W świecie sztucznej inteligencji właśnie dokonał się znaczący przełom, który może zmienić sposób, w jaki trenujemy duże modele językowe (LLM). DeepSeek, założona w 2023 roku przez Liang Wenfenga (współzałożyciela funduszu hedgingowego High-Flyer), stała się jednym z najbardziej innowacyjnych graczy w branży AI. Firma, która zasłynęła dzięki swojemu podejściu do tworzenia otwartych modeli AI, właśnie zaprezentowała przełomowy model DeepSeek R1, pokazując, że można znacząco poprawić zdolności rozumowania modeli AI przy jednoczesnej radykalnej redukcji kosztów.
Innowacje techniczne i architektoniczne
DeepSeek zastosował szereg przełomowych rozwiązań technicznych:
1. Zoptymalizowana precyzja obliczeń
- Wykorzystanie formatu FP8 (8-bitowa precyzja zmiennoprzecinkowa) zamiast standardowego FP32
- Blokowe skalowanie 128×128 dla optymalnej wydajności
- Redukcja wymagań pamięciowych o około 75% przy zachowaniu jakości wyników
2. Efektywna tokenizacja
- Multi-Token Prediction (MTP) pozwalający na przetwarzanie całych fraz (zdań) jednocześnie
- Dało to znaczące przyspieszenie przetwarzania tekstu przy zachowaniu 90% dokładności
3. Architektura MoE (Mixture of Experts)
- Model bazowy o 671B parametrów, z których aktywnych jest tylko 37B dla każdego tokenu – innymi słowy nie cała sieć neuronowa pracuje nad każdym tokenem
- Innowacyjny system równoważenia obciążenia bez dodatkowych funkcji straty
- Znacząca redukcja kosztów obliczeniowych przy zachowaniu wysokiej wydajności
Dzięki tym innowacjom technicznym DeepSeek osiągnął bezprecedensową efektywność w treningu modeli. Cały proces treningu modelu V3 zajął zaledwie 2.788 miliona godzin pracy na 2,048 kartach NVIDIA H800, z czego tylko 0.1 miliona godzin było potrzebne na etapy po wstępnym treningu. Dla porównania, model Llama 3 od Meta wymagał 30.8 miliona godzin GPU. Przekłada się to na oszałamiającą różnicę w kosztach – trening modelu DeepSeek V3 kosztował zaledwie 5.6 miliona dolarów.
Co więcej, proces treningu był wyjątkowo stabilny – nie wystąpiły żadne nieodwracalne skoki funkcji straty ani nie było potrzeby wykonywania rollbacków. DeepSeek osiągnął to między innymi dzięki innowacyjnemu podejściu do danych treningowych, wykorzystując inne modele AI do generowania „danych syntetycznych” zamiast polegania wyłącznie na tekstach pisanych przez ludzi.
Te oszczędności przekładają się bezpośrednio na koszty użytkowania modelu. Podczas gdy OpenAI pobiera 15 dolarów za milion tokenów wejściowych, DeepSeek oferuje swój model za jedynie 0.14 dolara za tę samą ilość danych – to ponad stukrotna różnica. Co więcej, w przeciwieństwie do OpenAI, które udostępnia swoje modele tylko na własnej platformie, DeepSeek pozwala na hostowanie modeli na własnej infrastrukturze (model można pobrać i uruchomić nawet na silnym PC), co jest szczególnie istotne dla firm pracujących z wrażliwymi danymi.
Czym wyróżnia się DeepSeek R1?
DeepSeek R1 to model stworzony w nowatorski sposób – poprzez zastosowanie uczenia przez wzmacnianie (Reinforcement Learning, RL) bez wcześniejszego nadzorowanego dostrajania modelu (Supervised Fine-Tuning, SFT). Jest to pierwsze tego typu otwarte badanie, które dowodzi, że modele mogą rozwinąć zaawansowane zdolności rozumowania wyłącznie poprzez RL.
