DeepSeek R1: แข่ง AI สหรัฐฯ ร้อนระอุ!

R1-0528: ก้าวกระโดดด้านการให้เหตุผลและการอนุมาน

DeepSeek ประกาศผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face ว่า R1-0528 เป็นรุ่นปรับปรุงของ R1 เดิม แม้จะถูกระบุว่าเป็นการอัปเกรดเล็กน้อย แต่ก็มีการปรับปรุงที่สำคัญในด้านความลึกของการให้เหตุผลและขีดความสามารถในการอนุมาน ซึ่งรวมถึงความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงอย่างเห็นได้ชัดในการจัดการกับงานที่ซับซ้อน ทำให้ประสิทธิภาพโดยรวมใกล้เคียงกับเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดโดยโมเดลการให้เหตุผล o3 ของ OpenAI และ Gemini 2.5 Pro ของ Google มากขึ้น

การเปิดตัว R1 ครั้งแรกในเดือนมกราคมก่อให้เกิดความปั่นป่วนไปทั่วโลก ส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นเทคโนโลยีนอกประเทศจีน ที่สำคัญกว่านั้นคือ มันท้าทายแนวคิดที่แพร่หลายว่าการพัฒนา AI ขั้นสูงนั้นต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาลและการลงทุนทางการเงินจำนวนมาก นับตั้งแต่การเปิดตัว R1 บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีนหลายแห่ง ซึ่งรวมถึง Alibaba และ Tencent ได้เปิดตัวโมเดลของตนเอง โดยแต่ละบริษัทอ้างว่าเหนือกว่าความสำเร็จของ DeepSeek

การปรับปรุงที่ละเอียดอ่อน ผลกระทบที่สำคัญ

เมื่อเทียบกับการเปิดตัว R1 อย่างละเอียดในเดือนมกราคม ซึ่งมาพร้อมกับบทความทางวิชาการที่ครอบคลุมซึ่งวิเคราะห์กลยุทธ์ของบริษัท รายละเอียดเกี่ยวกับการอัปเดตเมื่อวันพฤหัสบดีนั้นมีอยู่น้อยมากในตอนแรก ชุมชน AI วิเคราะห์เอกสารก่อนหน้านี้อย่างพิถีพิถันเพื่อทำความเข้าใจแนวทางของ DeepSeek

อย่างไรก็ตาม บริษัทที่ตั้งอยู่ในหางโจวได้ให้ความกระจ่างมากขึ้นเกี่ยวกับการปรับปรุง R1-0528 ผ่านโพสต์สั้นๆ บน X (เดิมคือ Twitter) พวกเขาเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้นของโมเดล ในโพสต์ที่มีรายละเอียดมากขึ้นบน WeChat DeepSeek เปิดเผยว่าอัตราของ “ภาพหลอน” ซึ่งหมายถึงการสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด ได้ลดลงประมาณ 45-50 เปอร์เซ็นต์ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การเขียนใหม่และการสรุปเนื้อหา

นอกจากนี้ DeepSeek ยังเน้นย้ำถึงความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของโมเดลในการสร้างเนื้อหาต่างๆ อย่างสร้างสรรค์ รวมถึงเรียงความ นวนิยาย และวรรณกรรมประเภทอื่นๆ การปรับปรุงเหล่านี้ยังขยายไปถึงความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงในด้านปฏิบัติ เช่น การสร้างโค้ดส่วนหน้าและการมีส่วนร่วมในสถานการณ์การเล่นตามบทบาทที่สมจริง

DeepSeek กล่าวอย่างมั่นใจว่าโมเดลที่ได้รับการอัปเดตแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการประเมินเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลาย ซึ่งครอบคลุมถึงคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และตรรกะทั่วไป สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสามารถรอบด้านและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของโมเดลในการใช้งานที่หลากหลาย

