DeepSeek สตาร์ทอัพ AI จีน: ทำไมถึงฮือฮา?

ทำความรู้จัก DeepSeek: บริษัทนี้คือใคร

DeepSeek หรือชื่อเต็มคือ DeepSeek Artificial Intelligence Fundamental Technology Research Co., Ltd. เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกรกฎาคม 2023 บริษัทวางตำแหน่งตัวเองเป็นผู้บุกเบิกในโลกของสตาร์ทอัพเทคโนโลยี โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาและปรับปรุง Large Language Models (LLMs) และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ภารกิจของพวกเขาคือการผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่เป็นไปได้ในขอบเขตของ AI

การเดินทางของบริษัทเริ่มต้นด้วยการเปิดตัวโมเดลแรก ‘DeepSeek LLM’ ในเดือนมกราคมของปีก่อนหน้า นับตั้งแต่การบุกเบิกครั้งแรก DeepSeek ได้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการทำซ้ำอย่างรวดเร็วและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง บริษัทได้ปรับปรุงโมเดลหลายครั้ง พยายามเพิ่มขีดความสามารถและประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

เหตุการณ์สำคัญในเส้นทางของ DeepSeek เกิดขึ้นในเดือนธันวาคม เมื่อสตาร์ทอัพเปิดตัว LLM โอเพนซอร์สชื่อ ‘V3’ ตามรายงานที่เผยแพร่ในสื่อของสหรัฐอเมริกา โมเดลนี้ประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่ง: มีประสิทธิภาพเหนือกว่า LLM โอเพนซอร์สทั้งหมดของ Meta ในการวัดประสิทธิภาพ ความสำเร็จนี้เพียงอย่างเดียวก็น่าสังเกต แต่รายงานยังอ้างว่า ‘V3’ ยังเทียบได้กับ GPT4-o แบบปิดของ OpenAI ซึ่งเป็นโมเดลที่ถือว่าอยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยี AI สิ่งนี้ทำให้ DeepSeek อยู่ในความสนใจอย่างมาก บังคับให้อุตสาหกรรมต้องจับตาดูผู้เล่นหน้าใหม่นี้

มาเจาะลึกถึงสิ่งที่ทำให้แนวทางของ DeepSeek น่าสนใจและอาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลง:

ประสิทธิภาพ: แนวคิดหลัก

หนึ่งในแง่มุมที่น่าสนใจที่สุดของการอ้างสิทธิ์ของ DeepSeek คือการเน้นที่ประสิทธิภาพ การพัฒนาและการฝึกอบรม Large Language Models เป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมาก โดยทั่วไปแล้วต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมหาศาล ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับฮาร์ดแวร์เฉพาะ เช่น GPUs (Graphics Processing Units) หรือ TPUs (Tensor Processing Units) และใช้พลังงานจำนวนมาก สิ่งนี้แปลเป็นต้นทุนทางการเงินจำนวนมาก สร้างอุปสรรคสูงสำหรับหลายองค์กรที่ต้องการพัฒนาโมเดล AI ที่ล้ำสมัย

การยืนยันของ DeepSeek ว่าสามารถบรรลุประสิทธิภาพเทียบเท่ากับผู้นำในอุตสาหกรรมในขณะที่ใช้ทรัพยากรเพียง ‘เศษเสี้ยว’ เป็นตัวเปลี่ยนเกม หากเป็นจริง แสดงว่า DeepSeek ได้พัฒนาเทคนิคหรือสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ช่วยให้การฝึกอบรมและการทำงานของโมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อการทำให้การพัฒนา AI เป็นประชาธิปไตย ซึ่งอาจทำให้องค์กรขนาดเล็กและกลุ่มวิจัยที่มีทรัพยากรจำกัดสามารถแข่งขันในระดับสูงสุดได้

ข้อได้เปรียบของโอเพนซอร์ส

การตัดสินใจของ DeepSeek ที่จะเปิดตัวโมเดลบางรุ่น เช่น ‘V3’ เป็นโอเพนซอร์สเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออิทธิพลที่เพิ่มขึ้น ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ โอเพนซอร์สหมายถึงการทำให้ซอร์สโค้ดของโปรแกรมเปิดเผยต่อสาธารณะได้อย่างอิสระ สิ่งนี้ทำให้ทุกคนสามารถตรวจสอบ แก้ไข และแจกจ่ายโค้ดได้ ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและนวัตกรรมภายในชุมชน

แนวทางโอเพนซอร์สตรงกันข้ามกับโมเดลแบบปิด ซึ่งซอร์สโค้ดจะถูกเก็บไว้เป็นกรรมสิทธิ์และจำกัดการเข้าถึง แม้ว่าโมเดลแบบปิดสามารถให้ข้อได้เปรียบบางอย่าง เช่น การควบคุมทรัพย์สินทางปัญญาได้มากขึ้น แต่การเคลื่อนไหวของโอเพนซอร์สได้รับแรงผลักดันอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขา AI

ด้วยการเปิดรับโอเพนซอร์ส DeepSeek กำลังมีส่วนร่วมในระบบนิเวศ AI ที่โปร่งใสและทำงานร่วมกันได้มากขึ้น ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลกสามารถตรวจสอบโมเดล ระบุจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้น และมีส่วนร่วมในการปรับปรุง แนวทางการทำงานร่วมกันนี้สามารถเร่งความเร็วของนวัตกรรมและนำไปสู่การพัฒนาระบบ AI ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น

ปัจจัยจีน

การเกิดขึ้นของ DeepSeek ในฐานะผู้เล่นหลักในภูมิทัศน์ AI ยังเน้นย้ำถึงความโดดเด่นที่เพิ่มขึ้นของจีนในสาขานี้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จีนได้ลงทุนอย่างมากในการวิจัยและพัฒนา AI โดยมีเป้าหมายที่จะเป็นผู้นำระดับโลกในเทคโนโลยีที่มีความสำคัญเชิงกลยุทธ์นี้

บริษัทและสถาบันวิจัยของจีนมีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ และ Machine Learning ความสำเร็จของ DeepSeek เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นของระบบนิเวศ AI ของจีน และศักยภาพในการท้าทายการครอบงำของผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้นในตะวันตก

การใช้งานและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

ความก้าวหน้าของ DeepSeek มีผลกระทบในวงกว้างสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย Large Language Models เป็นรากฐานสำหรับเครื่องมือและบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI จำนวนมากที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่:

• Natural Language Understanding: LLMs สามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ต้องการความเข้าใจและตอบสนองต่อภาษามนุษย์
• Text Generation: LLMs สามารถสร้างรูปแบบข้อความสร้างสรรค์ต่างๆ เช่น บทกวี โค้ด สคริปต์ เพลง อีเมล จดหมาย ฯลฯ และตอบคำถามของคุณในลักษณะที่ให้ข้อมูล
• Machine Translation: LLMs สามารถใช้เพื่อแปลข้อความระหว่างภาษาต่างๆ ด้วยความแม่นยำและความคล่องแคล่วที่เพิ่มขึ้น
• Code Generation: LLMs ถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อช่วยนักพัฒนาซอฟต์แวร์โดยการสร้าง snippets โค้ด, การเติมโค้ดให้สมบูรณ์ และแม้แต่การแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ด
• Scientific Research: LLMs สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ระบุรูปแบบ และสร้างสมมติฐาน เร่งความเร็วของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์

ความก้าวหน้าของ DeepSeek ในเทคโนโลยี LLM อาจเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของแอปพลิเคชันเหล่านี้ นำไปสู่เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทรงพลังและเข้าถึงได้มากขึ้น

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้ว่าความคืบหน้าของ DeepSeek จะน่าประทับใจอย่างไม่ต้องสงสัย แต่สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบถึงความท้าทายและข้อควรพิจารณาที่อยู่ข้างหน้า