Rezultaty są imponujące:
- Na teście AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) model osiągnął dokładność 79.8%, przewyższając nawet OpenAI o1-1217
- W testach MATH-500 uzyskał wynik 97.3%
- W zadaniach programistycznych na platformie Codeforces osiąga wyniki lepsze niż 96.3% uczestników
- Na teście MMLU (Massive Multitask Language Understanding) osiąga wynik 90.8%
Jak działa innowacyjne podejście DeepSeek?
Zamiast tradycyjnego podejścia opartego na nadzorowanym uczeniu, zespół DeepSeek zastosował dwuetapowe podejście:
1. DeepSeek R1-Zero: Czysty Reinforcement Learning
W pierwszym etapie stworzono model R1-Zero trenowany wyłącznie poprzez RL, bez żadnych danych treningowych. Model samodzielnie wypracował zaawansowane strategie rozumowania, w tym:
- Autoweryfikację rozwiązań
- Zdolność do refleksji nad własnym tokiem myślenia
- Generowanie długich łańcuchów rozumowania (Chain of Thought)
Mimo imponujących wyników (71% na AIME 2024), model miał pewne ograniczenia, takie jak:
- Problemy z czytelnością generowanych odpowiedzi
- Mieszanie różnych języków w odpowiedziach
2. DeepSeek R1: Ulepszone podejście hybrydowe
Aby rozwiązać te problemy, zespół stworzył DeepSeek R1, który wykorzystuje:
- Wstępne dostrojenie na małym zbiorze wysokiej jakości danych
- Dwuetapowe uczenie przez wzmacnianie
- Dodatkowe kroki dostrajania dla poprawy czytelności i spójności odpowiedzi
Praktyczne implikacje
Co to oznacza dla branży AI?
1. Demokratyzacja rozwoju modeli
- Możliwość osiągnięcia światowej klasy wyników bez ogromnych zbiorów danych treningowych
- Znacząca redukcja kosztów dzięki optymalizacjom na poziomie obliczeń i architektury
- Otwarcie możliwości dla mniejszych zespołów i organizacji
2. Nowe podejście do trenowania
- Sukces czystego RL w trenowaniu zdolności rozumowania zmienia paradygmat trenowania modeli AI
- Znacząca redukcja wymagań sprzętowych dzięki zaawansowanym optymalizacjom
- Możliwość trenowania modeli na standardowym sprzęcie dostępnym komercyjnie
3. Skalowalność na mniejsze modele
- DeepSeek pokazał również, że można skutecznie przenieść te zdolności na mniejsze modele poprzez destylację wiedzy
- Ich model 14B parametrów przewyższa znacznie większe modele konkurencji
- Możliwość wdrożenia zaawansowanych modeli na standardowym sprzęcie
Co to oznacza dla biznesu?
Dla firm rozważających wdrożenie AI, przełom DeepSeek oznacza:
- Możliwość wykorzystania mniejszych, bardziej efektywnych modeli
- Niższe koszty korzystania z API
- Lepsze wyniki w zadaniach wymagających logicznego rozumowania
- Znacząco niższe wymagania sprzętowe dzięki zaawansowanym optymalizacjom technicznym
- Potencjalnie niższe koszty wdrożenia i utrzymania modeli dla własnych zastosowań utrzymywanych na własnej infrastrukturze
Wyzwania i ograniczenia
Należy jednak pamiętać o pewnych ograniczeniach:
- Model jest wrażliwy na sposób formułowania zapytań
- Najlepsze wyniki osiąga w trybie zero-shot (bez przykładów) czyli inaczej niż modele, których powszechnie używamy
- W niektórych zadaniach inżynierskich wciąż jest miejsce na poprawę
Podsumowanie
DeepSeek R1 reprezentuje znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji, pokazując, że można osiągnąć światowej klasy wyniki poprzez innowacyjne podejście do treningu i optymalizacji. Połączenie zaawansowanych technik uczenia przez wzmacnianie z przełomowymi optymalizacjami technicznymi otwiera nowe możliwości w zakresie rozwoju i wdrażania AI, czyniąc ją bardziej dostępną i efektywną kosztowo niż kiedykolwiek wcześniej.
Artykuł powstał na podstawie oficjalnej publikacji badawczej DeepSeek „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning” oraz dokumentacji technicznej modeli DeepSeek.
Dodaj komentarz