Mô hình DeepSeek R1 sử dụng một hỗn hợp kiến trúc chuyên gia (MOE) được đặc trưng bởi một mẫu kích hoạt thưa thớt, cung cấp một số lợi ích đáng kể:
Hiệu quả trong việc sử dụng tài nguyên
Deepseek R1 chỉ kích hoạt một tập hợp con trong tổng số tham số của nó 37 tỷ trên 671 tỷ trong mỗi lần vượt qua. Kích hoạt chọn lọc này làm giảm đáng kể các tài nguyên tính toán cần thiết, làm cho mô hình hiệu quả hơn so với các mô hình dày đặc truyền thống thu hút tất cả các tham số đồng thời. Do đó, Deepseek R1 có thể cung cấp hiệu suất cao trong khi tiêu thụ ít năng lượng và năng lượng tính toán hơn đáng kể, ước tính ít tốn kém hơn khoảng 95,3% so với một số mô hình hàng đầu như Sonnet Claude 3.5 Sonnet [1] [3] [5] [5] ].Chuyên môn của các chuyên gia
Mẫu kích hoạt thưa thớt cho phép mô hình chuyên về các "chuyên gia" khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau trong quá trình lý luận. Mỗi chuyên gia có thể tập trung vào các khía cạnh cụ thể như tính toán toán học, suy luận logic hoặc tạo ngôn ngữ tự nhiên. Chuyên ngành này giúp tăng cường khả năng của mô hình để xử lý các nhiệm vụ lý luận phức tạp một cách hiệu quả, cho phép nó duy trì sự gắn kết và độ chính xác so với các chuỗi mở rộng lên tới 128k mã thông báo ** [1] [2].Khả năng mở rộng và linh hoạt
Thiết kế của kiến trúc cho phép Deepseek R1 mở rộng quy mô hiệu quả. Bằng cách chỉ kích hoạt các tham số có liên quan cho các tác vụ cụ thể, mô hình có thể thích ứng với một loạt các ứng dụng mà không cần phải đào tạo lại hoặc tinh chỉnh mở rộng. Tính linh hoạt này đặc biệt có lợi trong môi trường động trong đó bản chất của các nhiệm vụ có thể thay đổi đáng kể [6] [7].Hiệu suất nâng cao trong các nhiệm vụ lý luận
Deepseek R1 thể hiện các khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ lý luận, chẳng hạn như giải quyết vấn đề phức tạp và tạo ra các phản ứng mạch lạc trên các chuỗi suy nghĩ dài. Việc kích hoạt thưa thớt không chỉ giảm chi phí mà còn góp phần cải thiện hiệu suất trong việc tạo ra hàng ngàn mã thông báo lý luận cho mỗi phản ứng trong khi vẫn duy trì độ chính xác [1] [4].Tác động môi trường
Bằng cách giảm thiểu tiêu thụ năng lượng thông qua chiến lược kích hoạt thưa thớt của nó, Deepseek R1 cũng đóng góp tích cực từ góc độ môi trường. Các nhu cầu tính toán giảm dẫn đến dấu chân carbon thấp hơn liên quan đến hoạt động AI, phù hợp với những lo ngại ngày càng tăng về tính bền vững trong công nghệ [3] [5] [6].Tóm lại, mô hình kích hoạt thưa thớt trong kiến trúc MOE của Deepseek R1 giúp tăng cường hiệu quả, chuyên môn hóa, khả năng mở rộng, hiệu suất trong các nhiệm vụ lý luận và tính bền vững môi trường, đánh dấu nó là một tiến bộ đáng kể trong thiết kế mô hình AI.
Trích dẫn:[1] https://unprintai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
.
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-latest-ai-model.html
.
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1