โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

DeepSeek-V3: วิธีการที่สตาร์ทอัพ AI ของจีนเอาชนะยักษ์เทคโนโลยีในด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ

mm
เผยแพร่
อัปเดต
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

AI ที่สร้างข้อมูลใหม่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและสร้างโอกาสใหม่ๆ ทุกวัน การเปลี่ยนแปลงนี้ได้กระตุ้นการแข่งขันที่รุนแรงระหว่างบริษัทเทคโนโลยีที่พยายามเป็นผู้นำในด้านนี้ บริษัทในอเมริก如 OpenAI, Anthropic และ Meta ได้ครอบงำตลาดมาเป็นเวลานาน อย่างไรก็ตาม ผู้เข้าแข่งขันใหม่ คือ สตาร์ทอัพของจีน DeepSeek กำลังได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็ว ด้วยโมเดลใหม่ของพวกเขา DeepSeek-V3 บริษัทนี้ไม่เพียงแต่แข่งขันกับยักษ์เทคโนโลยีที่มีชื่อเสียงอย่าง OpenAI’s GPT-4o, Anthropic’s Claude 3.5 และ Meta’s Llama 3.1 ในด้านประสิทธิภาพ แต่ยังเอาชนะพวกเขาในด้านต้นทุนอีกด้วย นอกจากข้อได้เปรียบในตลาดแล้ว บริษัทนี้ยังเปลี่ยนแปลงสถานะ quo โดยการเผยแพร่โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมและเทคโนโลยี底层ให้กับสาธารณะ ซึ่งเป็นสิ่งที่บริษัทอื่นๆ เคยเก็บเป็นความลับ มาเปิดเผยให้ทุกคนได้เข้าถึง สิ่งเหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงกฎของเกม

ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่า DeepSeek-V3 ได้รับผลลัพธ์ที่น่าประทับใจอย่างไร และทำไมมันจึงมีศักยภาพที่จะกำหนดอนาคตของ AI ที่สร้างข้อมูลใหม่สำหรับธุรกิจและผู้สร้างนวัตกรรม

ข้อจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่มีอยู่

เมื่อความต้องการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีความสามารถสูงเพิ่มขึ้น ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานก็เพิ่มขึ้นด้วย โมเดลอย่าง GPT-4o และ Claude 3.5 แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ก็มีข้อเสียอย่างมากด้านประสิทธิภาพ:

  • การใช้ทรัพยากรที่ไม่มีประสิทธิภาพ:

โมเดลส่วนใหญ่นั้นพึ่งพาการเพิ่มเลเยอร์และพารามิเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพ แต่วิธีการนี้ต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มาก ทำให้ต้นทุนสูงขึ้นและทำให้ไม่สามารถขยายขนาดได้สำหรับหลายองค์กร

  • ปัญหาการประมวลผลลำดับยาว:

โมเดล LLM ที่มีอยู่ส่วนใหญ่ใช้อาร์คิเทคเจอร์ของทรานส์ฟอร์เมอร์เป็นรูปแบบโมเดลหลัก ทรานส์ฟอร์เมอร์ประสบปัญหาในการจัดการกับความต้องการด้านหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อลำดับข้อมูลยาวขึ้น ส่งผลให้การประมวลผลต้องใช้ทรัพยากรมากและจำกัดความสามารถในการทำงานที่ต้องการความเข้าใจในบริบทยาว

  • ปัญหาการฝึกอบรมเนื่องจากการรับส่งข้อมูล:

การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ thườngเผชิญกับความไม่มีประสิทธิภาพเนื่องจากการรับส่งข้อมูลระหว่าง GPU การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างโหนดอาจทำให้เกิดช่วงเวลาที่ไม่มีการประมวลผล ส่งผลให้อัตราส่วนการประมวลผลต่อการรับส่งข้อมูลลดลงและเพิ่มต้นทุน

ความท้าทายเหล่านี้บ่งชี้ว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพมักจะส่งผลให้ต้องเสียสละด้านประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากร และต้นทุน อย่างไรก็ตาม DeepSeek ได้แสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียสละด้านประสิทธิภาพหรือทรัพยากร มาดูกันว่า DeepSeek-V3 จัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างไร

วิธีการที่ DeepSeek-V3 เอาชนะความท้าทายเหล่านี้

DeepSeek-V3 จัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้ผ่านการออกแบบและวิศวกรรมที่มีนวัตกรรม โดยจัดการกับประเด็นด้านความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยายขนาด และต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาดูกันว่าทำได้อย่างไร:

  • การกำหนดทรัพยากรอย่างชาญฉลาดผ่าน Mixture-of-Experts (MoE)

ไม่เหมือนกับโมเดลแบบดั้งเดิม DeepSeek-V3 ใช้อาร์คิเทคเจอร์ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งเลือกใช้พารามิเตอร์ 37 พันล้านต่อโทเค็น วิธีการนี้รับประกันว่าทรัพยากรการประมวลผลจะถูกจัดสรรอย่างมีประสิทธิภาพที่จำเป็น ทำให้สามารถบรรลุประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีราคาแพง

  • การประมวลผลลำดับยาวที่มีประสิทธิภาพด้วย Multi-Head Latent Attention (MHLA)

ไม่เหมือนกับโมเดล LLM ทั่วไปที่พึ่งพาอาร์คิเทคเจอร์ของทรานส์ฟอร์เมอร์ DeepSeek-V3 ใช้กลไก Multi-Head Latent Attention (MHLA) ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ MHLA จัดการกับหน่วยความจำโดยการบีบอัดข้อมูลลงในพื้นที่ latent ที่มีลักษณะเป็น “สล็อต” ที่สามารถอัปเดตได้ตามความต้องการ ทำให้สามารถรักษาความเข้าใจในบริบทยาวได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรมาก

การลดการใช้หน่วยความจำทำให้ DeepSeek-V3 มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด โดยไม่ต้องถูกครอบงำด้วยรายละเอียดที่ไม่จำเป็น วิธีการนี้รับประกันประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยใช้ทรัพยากรที่น้อยลง

  • การฝึกอบรมด้วยความแม่นยำผสมผสานด้วย FP8

โมเดลแบบดั้งเดิมมักจะพึ่งพารูปแบบความแม่นยำสูง เช่น FP16 หรือ FP32 เพื่อรักษาความแม่นยำ แต่วิธีการนี้ทำให้การใช้หน่วยความจำและต้นทุนการประมวลผลสูงขึ้น DeepSeek-V3 ใช้เฟรมเวิร์กความแม่นยำผสมผสาน FP8 ซึ่งใช้การแสดงค่าลอยตัว 8 บิตสำหรับการคำนวณบางอย่าง โดยการปรับเปลี่ยนความแม่นยำให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละงาน DeepSeek-V3 ลดการใช้หน่วยความจำของ GPU และเร่งการฝึกอบรมโดยไม่สูญเสียความเสถียรและประสิทธิภาพ

สิ่งที่ทำให้ DeepSeek-V3 มีเอกลักษณ์

DeepSeek-V3 นำเสนอประสิทธิภาพที่ทันสมัยโดยรักษาต้นทุนการประมวลผลและทางการเงินที่ต่ำอย่างน่าประทับใจ