• การตรวจสอบการอ้างสิทธิ์: การอ้างสิทธิ์ของ DeepSeek เกี่ยวกับประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโมเดลจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบโดยอิสระจากชุมชนการวิจัย AI ในวงกว้าง การทดสอบและการเปรียบเทียบอย่างเข้มงวดเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าการอ้างสิทธิ์เหล่านี้ถูกต้องและเชื่อถือได้
• ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม: เช่นเดียวกับเทคโนโลยี AI ที่ทรงพลัง การพัฒนาและการปรับใช้ LLMs ทำให้เกิดข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมที่สำคัญ ประเด็นต่างๆ เช่น อคติ ความเป็นธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลเหล่านี้ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบ และไม่ทำให้ความไม่เท่าเทียมกันทางสังคมที่มีอยู่แย่ลงหรือขยายวงกว้างขึ้น
• การแข่งขันและความร่วมมือ: การเกิดขึ้นของ DeepSeek มีแนวโน้มที่จะทำให้การแข่งขันในภูมิทัศน์ AI รุนแรงขึ้น แม้ว่าการแข่งขันสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องส่งเสริมความร่วมมือและการแบ่งปันความรู้เพื่อเร่งความก้าวหน้าและจัดการกับความท้าทายด้านจริยธรรมและสังคมที่เกิดจาก AI
• ความกังวลด้านความปลอดภัย: การใช้โมเดลโอเพนซอร์สอาจทำให้เกิดปัญหาด้านความปลอดภัยบางประการ เนื่องจากซอร์สโค้ดเปิดให้ทุกคนเข้าถึงได้ ผู้ไม่หวังดีอาจใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่องที่ไม่รู้จักบางอย่าง

เจาะลึกแนวทางเทคนิคของ DeepSeek (เชิงคาดการณ์)

แม้ว่า DeepSeek จะไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดที่แม่นยำของนวัตกรรมทางเทคนิคต่อสาธารณะ แต่เราสามารถคาดการณ์ถึงแนวทางที่เป็นไปได้บางอย่างที่พวกเขาอาจกำลังสำรวจโดยพิจารณาจากแนวโน้มปัจจุบันในการวิจัย AI:

• การเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมโมเดล: DeepSeek อาจพัฒนาสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในแง่ของการคำนวณและการใช้หน่วยความจำ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น:

  • Sparse Attention Mechanisms: กลไก Attention แบบดั้งเดิมใน Transformers (สถาปัตยกรรมหลักสำหรับ LLMs) ต้องการการคำนวณ Attention Weights ระหว่างคำทุกคู่ในลำดับ Sparse Attention Mechanisms มุ่งเน้นไปที่ชุดย่อยของการเชื่อมต่อเหล่านี้ ลดต้นทุนการคำนวณ
  • Knowledge Distillation: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดล ‘นักเรียน’ ที่มีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของโมเดล ‘ครู’ ที่มีขนาดใหญ่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • Quantization: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการลดความแม่นยำของค่าตัวเลขที่ใช้เพื่อแสดงพารามิเตอร์ของโมเดล นำไปสู่ขนาดโมเดลที่เล็กลงและการอนุมานที่เร็วขึ้น

• เทคนิคการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ: DeepSeek อาจใช้เทคนิคการฝึกอบรมขั้นสูงที่ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งอาจรวมถึง:

  • Gradient Accumulation: เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถฝึกอบรมด้วยขนาดแบทช์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ในฮาร์ดแวร์ที่มีหน่วยความจำจำกัด
  • Mixed Precision Training: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้รูปแบบตัวเลขที่มีความแม่นยำต่ำกว่าสำหรับบางส่วนของกระบวนการฝึกอบรม เร่งการคำนวณโดยไม่ลดทอนความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ
  • Data Augmentation: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์เพื่อเพิ่มขนาดและความหลากหลายของชุดการฝึกอบรม ปรับปรุงการวางนัยทั่วไปของโมเดล

• การเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์: DeepSeek อาจใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์เฉพาะหรือเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์เพื่อใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่อย่างเต็มที่ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับ:

  • Custom Hardware Accelerators: การออกแบบชิปแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับปริมาณงาน AI
  • Efficient Compiler Optimizations: การเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ที่แปลคำอธิบายโมเดลระดับสูงเป็นรหัสเครื่องระดับต่ำสำหรับการดำเนินการบนฮาร์ดแวร์เฉพาะ

นี่เป็นเพียงความเป็นไปได้เชิงคาดการณ์บางส่วน และขอบเขตที่แท้จริงของนวัตกรรมของ DeepSeek ยังคงต้องเปิดเผยอย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม เป็นที่ชัดเจนว่าพวกเขากำลังผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่เป็นไปได้ในการพัฒนา LLM และความคืบหน้าของพวกเขาจะถูกจับตามองอย่างใกล้ชิดจากชุมชน AI