รุ่น Deepseek R1 ใช้ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) สถาปัตยกรรมที่โดดเด่นด้วยรูปแบบการเปิดใช้งานแบบเบาบางซึ่งให้ประโยชน์ที่สำคัญหลายประการ:
ประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากร
Deepseek R1 เปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ทั้งหมด 37 พันล้านจาก 671 พันล้านในระหว่างการส่งต่อแต่ละครั้ง การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยลดทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นอย่างมากทำให้แบบจำลองมีประสิทธิภาพมากกว่าแบบจำลองหนาแน่นแบบดั้งเดิมที่มีส่วนร่วมพารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกัน เป็นผลให้ Deepseek R1 สามารถส่งมอบประสิทธิภาพสูงในขณะที่ใช้พลังงานและพลังงานการคำนวณน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญโดยประมาณว่ามีราคาไม่แพงกว่า 95.3% เมื่อเทียบกับโมเดลชั้นนำบางรุ่นเช่น Claude 3.5 Sonnet ของมนุษย์ [1] [3] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] ].ความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญ
รูปแบบการเปิดใช้งานแบบเบาบางช่วยให้แบบจำลองมีความเชี่ยวชาญ "ผู้เชี่ยวชาญ" ที่แตกต่างกันสำหรับงานต่าง ๆ ภายในกระบวนการให้เหตุผล ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนสามารถมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเฉพาะเช่นการคำนวณทางคณิตศาสตร์การหักโลจิคัลหรือการสร้างภาษาธรรมชาติ ความเชี่ยวชาญนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการจัดการงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้สามารถรักษาความเชื่อมโยงและความแม่นยำได้มากกว่าลำดับที่เพิ่มขึ้นของโทเค็นสูงสุด 128K ** [1] [2]ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น
การออกแบบของสถาปัตยกรรมช่วยให้ Deepseek R1 สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการเปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องสำหรับงานเฉพาะโมเดลสามารถปรับให้เข้ากับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายโดยไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมใหม่หรือปรับแต่ง ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกที่ธรรมชาติของงานอาจแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ [6] [7]ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในงานการให้เหตุผล
Deepseek R1 แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าในการให้เหตุผลเช่นการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันมากกว่าความคิดที่ยาวนาน การเปิดใช้งานแบบเบาบางไม่เพียง แต่ลดค่าใช้จ่าย แต่ยังมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพในการสร้างโทเค็นการให้เหตุผลหลายพันครั้งต่อการตอบสนองในขณะที่รักษาความแม่นยำ [1] [4]ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
ด้วยการลดการใช้พลังงานผ่านกลยุทธ์การเปิดใช้งานที่กระจัดกระจาย Deepseek R1 ยังมีส่วนช่วยในเชิงบวกจากมุมมองด้านสิ่งแวดล้อม ความต้องการการคำนวณที่ลดลงนำไปสู่การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ลดลงที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของ AI ซึ่งสอดคล้องกับความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความยั่งยืนในเทคโนโลยี [3] [5] [6]โดยสรุปรูปแบบการเปิดใช้งานที่กระจัดกระจายในสถาปัตยกรรม MOE ของ Deepseek R1 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความเชี่ยวชาญความยืดหยุ่นประสิทธิภาพในการใช้เหตุผลและความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมทำเครื่องหมายว่าเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการออกแบบโมเดล AI
การอ้างอิง:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-out-out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception-that-could-redefine-ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-latest-ai-model.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-ai-powerhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1