Trong một bước phát triển đột phá đã gây chấn động trong ngành công nghiệp AI, công ty khởi nghiệp AI Trung Quốc DeepSeek đã đạt được điều mà nhiều người cho là không thể - tạo ra một mô hình ngôn ngữ lớn có hiệu suất ngang bằng với o1 của OpenAI trong khi chỉ sử dụng một phần nhỏ tài nguyên. Đột phá công nghệ này thách thức quan điểm truyền thống về mối quan hệ giữa tài nguyên tính toán và khả năng của mô hình AI.
Thành Tựu Hiệu Quả Chi Phí Mang Tính Cách Mạng
Mô hình R1 của DeepSeek được đào tạo chỉ với 2.048 GPU NVIDIA H800, với tổng chi phí đào tạo khoảng 5,576 triệu đô la Mỹ. Con số này thể hiện sự giảm thiểu đáng kể so với các phương pháp đào tạo truyền thống thường đòi hỏi đầu tư hàng chục tỷ đô la. Mô hình này thể hiện hiệu suất tương đương với o1 của OpenAI trong nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm toán học, lập trình và suy luận ngôn ngữ tự nhiên.
Thông số kỹ thuật huấn luyện:
- Cấu hình GPU: 2.048 GPU NVIDIA H800
- Tổng chi phí huấn luyện: 5,576 triệu USD
- Thời gian huấn luyện: 54 ngày với 2.048 GPU hoặc 11 ngày với 10.000 GPU
 |
|---|
| Elon Musk chia sẻ suy nghĩ về hiệu suất ấn tượng của mô hình R1 của DeepSeek, báo hiệu một kỷ nguyên mới trong hiệu quả AI |
Đổi Mới Kỹ Thuật Đằng Sau R1
Thành công của R1 bắt nguồn từ cách tiếp cận đổi mới của DeepSeek trong việc đào tạo mô hình. Nhóm nghiên cứu đã phát triển chiến lược học tăng cường thuần túy không cần đào tạo có giám sát cho R1-Zero, sau đó phát triển thành mô hình R1 hoàn chỉnh. Quá trình đào tạo được chia thành bốn giai đoạn chính: khởi động, học tăng cường định hướng suy luận, lấy mẫu loại bỏ với tinh chỉnh có giám sát, và học tăng cường toàn diện trong mọi tình huống.
 |
|---|
| Con chip AI tiên tiến được sử dụng trong mô hình R1 của DeepSeek thể hiện công nghệ đổi mới đằng sau quá trình phát triển của nó |
Tối Ưu Hóa Cấp Hệ Thống
DeepSeek đã đạt được hiệu quả đáng kể thông qua nhiều chiến lược tối ưu hóa. Nhóm đã triển khai chiến lược cân bằng tải không có mất mát phụ trợ cho kiến trúc MoE (Mixture of Experts) của họ, với một chuyên gia dùng chung và 256 chuyên gia định tuyến. Họ cũng phát triển thuật toán DualPipe để tối ưu hóa giao tiếp và sử dụng các kỹ thuật quản lý bộ nhớ tiên tiến để tối đa hóa việc sử dụng GPU.
Kiến trúc Mô hình:
- Tổng số tham số: 671B
- Số tham số hoạt động trên mỗi token: 37B (5,5% tổng số)
- Kiến trúc: 61 tầng Transformer
- Cấu hình MoE: 1 chuyên gia dùng chung + 256 chuyên gia định tuyến
- Kích hoạt Token: 8 chuyên gia định tuyến cho mỗi token
 |
|---|
| Các công nghệ của NVIDIA đóng vai trò then chốt trong quá trình tối ưu hóa hệ thống của mô hình R1 của DeepSeek |
Tác Động và Phản Ứng của Ngành
Thành tựu này đã thu hút sự chú ý đáng kể từ các lãnh đạo ngành. CEO Microsoft Satya Nadella đã ghi nhận hiệu quả ấn tượng của mô hình mã nguồn mở của DeepSeek tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos. Sự phát triển này cũng đã ảnh hưởng đến giá trị thị trường của NVIDIA, thúc đẩy các cuộc thảo luận về tương lai của yêu cầu phần cứng AI và phương pháp đào tạo.
Ý Nghĩa Tương Lai
Đột phá của DeepSeek gợi ý một sự thay đổi mô hình trong phát triển AI, chứng minh rằng những tiến bộ đáng kể có thể đạt được thông qua đổi mới thuật toán thay vì chỉ dựa vào tài nguyên tính toán khổng lồ. Điều này có thể dân chủ hóa việc phát triển AI bằng cách làm cho nó dễ tiếp cận hơn với các tổ chức có nguồn lực hạn chế, tiềm năng thúc đẩy tốc độ đổi mới trong lĩnh vực này.
Chiến lược huấn luyện song song:
- 16 đường ống xử lý song song
- 64 chuyên gia xử lý song song
- Trải rộng trên 8 nút vật lý
- Xử lý dữ liệu song song dựa trên ZeRO-1
Đóng Góp Mã Nguồn Mở
Khác với cách tiếp cận đóng của OpenAI với o1, DeepSeek đã chọn mở mã nguồn mô hình của họ, cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới kiểm tra và phát triển dựa trên công việc của họ. Quyết định này đã được cộng đồng AI đánh giá cao và có thể thúc đẩy sự tiến bộ tập thể của công nghệ AI.