DeepSeek R2: หัวข้อร้อนแรงท่ามกลางการแข่งขันทางเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีน
โลกเทคโนโลยีกำลังคึกคักกับการคาดเดาเกี่ยวกับ DeepSeek ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ AI ของจีน และโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) แบบโอเพนซอร์สที่กำลังจะมาถึง R2 การคาดการณ์นี้เกิดขึ้นในขณะที่สงครามเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีนกำลังทวีความรุนแรงขึ้น ซึ่งเพิ่มความน่าสนใจอีกชั้นหนึ่งให้กับกิจกรรมของ DeepSeek
เสียงกระซิบเกี่ยวกับ R2: ประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และวันเปิดตัว
ข่าวลือเกี่ยวกับ DeepSeek-R2 ซึ่งเป็นรุ่นต่อจากโมเดลการให้เหตุผล R1 ที่เปิดตัวในเดือนมกราคม กำลังแพร่หลายทางออนไลน์ การคาดเดารวมถึงการเปิดตัวที่กำลังจะเกิดขึ้นและเกณฑ์มาตรฐานที่กล่าวถึงในด้านประสิทธิภาพด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ ความสนใจที่เพิ่มขึ้นนี้สะท้อนให้เห็นถึงกระแสที่เกิดขึ้นจากการเปิดตัวโมเดล AI โอเพนซอร์สขั้นสูงอย่างต่อเนื่องของ DeepSeek, V3 และ R1 ระหว่างปลายเดือนธันวาคม 2024 ถึงมกราคม โมเดลเหล่านี้รายงานว่าประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่งโดยมีต้นทุนและพลังการประมวลผลเพียงเล็กน้อย ซึ่งโดยทั่วไปบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ต้องการสำหรับโครงการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) LLM เป็นกระดูกสันหลังของบริการ AI เชิงสร้างสรรค์เช่น ChatGPT
ถอดรหัสการคาดเดา: สถาปัตยกรรม Hybrid MoE และชิป Ascend ของ Huawei
จากโพสต์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียการซื้อขายหุ้นของจีน Jiuyangongshe เชื่อกันว่า DeepSeek’s R2 ได้รับการพัฒนาด้วยสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของ mixture-of-experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์มากถึง 1.2 ล้านล้านพารามิเตอร์ สถาปัตยกรรมนี้กล่าวกันว่าจะทำให้ R2 ถูกกว่า OpenAI’s GPT-4o ถึง 97.3% ในการสร้าง
ทำความเข้าใจกับ Mixture of Experts (MoE)
MoE เป็นแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องที่แบ่งโมเดล AI ออกเป็นเครือข่ายย่อยหรือผู้เชี่ยวชาญที่แยกจากกัน โดยแต่ละเครือข่ายมีความเชี่ยวชาญในชุดย่อยของข้อมูลอินพุต ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อดำเนินงาน ลดต้นทุนการคำนวณอย่างมากระหว่างการฝึกอบรมล่วงหน้าและเพิ่มความเร็วในการทำงานในช่วงเวลาการอนุมาน
บทบาทของพารามิเตอร์ในการเรียนรู้ของเครื่อง
ในการเรียนรู้ของเครื่อง พารามิเตอร์คือตัวแปรภายในระบบ AI ที่ได้รับการปรับระหว่างการฝึกอบรม พวกเขาตัดสินว่าข้อมูลแจ้งเตือนนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการได้อย่างไร
ชิป Ascend 910B ของ Huawei: องค์ประกอบหลัก
โพสต์ที่ถูกลบไปแล้วบน Jiuyangongshe ยังอ้างว่า R2 ได้รับการฝึกฝนบนคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ที่ขับเคลื่อนโดยชิป Ascend 910B ของ Huawei Technologies ระบบนี้รายงานว่ามีประสิทธิภาพสูงถึง 91% เมื่อเทียบกับคลัสเตอร์ที่ใช้ Nvidia A100 ขนาดใกล้เคียงกัน
ความสามารถด้านวิสัยทัศน์ที่ได้รับการปรับปรุง
