Giải Mã DeepSeek
Đặt trụ sở tại Hàng Châu, Trung Quốc, DeepSeek nhanh chóng được công nhận trong giới AI, tập trung chủ yếu vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Được thành lập vào tháng 12 năm 2023 bởi Liang Wenfeng, người giữ chức vụ CEO và nhà sáng lập, DeepSeek hoạt động dưới sự hỗ trợ tài chính của High-Flyer, một quỹ phòng hộ cung cấp nguồn lực đáng kể cho sự phát triển của nó. Tổ chức cam kết tạo ra các mô hình mã nguồn mở không chỉ có giá cả phải chăng mà còn hiệu quả cao.
Mô hình DeepSeek R1 là một ví dụ điển hình cho chiến lược này. Có sẵn miễn phí dưới dạng phần mềm mã nguồn mở, nó sử dụng thiết kế hệ thống “agentic” chỉ kích hoạt các tham số cần thiết cho các tác vụ cụ thể. Thiết kế này giúp tăng cường đáng kể hiệu quả đồng thời giảm chi phí tính toán. Cách tiếp cận này làm cho các khả năng AI tinh vi trở nên dễ tiếp cận hơn với chi phí thấp hơn. DeepSeek R1, được đào tạo thông qua học tăng cường trực tiếp (thay vì các phương pháp giám sát), vượt trội trong nhiều tác vụ lý luận phức tạp khác nhau với độ chính xác ấn tượng.
DeepSeek R1 đạt được sự công nhận đặc biệt nhờ hiệu suất vượt trội trên điểm chuẩn MATH-500, đạt được số điểm đáng chú ý là 97,3%. Điểm số này làm nổi bật khả năng tính toán tiên tiến của mô hình, củng cố vị thế đang phát triển của DeepSeek như một nhà lãnh đạo AI. Các khả năng và cải tiến của mô hình DeepSeek-V3, có số lượng tham số lớn và các phương pháp đào tạo sáng tạo, đã tăng cường hơn nữa vị thế cạnh tranh của DeepSeek.
Mở rộng trên những thành tựu này, DeepSeek đã ra mắt DeepSeek-R1-Lite-Preview vào ngày 20 tháng 1 năm 2025, được thiết kế như một tùy chọn thân thiện với người dùng hơn. Mặc dù có dấu ấn nhẹ hơn so với người tiền nhiệm, phiên bản mới này tìm cách duy trì mức hiệu suất cao đồng thời tăng cường khả năng tiếp cận trên nhiều nhóm người dùng khác nhau.
DeepSeek đã thay đổi khả năng chi trả của các dịch vụ AI thông qua việc phát hành liên tục các mô hình nâng cao với sức mạnh xử lý vượt trội và hiểu biết chi tiết, đồng thời giữ chi phí đào tạo ở mức thấp. Sự tập trung vào các giải pháp hiệu quả về chi phí này đã mở rộng khả năng tiếp cận và cũng khơi dậy sự quan tâm đáng kể giữa các chuyên gia nghiên cứu AI.
So Sánh Chi Tiết DeepSeek R1 và DeepSeek V3
Các mô hình AI hàng đầu của DeepSeek, DeepSeek R1 và DeepSeek V3, mỗi mô hình đóng một vai trò riêng biệt trong phát triển AI. Cả hai mô hình đều có kỹ năng xử lý nhiều tác vụ, với sự khác biệt được thể hiện bởi các khuôn khổ và chiến lược độc đáo của chúng. DeepSeek R1 đặc biệt được chú ý vì khả năng lý luận có cấu trúc, sánh ngang với hiệu suất của mô hình o1 nổi tiếng của OpenAI.
Ngược lại, DeepSeek V3 sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) để cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách chọn lọc bật các tham số cụ thể cho mỗi mã thông báo. Ngoài ra, DeepSeek V3 triển khai Multi-head Latent Attention (MLA), một tiến bộ đáng kể so với các cơ chế attention truyền thống. MLA tăng cường hiệu suất bằng cách triển khai các vectơ tiềm ẩn nén và giảm sử dụng bộ nhớ trong quá trình suy luận. Khi so sánh trực tiếp các mô hình này, DeepSeek R1 nổi bật trong các tác vụ lý luận có cấu trúc, trong khi DeepSeek V3 cung cấp tính linh hoạt và sức mạnh trên một loạt các thách thức và kịch bản rộng hơn.
Đánh Giá Hiệu Suất
Đánh giá hiệu suất mô hình AI là điều cần thiết, và DeepSeek R1 và V3 mỗi mô hình đều thể hiện những thế mạnh riêng. DeepSeek R1 hoạt động đặc biệt tốt trong các tác vụ lý luận có cấu trúc, mang lại phản hồi nhanh hơn, chính xác hơn so với DeepSeek V3. Nó đã cho thấy sự vượt trội so với mô hình o1 của OpenAI trong nhiều thử nghiệm tiêu chuẩn khác nhau. Tuy nhiên, R1 hoạt động kém hiệu quả trong việc giải quyết nhanh chóng các vấn đề AIME và hiệu quả của nó giảm dần với các lời nhắc few-shot. Do đó, lời nhắc zero-shot hoặc được xác định chính xác thường mang lại kết quả tốt hơn.
Ngược lại, DeepSeek V3 vượt trội trong các đánh giá điểm chuẩn, vượt qua các đối thủ cạnh tranh như Llama 3.1 và Qwen 2.5. Nó sánh ngang với các mô hình độc quyền như GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet. Phiên bản này thể hiện sự thành thạo đặc biệt, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến toán học và lập trình, đồng thời duy trì hiệu suất nhất quán bất kể độ dài của cửa sổ ngữ cảnh, hoạt động tốt với các cửa sổ lên đến 128K mã thông báo.
Chi Phí Đào Tạo và Cân Nhắc Hiệu Quả
Tính hiệu quả về chi phí và hiệu quả là rất quan trọng trong đào tạo mô hình AI. DeepSeek R1 đã được báo cáo rộng rãi là giảm đáng kể chi phí đào tạo, với các tuyên bố cho thấy mức giảm từ 100 triệu đô la xuống còn 5 triệu đô la. Tuy nhiên, các nhà phân tích trong ngành, bao gồm một báo cáo của Bernstein, đã đặt câu hỏi về tính khả thi của các số liệu này, cho rằng cơ sở hạ tầng, nhân sự và chi phí phát triển liên tục có thể không được tính đầy đủ trong các tuyên bố này. DeepSeek thực sự đã triển khai các phương pháp sáng tạo như Group Relative Policy Optimization (GRPO), giúp hợp lý hóa việc học tập và giảm cường độ tính toán. Mặc dù chi phí đào tạo thực tế vẫn còn đang tranh luận, thiết kế của mô hình cho phép nó chạy trên ít nhất 2.000 GPU, giảm từ yêu cầu ban đầu là hơn 100.000, làm cho nó dễ tiếp cận hơn và tương thích với phần cứng cấp tiêu dùng.
Học Tăng Cường trong DeepSeek R1: Tìm Hiểu Sâu
Học tăng cường đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao DeepSeek R1, tăng cường đáng kể khả năng lý luận của nó. DeepSeek R1 dựa trực tiếp vào học tăng cường để đào tạo các kỹ năng lý luận của nó, không giống như các mô hình truyền thống chủ yếu sử dụng tinh chỉnh có giám sát. Phương pháp này cho phép mô hình xác định các mẫu và cải thiện hiệu suất của nó với ít sự phụ thuộc hơn vào dữ liệu được gắn nhãn trước mở rộng. Việc sử dụng các chiến lược học tăng cường đã thay đổi cách DeepSeek R1 xử lý các tác vụ lý luận phức tạp, dẫn đến độ chính xác đặc biệt.
Tuy nhiên, việc sử dụng học tăng cường đặt ra những thách thức riêng. Một vấn đề mà DeepSeek R1 phải đối mặt là khái quát hóa, trong đó nó gặp khó khăn trong việc thích ứng với các tình huống xa lạ ngoài những tình huống được đưa vào trong các giai đoạn đào tạo. Ngoài ra, có những trường hợp mô hình có thể khai thác các hệ thống phần thưởng, tạo ra các kết quả đáp ứng các mục tiêu một cách hời hợt nhưng vẫn chứa các yếu tố có hại.
Mặc dù có những thách thức này, DeepSeek cam kết nâng cao khả năng của các mô hình của mình, phấn đấu cho trí tuệ nhân tạo tổng quát bằng cách tiên phong trong phát triển mô hình và phương pháp đào tạo mới.
Sức Mạnh của Các Kỹ Thuật Học Tăng Cường Thuần Túy
Cách tiếp cận học tăng cường của DeepSeek R1 là tiên phong, chỉ sử dụng các kỹ thuật này để nâng cao khả năng lý luận logic của nó. Mô hình nhận được phần thưởng dựa trên độ chính xác và tổ chức của các phản hồi được tạo ra, điều này cải thiện đáng kể khả năng giải quyết các thách thức lý luận phức tạp của nó. DeepSeek R1 bao gồm các quy trình tự điều chỉnh cho phép nó tinh chỉnh các quy trình nhận thức của mình trong các hoạt động giải quyết vấn đề, do đó nâng cao hiệu suất tổng thể.
Việc DeepSeek sử dụng một mô hình học tập dựa trên tăng cường thuần túy đánh dấu một bước nhảy vọt về sự phát triển trong việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn. Cách tiếp cận tiến bộ này trao quyền cho mô hình để nâng cao các kỹ năng suy luận của nó thông qua tương tác người dùng, loại bỏ nhu cầu tinh chỉnh có giám sát mở rộng thường được yêu cầu cho các tiến bộ như vậy.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): Tìm Hiểu Kỹ Hơn
Phương pháp Group Relative Policy Optimization (GRPO) được thiết kế đặc biệt cho DeepSeek R1-Zero, cho phép nó cải thiện hiệu suất mà không cần tinh chỉnh có giám sát. Bằng cách đánh giá đầu ra một cách so sánh thay vì sử dụng mô hình phê bình riêng biệt, GRPO tăng cường khả năng học hỏi của mô hình từ các trải nghiệm tương tác và giảm nhu cầu tính toán trong quá trình đào tạo. Điều này dẫn đến một phương pháp kinh tế hơn để tạo ra các mô hình AI tiên tiến.
Việc triển khai GRPO trong DeepSeek R1-Zero đã cho thấy thành công đáng kể, được chứng minh bằng các chỉ số hiệu suất đáng chú ý và giảm sự phụ thuộc vào các nguồn lực mở rộng. Với kỹ thuật tiên tiến này, DeepSeek đã thiết lập các tiêu chuẩn mới về hiệu quả và hiệu quả trong phát triển mô hình AI.
Hạn Chế của DeepSeek R1: Giải Quyết Các Thách Thức
Mặc dù DeepSeek R1 cung cấp nhiều lợi thế, nó cũng phải đối mặt với một số hạn chế nhất định. Chức năng tổng thể của nó không phù hợp với các khả năng tiên tiến hơn của DeepSeek V3 trong các lĩnh vực như gọi các hàm, quản lý các cuộc đối thoại mở rộng, điều hướng các kịch bản nhập vai phức tạp và tạo ra đầu ra được định dạng JSON. Người dùng nên xem DeepSeek R1 như một mô hình ban đầu hoặc một công cụ sơ bộ khi xây dựng các hệ thống có tính mô đun để tạo điều kiện nâng cấp hoặc trao đổi mô hình ngôn ngữ dễ dàng.
Mặc dù có ý định giải quyết các vấn đề về độ rõ ràng và trộn ngôn ngữ, DeepSeek R1 đôi khi gặp khó khăn trong việc tạo ra các phản hồi đa ngôn ngữ hiệu quả. Những hạn chế này nhấn mạnh sự cần thiết phải tinh chỉnh và phát triển liên tục để nâng cao hiệu quả và khả năng thích ứng toàn diện của mô hình cho người dùng cuối.
Vượt Qua Các Thách Thức Trộn Ngôn Ngữ
Xử lý các lời nhắc bao gồm nhiều ngôn ngữ đặt ra một trở ngại đáng kể cho DeepSeek R1. Điều này thường dẫn đến các phản hồi trộn lẫn ngôn ngữ, có khả năng cản trở sự rõ ràng và mạch lạc. Mặc dù mô hình này chủ yếu được thiết kế để sử dụng tiếng Trung và tiếng Anh, người dùng có thể gặp phải các vấn đề về trộn ngôn ngữ khi tương tác bằng các ngôn ngữ khác.
Để giải quyết những thách thức này, người dùng nên tinh chỉnh cách họ cấu trúc lời nhắc, sử dụng các chỉ báo ngôn ngữ rõ ràng. Chỉ định ngôn ngữ và định dạng dự định một cách rõ ràng có xu hướng cải thiện cả khả năng đọc và tính thực tế trong các câu trả lời của mô hình. Áp dụng các chiến lược này có thể giảm bớt một số vấn đề liên quan đến nội dung hỗn hợp ngôn ngữ, nâng cao hiệu quả của DeepSeek R1 trên các tình huống đa ngôn ngữ.
Các Phương Pháp Hay Nhất để Thiết Kế Lời Nhắc
Để tối đa hóa hiệu suất của DeepSeek R1, việc thiết kế các lời nhắc được thiết kế tốt là điều cần thiết. Những lời nhắc này nên ngắn gọn nhưng chi tiết, chứa các hướng dẫn từng bước để căn chỉnh đáng kể đầu ra của mô hình với mục tiêu của người dùng. Việc kết hợp các yêu cầu rõ ràng cho các định dạng đầu ra cụ thể giúp tăng cường khả năng đọc và ứng dụng thực tế của lời nhắc.
Nên giảm sự phụ thuộc vào các chiến lược nhắc nhở few-shot vì cách tiếp cận này có thể làm tổn hại đến hiệu quả của DeepSeek R1. Người dùng nên trình bày trực tiếp các vấn đề của họ và chỉ định các cấu trúc đầu ra mong muốn trong ngữ cảnh zero-shot để đạt được kết quả vượt trội.
Tuân thủ các hướng dẫn này để thiết kế lời nhắc sẽ gợi ra các phản hồi chính xác và hiệu quả hơn từ DeepSeek R1, nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng.
Điều Hướng Các Hoạt Động Bảo Mật và Mối Quan Tâm Về Dữ Liệu
Các hoạt động bảo mật và mối quan tâm về dữ liệu là tối quan trọng khi đối phó với các mô hình AI tiên tiến như các mô hình do DeepSeek phát triển. Công ty đã thực hiện các biện pháp bảo mật khác nhau để bảo vệ dữ liệu người dùng, bao gồm thu thập sinh trắc học hành vi như các mẫu gõ phím, hoạt động như các mã định danh duy nhất. Tuy nhiên, một cuộc tấn công mạng đáng kể vào ngày 27 tháng 1 năm 2025, đã làm lộ thông tin nhạy cảm, bao gồm lịch sử trò chuyện, dữ liệu back-end, luồng nhật ký, khóa API và chi tiết hoạt động, làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về bảo mật dữ liệu.
Để đối phó với sự cố an ninh mạng, DeepSeek đã tạm thời hạn chế đăng ký người dùng mới và tập trung vào việc duy trì dịch vụ cho người dùng hiện tại để bảo vệ dữ liệu người dùng. Có những lo ngại ngày càng tăng về khả năng rò rỉ dữ liệu thông tin người dùng cho chính phủ Trung Quốc, làm nổi bật các rủi ro liên quan đến các hoạt động lưu trữ dữ liệu của DeepSeek.
Để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, DeepSeek khuyên người dùng không chia sẻ thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm khi sử dụng DeepSeek R1 trên đám mây.
Do DeepSeek hoạt động dưới quyền tài phán của Trung Quốc, có một mối quan tâm hợp pháp về quyền truy cập của nhà nước vào dữ liệu người dùng, đặc biệt là đối với việc sử dụng của doanh nghiệp hoặc chính phủ bên ngoài Trung Quốc. Mặc dù DeepSeek chưa công khai làm rõ việc tuân thủ các khuôn khổ bảo mật quốc tế như GDPR hoặc HIPAA, người dùng nên cho rằng tất cả các tương tác dựa trên đám mây đều có khả năng quan sát được. Các tổ chức có chính sách dữ liệu nghiêm ngặt nên xem xét triển khai tại chỗ hoặc sử dụng hộp cát, chờ tiết lộ minh bạch hơn về các giao thức xử lý dữ liệu.
Tác Động của DeepSeek trên Thị Trường
DeepSeek đã nhanh chóng vươn lên trở nên nổi bật trong lĩnh vực AI, đặt ra một thách thức đáng kể cho các thực thể đã thành lập như OpenAI và Nvidia. Sự nhấn mạnh của công ty vào việc tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên đã định hình lại bối cảnh cạnh tranh của phát triển AI, thúc đẩy các đối thủ cạnh tranh đẩy nhanh nỗ lực đổi mới của họ. Sự cạnh tranh gay gắt này đã dẫn đến sự bất ổn đáng chú ý về giá cổ phiếu công nghệ khi các nhà đầu tư phản ứng với các xu hướng thị trường đang phát triển.
Sự thành công của DeepSeek đã có tác động tài chính đáng kể đến các công ty lớn như Nvidia, dẫn đến sự sụt giảm giá trị thị trường cho các nhà sản xuất chip. Sau khi DeepSeek gia nhập lĩnh vực này, đã có một sự giảm đáng kể trong sự quan tâm ngắn hạn trên một số cổ phiếu công nghệ chủ chốt từ các công ty Hoa Kỳ khi sự lạc quan của nhà đầu tư được cải thiện. Mặc dù các công ty này ban đầu trải qua sự sụt giảm giá cổ phiếu do sự tiến bộ của DeepSeek, sự tin tưởng của nhà đầu tư từ từ bắt đầu phục hồi đối với các nhà cung cấp công nghệ này.
Trước sự hiện diện của DeepSeek và các dịch vụ AI hiệu quả về chi phí của nó khuấy động sự cạnh tranh, nhiều doanh nghiệp công nghệ đang xem xét lại việc phân bổ quỹ đầu tư của họ.
Quỹ Đạo Tương Lai của DeepSeek
DeepSeek đang ở vị thế cho những tiến bộ đáng kể với một số phát triển đầy hứa hẹn đang ở phía trước. Công ty dự kiến sẽ ra mắt một phiên bản cập nhật của DeepSeek-Coder, được thiết kế để nâng cao khả năng tác vụ mã hóa. Các mô hình mới đang được phát triển sẽ kết hợp kiến trúc mixture-of-experts để tăng hiệu quả và cải thiện khả năng xử lý các tác vụ khác nhau.
DeepSeek vẫn cam kết hoàn thiện các phương pháp học tăng cường của mình để tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình của mình trong các môi trường thực tế. Với kế hoạch cho các lần lặp lại mô hình trong tương lai tập trung vào việc giảm chi phí đào tạo đồng thời tăng các chỉ số hiệu suất, DeepSeek đặt mục tiêu tiếp tục thúc đẩy các ranh giới của phát triển AI và duy trì vị trí dẫn đầu trong ngành.
Tuy nhiên, với nhiều nền tảng AI agentic khác đang nổi lên nhanh chóng, chỉ có thời gian mới trả lời liệu DeepSeek có còn là một chủ đề thịnh hành hay phát triển thành một cái tên được công nhận rộng rãi hay không.