเดลในอนาคตที่เน้นการลดต้นทุนการฝึกอบรมในขณะที่เพิ่มตัวชี้วัดประสิทธิภาพ DeepSeek มีเป้าหมายที่จะผลักดันพรมแดนของการพัฒนา AI อย่างต่อเนื่องและรักษาสถานะความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมเอาไว้
อย่างไรก็ตาม เมื่อมีแพลตฟอร์ม AI agentic อื่นๆ อีกมากมายเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว เวลาเท่านั้นที่จะบอกได้ว่า DeepSeek จะยังคงเป็นหัวข้อที่เป็นที่นิยมต่อไปหรือพัฒนาไปเป็นชื่อที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง