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 ngôn ngữ lớn (LLM) mới nổi, đặc biệt là phiên bản DeepSeek R1 (hoặc A1), nổi bật với khả năng lập luận (Reasoning).
- Điểm mấu chốt: DeepSeek R1 có 670 tỷ tham số, khả năng xử lý chuỗi suy luận (chain of thought), mã nguồn mở (open-source), hiệu năng ngang ngửa GPT-4 nhưng giá thành rẻ hơn đáng kể. Video so sánh DeepSeek với các LLM khác như ChatGPT, GPT-4, Claude, và nhấn mạnh khái niệm "Reasoning" và "chain of thought".
- Ứng dụng và tác động: DeepSeek có tiềm năng thay đổi nhiều ngành nghề nhờ khả năng mạnh mẽ, giá thành thấp và mã nguồn mở. Video đề cập đến việc giảm chi phí phát triển và triển khai AI, cũng như khả năng thay thế một phần công việc của lập trình viên.
- Quá trình/phương pháp: Video giải thích chi tiết về quá trình lập luận (Reasoning) của DeepSeek R1, so sánh với các mô hình khác, và đề cập đến kỹ thuật "distillation" để tạo ra các mô hình nhỏ hơn, dễ chạy trên máy tính cá nhân. Video cũng trình bày ví dụ thực tế về việc chạy DeepSeek R1 trên máy MacBook.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và khái niệm cơ bản: Video bắt đầu bằng lời giới thiệu về DeepSeek và sự khác biệt giữa DeepSeek (công ty) và DeepSeek Chat (sản phẩm), tương tự như OpenAI và ChatGPT. Người nói giải thích khái niệm LLM (Large Language Model) và cách hoạt động cơ bản của nó, ví dụ như dự đoán từ tiếp theo trong một câu. Khái niệm "chain of thought" và "Reasoning" được giới thiệu như là yếu tố làm cho các mô hình AI mới thông minh hơn.
Phần 2: Giới thiệu DeepSeek R1: Phần này tập trung vào DeepSeek R1, mô hình LLM mới nhất của DeepSeek AI, nổi bật với khả năng lập luận. Người nói nhấn mạnh tính năng mã nguồn mở, số lượng tham số (670 tỷ), và hiệu năng ngang ngửa GPT-4. Thông tin về team DeepSeek AI và quá trình phát triển các phiên bản trước đó (DeepSeek ML67B, DeepSeek Coder, DeepSeek V2, DeepSeek V3) cũng được đề cập.
Phần 3: Tại sao DeepSeek R1 trở nên nổi tiếng: Phần này phân tích nguyên nhân DeepSeek R1 trở nên phổ biến, tập trung vào ba yếu tố chính: mã nguồn mở, hiệu năng cao và giá thành thấp. Video sử dụng các bài benchmark để chứng minh hiệu năng của DeepSeek R1 ngang ngửa với GPT-4 và đề cập đến "Chatbot Arena" như một minh chứng. Người nói cũng giải thích về việc tối ưu hóa quá trình huấn luyện (training) giúp giảm chi phí đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh.
Phần 4: Chi phí và hiệu quả của DeepSeek R1: Phần này đi sâu vào phân tích chi phí của DeepSeek R1, cả trong quá trình huấn luyện và vận hành. Người nói giải thích cách DeepSeek sử dụng kiến trúc "Mixture of Experts" để giảm chi phí vận hành, chỉ cần sử dụng một phần nhỏ tham số trong quá trình xử lý câu hỏi. So sánh chi phí sử dụng API của DeepSeek R1 với OpenAI cho thấy sự chênh lệch rất lớn.
Phần 5: Lý do DeepSeek R1 mã nguồn mở và minh họa thực tế: Phần này giải thích lý do DeepSeek R1 được phát hành mã nguồn mở, bao gồm các yếu tố như marketing, đóng góp cho cộng đồng khoa học và thu hút sự đóng góp từ các nhà phát triển khác. Video trình bày ví dụ thực tế về việc chạy DeepSeek R1 (phiên bản 14B) trên máy MacBook cá nhân, chứng minh khả năng chạy offline và không cần kết nối internet.
Phần 6: Cảnh báo và kết luận: Phần cuối video cảnh báo người xem về việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm trên các ứng dụng hoặc API của DeepSeek, vì dữ liệu này sẽ được lưu trữ trên server của DeepSeek. Video kết luận bằng việc thảo luận về tác động của DeepSeek đối với ngành công nghiệp AI và các ngành nghề khác, cũng như quảng bá khóa học AI của người nói. Câu nói đáng chú ý: "Cái khó ló cái khôn".
Video sử dụng nhiều ví dụ cụ thể, so sánh giữa DeepSeek R1 và các mô hình AI khác, và minh họa bằng hình ảnh và demo thực tế để làm rõ các khái niệm và thông tin được trình bày.