โพสต์อื่น ๆ แนะนำว่า R2 มี ‘วิสัยทัศน์ที่ดีกว่า’ รุ่นก่อนหน้า R1 ซึ่งไม่มีฟังก์ชันการมองเห็น
การขยายผลของโซเชียลมีเดีย: X (เดิมชื่อ Twitter) เข้ามามีส่วนร่วม
แม้ว่าจะไม่มีการยืนยันอย่างเป็นทางการ แต่หลายบัญชีบน X ซึ่งเดิมชื่อ Twitter ได้ขยายโพสต์ Jiuyangongshe ทำให้เกิดคลื่นการสนทนาเกี่ยวกับ R2
มุมมองของ Menlo Ventures: การเปลี่ยนไปจากห่วงโซ่อุปทานของสหรัฐฯ
Deedy Das ผู้อำนวยการของ Menlo Ventures ซึ่งเป็นบริษัทร่วมทุนชั้นนำใน Silicon Valley กล่าวในโพสต์ X ว่า R2 แสดงถึง ‘การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่จากห่วงโซ่อุปทานของสหรัฐฯ’ ข้อสังเกตนี้ขึ้นอยู่กับการพัฒนาโมเดล AI โดยใช้ชิป AI ของจีนและซัพพลายเออร์ในท้องถิ่นอื่น ๆ โพสต์ของ Das ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยมียอดดูมากกว่า 602,000 ครั้ง
ความเงียบของ DeepSeek: ไม่มีความคิดเห็นอย่างเป็นทางการ
DeepSeek และ Huawei ยังคงเงียบ ไม่แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการคาดเดาอย่างต่อเนื่อง
รายงานของรอยเตอร์: วันเปิดตัวที่เป็นไปได้
รายงานของรอยเตอร์ในเดือนมีนาคมระบุว่า DeepSeek วางแผนที่จะเปิดตัว R2 เร็วที่สุดในเดือนนี้ อย่างไรก็ตาม สตาร์ทอัพได้รักษาความลับเกี่ยวกับการเปิดตัวโมเดล AI ใหม่
บริษัทที่ปกคลุมไปด้วยความลึกลับ
แม้จะมีความสนใจอย่างมากใน DeepSeek และผู้ก่อตั้ง Liang Wenfeng แต่บริษัทก็หลีกเลี่ยงการมีส่วนร่วมกับสาธารณชนเป็นส่วนใหญ่ นอกเหนือจากการเปิดตัวการอัปเดตผลิตภัณฑ์และเอกสารวิจัยเป็นครั้งคราว การอัปเกรด LLM ล่าสุดของบริษัทที่ตั้งอยู่ในหางโจวเกิดขึ้นเมื่อเกือบหนึ่งเดือนที่แล้ว เมื่อเปิดตัวความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับโมเดล V3
ความสำคัญของ DeepSeek’s R2 ในภูมิทัศน์ AI
โมเดล R2 ของ DeepSeek ได้รับความสนใจจากชุมชน AI ด้วยเหตุผลหลายประการ ความก้าวหน้าที่กล่าวถึงในด้านประสิทธิภาพด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ และสถาปัตยกรรมแสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในสาขานี้ การเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นจากห่วงโซ่อุปทานของสหรัฐฯ ตามที่ Menlo Ventures เน้นย้ำ ก็ก่อให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับอนาคตของการพัฒนา AI และการแข่งขันระดับโลก
ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: ตัวเปลี่ยนเกม
การอ้างว่า R2 ถูกกว่า OpenAI’s GPT-4o ถึง 97.3% ในการสร้างเป็นประเด็นที่น่าสนใจเป็นพิเศษ หากเป็นจริง สิ่งนี้จะทำให้การเข้าถึงความสามารถ AI ขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย ทำให้บริษัทขนาดเล็กและสถาบันวิจัยสามารถเข้าร่วมในการปฏิวัติ AI ได้
ประสิทธิภาพ: ผลักดันขอบเขตของ AI
เกณฑ์มาตรฐานที่รายงานในด้านประสิทธิภาพชี้ให้เห็นว่า R2 สามารถเทียบเคียงหรือเหนือกว่าโมเดล AI ที่ทันสมัยที่มีอยู่ได้ สิ่งนี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และหุ่นยนต์
สถาปัตยกรรม Hybrid MoE: แนวทางที่มีแนวโน้ม
การใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของ mixture-of-experts (MoE) เป็นลักษณะที่น่าสังเกตของ R2 แนวทางนี้มีศักยภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล AI ได้อย่างมาก
ความท้าทายต่อการครอบงำของสหรัฐฯ ในด้าน AI หรือไม่?
การพัฒนา R2 โดยใช้ชิป AI ของจีนและซัพพลายเออร์ในท้องถิ่นอื่น ๆ ทำให้เกิดความเป็นไปได้ที่จะเกิดความท้าทายต่อการครอบงำของสหรัฐฯ ในอุตสาหกรรม AI สิ่งนี้อาจนำไปสู่การแข่งขันและนวัตกรรมที่เพิ่มขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภค
ผลกระทบต่อสงครามเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีน
การคาดเดาเกี่ยวกับโมเดล R2 ของ DeepSeek กำลังเกิดขึ้นท่ามกลางฉากหลังของสงครามเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีนที่ทวีความรุนแรงขึ้น ความขัดแย้งนี้มีลักษณะเฉพาะคือข้อจำกัดในการส่งออกเทคโนโลยี การลงทุน และความร่วมมือ ความสำเร็จของ DeepSeek’s R2 สามารถส่งเสริมความพยายามของจีนเพื่อให้บรรลุความเป็นอิสระทางเทคโนโลยีและท้าทายความเป็นผู้นำของสหรัฐฯ ในด้าน AI
การตอบสนองของสหรัฐฯ
รัฐบาลสหรัฐฯ มีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อการเติบโตของบริษัท AI ของจีนเช่น DeepSeek โดยการลงทุนที่เพิ่มขึ้นในการวิจัยและพัฒนา AI ในประเทศ รวมถึงมาตรการเพื่อปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของสหรัฐฯ และป้องกันการถ่ายโอนเทคโนโลยีที่ละเอียดอ่อนไปยังประเทศจีน
ยุคใหม่ของการแข่งขัน AI
การเกิดขึ้นของ DeepSeek และบริษัท AI ของจีนอื่น ๆ บ่งบอกถึงยุคใหม่ของการแข่งขัน AI การแข่งขันนี้มีแนวโน้มที่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมและนำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้น
ความสำคัญของ AI โอเพนซอร์ส
ความมุ่งมั่นของ DeepSeek ต่อ AI โอเพนซอร์สเป็นปัจจัยสำคัญในการเติบโตของความนิยม AI โอเพนซอร์สช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถเข้าถึง แก้ไข และแจกจ่ายโมเดล AI ได้อย่างอิสระ สิ่งนี้ส่งเสริมความร่วมมือและเร่งความเร็วของนวัตกรรม
ข้อดีของ AI โอเพนซอร์ส
- ความโปร่งใสที่เพิ่มขึ้น: โมเดล AI โอเพนซอร์สมีความโปร่งใส ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจวิธีการทำงานและระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นได้
- นวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น: AI โอเพนซอร์สส่งเสริมความร่วมมือและเร่งความเร็วของนวัตกรรม
- การเข้าถึงที่กว้างขึ้น: AI โอเพนซอร์สทำให้เทคโนโลยี AI เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลก
- ลดต้นทุน: AI โอเพนซอร์สสามารถลดต้นทุนในการพัฒนาและปรับใช้โซลูชัน AI
อนาคตของ DeepSeek และภูมิทัศน์ AI
การคาดเดาเกี่ยวกับโมเดล R2 ของ DeepSeek เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของบริษัท AI ของจีนในภูมิทัศน์ AI ทั่วโลก ความมุ่งมั่นของ DeepSeek ต่อ AI โอเพนซอร์ส ความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ และศักยภาพในการท้าทายการครอบงำของสหรัฐฯ ในด้าน AI ทำให้เป็นบริษัทที่น่าจับตามอง
ความท้าทายและโอกาส
DeepSeek เผชิญกับความท้าทายหลายประการ รวมถึงการแข่งขันจากยักษ์ใหญ่ด้าน AI ที่จัดตั้งขึ้น การตรวจสอบด้านกฎระเบียบ และสงครามเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีนที่กำลังดำเนินอยู่ อย่างไรก็ตาม บริษัทยังมีโอกาสที่สำคัญในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ และขยายขอบเขตการเข้าถึงต่อไป
ผลกระทบในวงกว้าง
ความสำเร็จของ DeepSeek และบริษัท AI ของจีนอื่น ๆ จะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่ออนาคตของ AI มันจะกำหนดทิศทางของการวิจัยและพัฒนา AI มีอิทธิพลต่อระบบนิเวศ AI ทั่วโลก และมีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องของอุตสาหกรรมและสังคม
เจาะลึกด้านเทคนิคของ R2
แม้ว่าข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวกับ R2 ของ DeepSeek ยังคงเป็นการคาดเดา แต่การคาดเดาอย่างมีการศึกษาบางอย่างสามารถทำได้เกี่ยวกับพื้นฐานทางเทคนิคที่อาจเกิดขึ้นตามข้อมูลที่มีอยู่และแนวโน้มของอุตสาหกรรม
การปรับปรุงที่คาดหวังเหนือ R1
เมื่อพิจารณาว่า R2 ถูกวางตำแหน่งให้เป็นผู้สืบทอดของ R1 จึงเป็นเหตุผลที่สมเหตุสมผลที่จะถือว่ามันจะรวมการปรับปรุงในหลาย ๆ ด้านที่สำคัญ:
- ขนาดโมเดลที่เพิ่มขึ้น: โดยทั่วไปแล้วโมเดลที่ใหญ่กว่าจะแปลเป็นการเพิ่มความสามารถในการเรียนรู้และแสดงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล พารามิเตอร์ 1.2 ล้านล้านที่รายงาน หากถูกต้อง จะวางตำแหน่ง R2 ในหมู่โมเดล AI ที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน
- ข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง: คุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับประสิทธิภาพของโมเดล AI R2 น่าจะได้รับประโยชน์จากชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ใหญ่ขึ้นและมีความหลากหลายมากขึ้นเมื่อเทียบกับ R1
- สถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสม: นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโมเดล AI ได้อย่างมาก สถาปัตยกรรม MoE แบบไฮบริดที่ร่ำลือแสดงให้เห็นว่า DeepSeek กำลังสำรวจเทคนิคขั้นสูงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ R2
- ความสามารถด้านวิสัยทัศน์ที่ได้รับการปรับปรุง: การอ้างว่า R2 มี ‘วิสัยทัศน์ที่ดีกว่า’ R1 บ่งชี้ว่าอาจรวมฟังก์ชันการทำงานของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ทำให้สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลภาพได้
แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้ของ R2
การรวมกันของขนาดโมเดลที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง สถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสม และความสามารถด้านวิสัยทัศน์ที่ได้รับการปรับปรุงจะช่วยให้ R2 สามารถเป็นเลิศในการใช้งานที่หลากหลาย:
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): R2 สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ, การแปลภาษา, การวิเคราะห์ความรู้สึก และการพัฒนาแชทบอท
- คอมพิวเตอร์วิทัศน์: R2 สามารถนำไปใช้กับการจดจำภาพ, การตรวจจับวัตถุ, การวิเคราะห์วิดีโอ และการขับขี่อัตโนมัติ
- หุ่นยนต์: R2 สามารถขับเคลื่อนหุ่นยนต์ด้วยความสามารถในการรับรู้และการตัดสินใจขั้นสูง ทำให้พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้
- การค้นพบยา: R2 สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวภาพจำนวนมหาศาลและระบุผู้สมัครยาที่มีศักยภาพ
- การสร้างแบบจำลองทางการเงิน: R2 สามารถนำไปใช้กับการพยากรณ์ทางการเงิน, การจัดการความเสี่ยง และการตรวจจับการฉ้อโกง
ความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์
ประสิทธิภาพของโมเดล AI เช่น R2 ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ การใช้ชิป Ascend 910B ของ Huawei ในการฝึกอบรม R2 เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของฮาร์ดแวร์เฉพาะทางสำหรับการพัฒนา AI
- GPUs และ TPUs: หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) มักใช้สำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล AI
- หน่วยความจำแบนด์วิธสูง (HBM): HBM ให้การเข้าถึงหน่วยความจำที่รวดเร็ว ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อประสิทธิภาพของโมเดล AI ขนาดใหญ่
- เทคโนโลยีการเชื่อมต่อ: การเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่างโปรเซสเซอร์และหน่วยความจำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับขนาดการฝึกอบรม AI ในหลายเครื่อง
จริยธรรมของการพัฒนา AI
เมื่อโมเดล AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของการพัฒนาและการปรับใช้
- การลดอคติ: โมเดล AI สามารถสืบทอดอคติจากข้อมูลการฝึกอบรม นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเลือกปฏิบัติ การพัฒนาเทคนิคสำหรับการลดอคติในโมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญ
- ความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบาย: สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าโมเดล AI ตัดสินใจอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง เทคนิคสำหรับการปรับปรุงความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายของโมเดล AI เป็นสิ่งจำเป็น
- การคุ้มครองความเป็นส่วนตัว: โมเดล AI สามารถใช้เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมหาศาล การปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดล AI ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญ
- การแทนที่งาน: ระบบอัตโนมัติ AI สามารถนำไปสู่การแทนที่งานในบางอุตสาหกรรม การพัฒนากลยุทธ์สำหรับการลดผลกระทบด้านลบของระบบอัตโนมัติ AI ต่อคนงานเป็นสิ่งสำคัญ
บทสรุป
ข้อมูลเกี่ยวกับโมเดล R2 ของ DeepSeek ส่วนใหญ่ยังคงเป็นการคาดเดา อย่างไรก็ตาม ข่าวลือเกี่ยวกับโมเดลนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของบริษัท AI ของจีนและสงครามเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ-จีนที่ทวีความรุนแรงขึ้น ความมุ่งมั่นของ DeepSeek ต่อ AI โอเพนซอร์ส ความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ และศักยภาพในการท้าทายการครอบงำของสหรัฐฯ ในด้าน AI ทำให้เป็นบริษัทที่น่าจับตามอง เมื่อโมเดล AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของการพัฒนาและการปรับใช้