DeepSeek là gì? Chuyên gia AI giải thích cụ thể, chi tiết, dễ hiểu về DeepSeek
Tóm tắt ngắn:
- Video giới thiệu về DeepSeek, một mô hình AI mới nổi tạo ra tiếng vang lớn, đặc biệt là phiên bản DeepSeek R1 (hoặc A1).
- Điểm mấu chốt là DeepSeek R1 sở hữu khả năng lập luận (Reasoning) mạnh mẽ, ngang ngửa với GPT-4, nhưng lại có nguồn mở (open-source) và chi phí thấp hơn đáng kể. Video giải thích khái niệm LLM (Large Language Model), "chain of thought" và so sánh DeepSeek với các mô hình khác như ChatGPT, Claude.
- Ứng dụng của DeepSeek rất rộng rãi, có thể thay thế các mô hình AI thương mại khác với chi phí thấp hơn nhiều, tác động đến nhiều ngành nghề bằng cách tăng năng suất và giảm chi phí.
- Video trình bày chi tiết quá trình suy luận của AI (Reasoning), phân tích chi tiết về hiệu suất, chi phí huấn luyện và vận hành của DeepSeek R1 so với các đối thủ cạnh tranh, và giải thích lý do DeepSeek R1 được mở nguồn miễn phí. Người thuyết trình cũng thực hiện một vài demo chạy mô hình trên máy cá nhân.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và khái niệm cơ bản: Người thuyết trình giới thiệu về DeepSeek và DeepSeek Chat, phân biệt với OpenAI và ChatGPT. Khái niệm LLM (Large Language Model) được giải thích một cách dễ hiểu, ví dụ về cơ chế dự đoán từ tiếp theo. Khái niệm "chain of thought" (chuỗi suy nghĩ) được nhấn mạnh như một bước tiến quan trọng giúp AI đưa ra câu trả lời chính xác hơn bằng cách liệt kê các bước suy luận. DeepSeek V3 và DeepSeek R1 được giới thiệu như những phiên bản mạnh mẽ của DeepSeek, tương đương với GPT-4 và GPT-4-Mini về khả năng.
Phần 2: Giới thiệu DeepSeek R1: Phần này tập trung vào DeepSeek R1, mô hình LLM có khả năng lập luận mạnh mẽ nhất của DeepSeek AI. Người thuyết trình nhấn mạnh tính năng open-source, số lượng tham số (670 tỷ), khả năng xử lý context lớn (128.000 token) và hiệu suất ngang ngửa với các mô hình hàng đầu. Team DeepSeek AI được giới thiệu là một team trẻ nhưng năng động, đã phát triển qua nhiều phiên bản trước khi ra mắt DeepSeek R1.
Phần 3: Lý do DeepSeek R1 trở nên nổi tiếng: Video phân tích lý do DeepSeek R1 trở nên phổ biến: tính năng open-source, khả năng lập luận (Reasoning) – một điểm mạnh mà ít mô hình open-source khác có được, hiệu suất cao được chứng minh qua các bài benchmark và Chatbot Arena. Video cũng đề cập đến các đối thủ cạnh tranh như LLaMA (Meta), Mistral và WuDao (Alibaba).
Phần 4: Hiệu suất và chi phí: Đây là phần quan trọng nhất, so sánh chi phí huấn luyện và vận hành của DeepSeek R1 với các đối thủ. "Cái khó ló cái khôn" được nhắc đến để giải thích việc DeepSeek tối ưu hóa quá trình huấn luyện trên phần cứng hạn chế, dẫn đến chi phí thấp hơn đáng kể (6 triệu đô so với hơn 100 triệu đô của Llama). Kiến trúc Mixture of Experts giúp DeepSeek tiết kiệm chi phí vận hành bằng cách chỉ sử dụng một phần nhỏ tham số khi xử lý câu hỏi. Video đưa ra các con số cụ thể về chi phí API, cho thấy DeepSeek R1 rẻ hơn nhiều so với các đối thủ.
Phần 5: Lý do open-source và demo: Video giải thích lý do DeepSeek R1 được mở nguồn miễn phí: marketing, đóng góp cho cộng đồng khoa học, thu hút cộng tác viên. Người thuyết trình thực hiện demo chạy DeepSeek R1 (phiên bản 14B) trên máy cá nhân, chứng minh khả năng chạy offline mà không cần kết nối internet. Cảnh báo về việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm trên các ứng dụng DeepSeek chạy trên server được đưa ra.
Phần 6: Ảnh hưởng và kết luận: Video kết luận về ảnh hưởng lớn của DeepSeek R1 đến ngành công nghiệp AI, làm cho AI ngày càng mạnh mẽ và rẻ hơn. Người thuyết trình quảng bá khóa học AI của mình, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm bắt cơ hội trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.
Câu nói đáng chú ý: "Cái khó ló cái khôn" được sử dụng để miêu tả cách DeepSeek tối ưu hóa quá trình huấn luyện trên phần cứng hạn chế.