DeepSeek gần đây đã ra mắt phiên bản mô hình AI mới, V3 và R1, thu hút sự chú ý đáng kể từ cộng đồng công nghệ. Điểm đáng chú ý là DeepSeek đang tạo ra cơ hội mới cho các công ty nhỏ và các quốc gia có nguồn lực hạn chế hơn, giúp họ tiếp cận và tham gia vào lĩnh vực AI một cách dễ dàng hơn, cạnh tranh sòng phẳng hơn với các tập đoàn công nghệ lớn.
DeepSeek V3 là nền tảng phát triển cho DeepSeek R1, mô hình được thiết kế với khả năng tư duy lý luận (Reasoning) ấn tượng.
1. Mô Hình Nhỏ Gọn, Hiệu Suất Cao
DeepSeek áp dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), một mô hình tổng hợp chứa nhiều mô hình AI nhỏ chuyên biệt (gọi là “chuyên gia”). Dù có tổng kích thước 671 tỷ tham số, nhưng khi vận hành, DeepSeek chỉ kích hoạt 37 tỷ tham số, cho thấy phần chiếm dụng tài nguyên GPU thực tế là rất nhỏ. Tỷ lệ “chuyên gia” hoạt động trên tổng kích thước chỉ 1/18, một con số ấn tượng so với mức trung bình 1/7 ở các mô hình MoE khác. Điều này cho thấy DeepSeek đã có những bước tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa kiến trúc MoE.
Hơn nữa, DeepSeek giới thiệu kiến trúc DeepSeekMoE, được thiết kế để tối ưu bộ nhớ thông qua việc sử dụng các “chuyên gia chung” có khả năng đảm nhiệm kiến thức từ nhiều lĩnh vực. Điều này giúp giảm thiểu tài nguyên cần thiết khi xử lý các truy vấn phức tạp. Kết quả là một mô hình có hiệu suất cao nhưng tiêu thụ tài nguyên thấp. Bạn có thể tìm hiểu thêm chi tiết trong bài báo khoa học về DeepSeekMoE.
2. Tối Ưu Hóa Việc Sử Dụng vRAM
vRAM GPU luôn là tài nguyên khan hiếm trong lĩnh vực AI, đặc biệt là khi nhu cầu vRAM tăng theo cấp số nhân. Điều này thường buộc các nhà nghiên cứu phải đầu tư vào các card GPU đắt đỏ.
DeepSeek đã có bước tiến quan trọng trong việc giải quyết vấn đề này bằng cách phát triển thuật toán Multi-Head Latent Attention. Thuật toán này được đánh giá là cải tiến đáng kể so với thuật toán Attention nguyên bản của Google và Flash-Attention hiện đang được sử dụng rộng rãi. Về cơ bản, DeepSeek đã tìm ra cách nén dữ liệu kiến thức của mô hình AI hiệu quả hơn, giảm tới gần 80% lượng vRAM cần thiết, tương đương với việc nén xuống còn dưới 1/4 kích thước ban đầu.
Những đột phá công nghệ này đã được DeepSeek giới thiệu từ 8 tháng trước, tạo tiền đề cho sự ra mắt của mô hình DeepSeek R1.
Tác Động Đến Thị Trường Phần Cứng
Nhờ việc tối ưu hóa sử dụng vRAM, DeepSeek có tiềm năng làm giảm đáng kể chi phí huấn luyện AI so với các mô hình khác như OpenAI hay Google. Việc giảm 50-60% nhu cầu vRAM có thể dẫn đến việc giảm tương ứng 50-60% chi phí phần cứng. Điều này có thể ảnh hưởng đến thị trường card GPU, đặc biệt là các nhà sản xuất như Nvidia.
Tuy nhiên, con số chi phí huấn luyện DeepSeek R1 là 5 triệu đô so với 100 triệu đô của OpenAI GPT-4 (giảm 95%) cần được xem xét và kiểm chứng thêm.
3. Phương Pháp Huấn Luyện Khả Năng Tư Duy Lý Luận
DeepSeek R1 sử dụng phương pháp Reinforcement Learning (RL) ngay từ đầu trong quá trình huấn luyện, thay vì phương pháp Supervised Learning (SL) truyền thống.
Thay vì dựa vào tập dữ liệu Hỏi-Đáp-Tư Duy-Trả Lời được gán nhãn thủ công, DeepSeek cho phép mô hình LLM V3 tự tạo ra các bước suy luận (Thinking-Step-by-Step) trước khi đưa ra câu trả lời. Một thuật toán sẽ đánh giá và thưởng cho những câu trả lời có lập luận rõ ràng và logic. Qua quá trình này, DeepSeek có thể tự học cách Reasoning mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người.
Thêm vào đó, trong quá trình tự học, mô hình còn phát triển khả năng tự đánh giá và điều chỉnh lập luận của mình.
Sau giai đoạn huấn luyện ban đầu, DeepSeek R1-Zero được fine-tune cho các lĩnh vực cụ thể như Toán học, Khoa học và Lập trình để cải thiện tính chính xác và thực tiễn của câu trả lời. Quá trình này có sử dụng phản hồi từ con người (RLHF) nhưng ở mức độ hạn chế hơn so với phương pháp truyền thống.
4. Sử Dụng Dữ Liệu Tổng Hợp
Mặc dù không được đề cập trực tiếp trong báo cáo, nhưng có những dấu hiệu cho thấy DeepSeek đã sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi AI của OpenAI trong quá trình huấn luyện RLHF. Do hạn chế về nguồn lực, DeepSeek có thể đã sử dụng dữ liệu Hỏi-Đáp từ OpenAI để bổ sung cho phản hồi từ con người, giúp tinh chỉnh câu trả lời của mô hình. Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp từ LLaMA của Meta cũng có thể đã được sử dụng trong giai đoạn đầu để hướng dẫn DeepSeek V3 tự tạo chuỗi Reasoning.
Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp giúp giảm chi phí tạo tập dữ liệu huấn luyện. Quan trọng hơn, DeepSeek đã chứng minh được rằng việc sử dụng AI để huấn luyện AI không nhất thiết dẫn đến sự thoái hóa của mô hình.
5. Mã Nguồn Mở DeepSeek R1
Việc cung cấp mã nguồn mở cho DeepSeek R1 mở ra một hệ sinh thái mới cho các nhà phát triển và cộng đồng AI. Mọi người có thể tải xuống mô hình, chạy và thử nghiệm trên phần cứng của mình. Điều này giúp DeepSeek giảm bớt gánh nặng vận hành hạ tầng so với các mô hình đóng như OpenAI, Google hay Anthropic.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng DeepSeek không cung cấp chi tiết về cách tạo Dataset cũng như các thuật toán quan trọng như Group Relative Policy Optimization (GRPO) được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Đây là những yếu tố then chốt để sao chép hoặc fine-tune mô hình DeepSeek R1 một cách hiệu quả.
Tiềm Năng Ứng Dụng và Phát Triển
DeepSeek cung cấp một mô hình AI nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, có thể chạy trên các GPU thương mại với dung lượng vRAM hạn chế. Điều này mở ra cơ hội cho các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ trong việc phát triển và cung cấp các dịch vụ AI, đặc biệt là các ứng dụng Local AI.
DeepSeek cũng cung cấp các phiên bản thu nhỏ của R1 (1B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B) được tối ưu từ các mô hình nguồn mở khác như Qwen của Alibaba và LLaMA của Meta. Các phiên bản nhỏ này thậm chí có thể chạy trên các thiết bị di động hoặc máy tính xách tay thông thường.
Đây là tiền đề cho sự phát triển của các sản phẩm và dịch vụ ứng dụng AI, đặc biệt là AI Agent, tận dụng khả năng Reasoning mạnh mẽ của DeepSeek R1.
Tóm lại
DeepSeek với những đột phá về công nghệ và mô hình kinh doanh đang mang đến một làn gió mới cho thị trường AI. Việc tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và cung cấp mã nguồn mở (một phần) cho thấy tiềm năng to lớn của DeepSeek trong việc thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng rộng rãi của trí tuệ nhân tạo.