  • ประสิทธิภาพการฝึกอบรมและต้นทุน

หนึ่งในความสำเร็จที่น่าประทับใจที่สุดของ DeepSeek-V3 คือกระบวนการฝึกอบรมที่มีต้นทุนต่ำ โมเดลนี้ถูกฝึกอบรมบนเซตข้อมูลขนาดใหญ่ 14.8 ล้านล้านโทเค็น คุณภาพสูง โดยใช้เวลาประมาณ 2.788 ล้านชั่วโมง GPU บน GPU H800 ของ Nvidia (NVDA ) โดยมีต้นทุนรวมประมาณ 5.57 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นเพียงเศษเสี้ยวของต้นทุนที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมโมเดลอื่นๆ เช่น GPT-4o ของ OpenAI ที่มีต้นทุนมากกว่า 100 ล้านดอลลาร์ ความแตกต่างที่ชัดเจนนี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของ DeepSeek-V3 ในการบรรลุประสิทธิภาพที่ทันสมัยโดยใช้ทรัพยากรและต้นทุนที่ลดลง

  • ความสามารถในการให้เหตุผลที่เหนือกว่า:

กลไก MHLA ให้ความสามารถพิเศษแก่ DeepSeek-V3 ในการประมวลผลลำดับยาว ทำให้สามารถจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจบริบทที่ยาวและซับซ้อน ซึ่งจำเป็นสำหรับการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน โมเดลนี้ใช้การเรียนรู้แบบเสริมในการฝึกอบรม MoE โดยใช้โมเดลขนาดเล็ก วิธีการแบบโมดูลาร์นี้พร้อมด้วยกลไก MHLA ทำให้ DeepSeek-V3 มีความสามารถในการให้เหตุผลที่ยอดเยี่ยม การทดสอบแสดงให้เห็นว่า DeepSeek-V3 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4o, Claude 3.5 และ Llama 3.1 ในการแก้ปัญหาแบบหลายขั้นตอนและความเข้าใจในบริบท

  • ประสิทธิภาพด้านพลังงานและความยั่งยืน:

ด้วยความแม่นยำ FP8 และการประมวลผลแบบ DualPipe DeepSeek-V3 ลดการบริโภคพลังงานโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ นวัตกรรมเหล่านี้ลดเวลาที่ไม่มีการประมวลผลของ GPU ลดการใช้พลังงาน และช่วยให้ระบบ AI มีความยั่งยืนมากขึ้น

ความคิดสุดท้าย

DeepSeek-V3 เป็นตัวอย่างของพลังแห่งนวัตกรรมและการออกแบบเชิงกลยุทธ์ใน AI ที่สร้างข้อมูลใหม่ โดยการเอาชนะผู้นำในอุตสาหกรรมในด้านต้นทุนและความสามารถในการให้เหตุผล DeepSeek ได้พิสูจน์แล้วว่าการบรรลุความก้าวหน้าที่สำคัญโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรมากนั้นเป็นไปได้

DeepSeek-V3 เสนอทางออกที่เป็นไปได้สำหรับองค์กรและนักพัฒนาที่รวมความสามารถในการเข้าถึงราคาไม่แพงเข้ากับความสามารถที่ทันสมัย การเกิดขึ้นของมันแสดงให้เห็นว่า AI จะไม่เพียงแต่มีพลังมากขึ้นในอนาคต แต่ยังสามารถเข้าถึงได้ง่ายและครอบคลุมมากขึ้น เมื่ออุตสาหกรรมต่อไปนี้ยังคงพัฒนาไป DeepSeek-V3 จะเป็นเครื่องเตือนให้เห็นว่าการก้าวหน้าไม่จำเป็นต้องมาพร้อมกับการสูญเสียประสิทธิภาพ

mm

ดร. Tehseen Zia เป็น Professor ที่ COMSATS University Islamabad โดยได้รับ PhD ใน AI จาก Vienna University of Technology, Austria มีเชี่ยวชาญด้าน Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, และ Computer Vision โดยมีส่วนร่วมที่สำคัญด้วยการเผยแพร่ในวารสารวิทยาศาสตร์ที่มีชื่อเสียง ดร. Tehseen ยังได้ดำเนินโครงการอุตสาหกรรมต่างๆ ในฐานะ Principal Investigator และให้บริการเป็นที่ปรึกษาด้าน AI