ท้าทายการครอบงำของสหรัฐฯ และการควบคุมการส่งออก

ความสำเร็จของ DeepSeek ได้ท้าทายภูมิปัญญาดั้งเดิมเกี่ยวกับผลกระทบของการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ต่อการพัฒนา AI ของจีน บริษัทได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเปิดตัวโมเดล AI ที่เทียบเคียงได้ หรือแม้แต่เหนือกว่าโมเดลชั้นนำในอุตสาหกรรมในสหรัฐอเมริกา สิ่งนี้ประสบความสำเร็จด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าอย่างมาก ซึ่งยิ่งก่อกวนระเบียบที่จัดตั้งขึ้น

DeepSeek ยังประกาศเพิ่มเติมว่ามีการสร้างตัวแปรของการอัปเดตโดยการใช้กระบวนการให้เหตุผลที่ใช้โดยโมเดล R1-0528 เพื่อปรับปรุงโมเดล Qwen 3 8B Base ของ Alibaba กระบวนการนี้เรียกว่าการกลั่น ให้ผลลัพธ์ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพได้มากกว่า 10 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับโมเดล Qwen 3 ดั้งเดิม

DeepSeek เชื่อว่าสายโซ่ความคิดที่ใช้ใน DeepSeek-R1-0528 จะมีค่าอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยทางวิชาการที่มุ่งเน้นไปที่โมเดลการให้เหตุผลและการพัฒนาอุตสาหกรรมที่เน้นไปที่โมเดลขนาดเล็ก ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถในการใช้งานที่กว้างขึ้นและศักยภาพสำหรับการสร้างสรรค์นวัตกรรมเพิ่มเติม

Bloomberg รายงานเกี่ยวกับการอัปเดตในขั้นต้นเมื่อวันพุธ โดยอ้างถึงตัวแทนของ DeepSeek ที่แบ่งปันในกลุ่ม WeChat ว่าบริษัทได้ทำการ “อัปเกรดทดลองเล็กน้อย” เสร็จสิ้นแล้ว และผู้ใช้สามารถเริ่มทดสอบได้ ซึ่งเน้นย้ำถึงการมีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นของบริษัทกับชุมชนผู้ใช้

ผลกระทบในวงกว้างของอุตสาหกรรมและการตอบสนองเชิงแข่งขัน

การเกิดขึ้นของ DeepSeek ในฐานะผู้เล่นรายใหญ่ในภูมิทัศน์ AI ได้กระตุ้นให้เกิดการตอบสนองที่สำคัญจากคู่แข่งในสหรัฐฯ Google’s Gemini ได้เปิดตัวระดับการเข้าถึงที่ลดราคา ในขณะที่ OpenAI ได้ลดราคาและเปิดตัว “mini” รุ่นของโมเดล GPT ที่ต้องการพลังการประมวลผลน้อยกว่า การเคลื่อนไหวเหล่านี้ถูกตีความว่าเป็นการตอบสนองโดยตรงต่อแรงกดดันในการแข่งขันที่ DeepSeek ใช้

DeepSeek ยังเป็นที่คาดหวังอย่างกว้างขวางว่าจะเปิดตัว R2 ซึ่งเป็นรุ่นต่อจาก R1 ซึ่งจะแสดงถึงการยกระดับเพิ่มเติมในการแข่งขันด้านอาวุธ AI ในเดือนมีนาคม Reuters รายงานว่าการเปิดตัว R2 มีกำหนดไว้ในขั้นต้นสำหรับเดือนพฤษภาคม แต่กำหนดการเปิดตัวจริงนั้นไม่แน่นอน DeepSeek ยังได้เปิดตัวการอัปเกรดสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ V3 ในเดือนมีนาคม ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและนวัตกรรมในสายผลิตภัณฑ์

เจาะลึกการปรับปรุงทางเทคนิคของ DeepSeek R1-0528

ในขณะที่ผลกระทบในวงกว้างของการอัปเดต DeepSeek R1-0528 มีนัยสำคัญ การตรวจสอบอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับการปรับปรุงทางเทคนิคจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความคืบหน้าในการพัฒนาโมเดล AI มาเจาะลึกลงไปในการปรับปรุงเฉพาะและวิธีที่พวกเขามีส่วนทำให้ประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล

การให้เหตุผลและการอนุมานที่ได้รับการปรับปรุง: หัวใจหลักของการอัปเกรด

จุดเน้นหลักของ DeepSeek กับ R1-0528 คือการเพิ่มความลึกของการให้เหตุผลและขีดความสามารถในการอนุมานของโมเดล ซึ่งหมายความว่าโมเดลได้รับการติดตั้งอุปกรณ์ที่ดีกว่าเพื่อทำความเข้าใจบริบทของข้อมูล ดึงข้อสรุปเชิงตรรกะ และทำการคาดการณ์ตามข้อมูลที่มีอยู่ สิ่งนี้ทำได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมพื้นฐานของโมเดลและอัลกอริทึมการฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อจับภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล

ประเด็นสำคัญประการหนึ่งของการปรับปรุงนี้คือการปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการจัดการกับข้อมูลที่คลุมเครือหรือไม่สมบูรณ์ งานในโลกแห่งความเป็นจริงมักเกี่ยวข้องกับการจัดการกับข้อมูลที่ไม่แน่นอนหรือมีเสียงดัง R1-0528 แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่มากขึ้นในการกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและมุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบที่เกี่ยวข้องมากที่สุด ซึ่งช่วยให้สร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น

การจัดการงานที่ซับซ้อน: ก้าวข้ามแอปพลิเคชันอย่างง่าย

โมเดลที่ได้รับการอัปเกรดยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าในการจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน หรือต้องบูรณาการความรู้จากแหล่งต่างๆ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI ให้เป็นสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเป็นจริงมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันบริการลูกค้า การจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนอาจเกี่ยวข้องกับ:

• การทำความเข้าใจปัญหาเฉพาะของลูกค้า
• การเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลต่างๆ
• การกำหนดวิธีแก้ปัญหาเฉพาะบุคคล
• การนำเสนอวิธีแก้ปัญหาด้วยวิธีที่ชัดเจนและกระชับ

ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของ R1-0528 ในด้านนี้ทำให้เหมาะสำหรับการจัดการกับงานที่หลากหลายดังกล่าว ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความพึงพอใจของผู้ใช้

การลดภาพหลอน: ก้าวไปสู่ AI ที่น่าเชื่อถือ

ภาพหลอน หรือการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงหรือทำให้เข้าใจผิด เป็นความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ในขณะที่โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและดูเหมือนสมเหตุสมผล แต่ก็ไม่ถูกต้องเสมอไป และบางครั้งอาจ “หลอน” ข้อมูลที่ไม่มีพื้นฐานในความเป็นจริง

การลดภาพหลอนที่ระบุไว้ของ DeepSeek ลง 45-50% ในบางสถานการณ์แสดงถึงขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของโมเดล AI:

• เขียนใหม่: เมื่อถูกขอให้เขียนข้อความที่มีอยู่ใหม่ ตอนนี้ R1-0528 มีโอกาสน้อยที่จะแนะนำข้อผิดพลาดตามข้อเท็จจริงหรือตีความผิด
• สรุป: ในทำนองเดียวกัน เมื่อสรุปเอกสารหรือบทความ โมเดลจะจับประเด็นสำคัญได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและหลีกเลี่ยงการรวมข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด

การลดลงของภาพหลอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเพิ่มความน่าเชื่อถือของโมเดล AI และส่งเสริมการนำไปใช้ในแอปพลิเคชันที่มีความละเอียดอ่อนซึ่งความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์: ขยายขอบเขตของ AI

นอกเหนือจากการให้เหตุผลและความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว R1-0528 ยังมีความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงในการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเขียนเรียงความ นวนิยาย และวรรณกรรมประเภทอื่นๆ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงการก้าวข้ามการประมวลผลข้อมูลอย่างง่ายๆ และไปสู่การทำให้ AI สามารถสร้างเนื้อหาต้นฉบับและน่าสนใจได้ สิ่งนี้อาจมีแอปพลิเคชันที่สำคัญในสาขาต่างๆ ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงความบันเทิง

ด้วยการฝึกอบรมโมเดลในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของวรรณกรรม บทกวี และรูปแบบอื่นๆ ของการเขียนเชิงสร้างสรรค์ DeepSeek ได้ปรับปรุงความสามารถของ R1-0528 ในการทำความเข้าใจและเลียนแบบรูปแบบการเขียนที่แตกต่างกัน ปรับให้เข้ากับประเภทที่แตกต่างกัน และสร้างข้อความที่มีความสอดคล้องและจินตนาการ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเนื้อหาที่สร้างสรรค์โดย AI ก่อให้เกิดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความเป็นผู้เขียน ลิขสิทธิ์ และคุณธรรมทางศิลปะ

การสร้างโค้ดและความสามารถในการเล่นตามบทบาทที่ได้รับการปรับปรุง: แอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริง

นอกเหนือจากความก้าวหน้าในการให้เหตุผลและการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์แล้ว R1-0528 ยังแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงในด้านการปฏิบัติมากขึ้น เช่น การสร้างโค้ดและการเล่นตามบทบาท

• การสร้างโค้ด: โมเดลแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงในการสร้างโค้ดส่วนหน้า ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทำให้เป็นอัตโนมัติหรือเร่งกระบวนการพัฒนา โค้ดส่วนหน้าเป็นส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้โต้ตอบโดยตรง

• การเล่นตามบทบาท: ความสามารถในการเล่นตามบทบาทที่ได้รับการปรับปรุงช่วยให้โมเดลสามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาที่สมจริงและน่าสนใจยิ่งขึ้น โมเดลสามารถสวมบทบาทที่แตกต่างกันและตอบสนองต่อข้อมูลป้อนเข้าของผู้ใช้อย่างเหมาะสม และอาจมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่สามารถให้การสนับสนุนที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความสามารถที่ใช้งานได้จริงเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสามารถรอบด้านของ R1-0528 และศักยภาพในการส่งผลกระทบในเชิงบวกต่ออุตสาหกรรมที่หลากหลาย

แนวทางการกลั่น: การปรับปรุงโมเดล Qwen ของ Alibaba

แนวทางความร่วมมือของ DeepSeek กับ Alibaba สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของการแบ่งปันความรู้และความร่วมมือภายในชุมชน AI:

ด้วยการใช้กระบวนการให้เหตุผลที่ใช้โดย R1-0528 กับโมเดล Qwen 3 8B Base ของ Alibaba (กระบวนการที่เรียกว่าการกลั่น) DeepSeek สามารถตระหนักถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Qwen ได้มากกว่า 10%

การกลั่นเกี่ยวข้องกับการใช้ความรู้ที่ได้รับจากโมเดลที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนกว่าในการฝึกอบรมโมเดลที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่มีการลดระดับประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัด ในกรณีนี้ DeepSeek’s R1-0528 ทำหน้าที่เป็น “ครู” ที่โมเดล Qwen ของ Alibaba สามารถเรียนรู้ได้

ความร่วมมือประเภทนี้สามารถเร่งการพัฒนาโมเดล AI และช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญซึ่งกันและกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ผลกระทบและทิศทางในอนาคต

การอัปเดต DeepSeeks R1-0528 เน้นย้ำถึงพลวัตและความสามารถในการแข่งขันของตลาด AI ความมุ่งมั่นของ DeepSeeks ในการปรับปรุงการให้เหตุผล การลดภาพหลอน และการขยายโมเดลไปสู่พื้นที่แอปพลิเคชันใหม่ๆ บ่งบอกถึงแผนในอนาคตที่ทะเยอทะยาน

การแข่งขันอย่างต่อเนื่องระหว่าง Deepseek และคู่แข่งในสหรัฐฯ ยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมและเร่งการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อนและใช้งานได้จริงมากขึ้น