Deepseek R1 - The Era of Reasoning models

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về các mô hình lập luận (reasoning models) như DeepSeek R1, một mô hình mã nguồn mở có hiệu năng ngang ngửa với các mô hình thương mại nhưng giá thành rẻ hơn đáng kể (96%).
Điểm mấu chốt là các mô hình này có khả năng lập luận dài hơn, sâu hơn, dẫn đến cải thiện đáng kể hiệu suất so với các mô hình chỉ dựa trên dữ liệu huấn luyện khổng lồ. DeepSeek R1 sử dụng học tăng cường để khuyến khích mô hình tạo ra chuỗi lập luận chất lượng cao hơn, dài hơn. Mô hình còn có phiên bản chưng cất (distilled version) chạy được trên máy tính cá nhân.
Ứng dụng của các mô hình lập luận bao gồm lập kế hoạch cho các tác vụ phức tạp (ví dụ: quản lý chuỗi cung ứng), xử lý hình ảnh phức tạp, và chưng cất kiến thức để huấn luyện các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn trên các thiết bị hạn chế tài nguyên.
Video hướng dẫn các kỹ thuật gợi ý (prompting) hiệu quả cho các mô hình lập luận, nhấn mạnh vào việc giữ cho gợi ý đơn giản, trực tiếp, và sử dụng ít ví dụ hơn so với các mô hình ngôn ngữ lớn khác. Một ví dụ chi tiết về việc sử dụng DeepSeek R1 kết hợp với mô hình nhỏ hơn (như Llama 2) để lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ quản lý hậu cần được trình bày.

Tóm tắt chi tiết:

Video chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu về mô hình lập luận DeepSeek R1: Video bắt đầu bằng việc giới thiệu DeepSeek R1, một mô hình lập luận mã nguồn mở có hiệu năng cao và giá thành thấp. Điểm nhấn là khả năng lập luận vượt trội so với các mô hình khác, được đạt được nhờ khả năng "suy nghĩ" lâu hơn trong quá trình suy luận. "Pre-training như chúng ta biết sẽ kết thúc", người thuyết trình nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện khả năng suy luận thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện khổng lồ.

Phần 2: Cơ chế hoạt động của mô hình lập luận: Phần này giải thích cơ chế hoạt động của các mô hình lập luận, dựa trên kỹ thuật "chuỗi suy luận" (chain of thought). Sự khác biệt chính là chuỗi suy luận của các mô hình này dài hơn, chất lượng cao hơn, và tự động phát triển các hành vi phức tạp như tự đánh giá lại, phân chia vấn đề thành các bước nhỏ hơn, và thử nghiệm nhiều chiến lược khác nhau. Những hành vi này không được lập trình trực tiếp mà xuất hiện tự nhiên thông qua học tăng cường. "Sự tự tiến hóa đáng chú ý nhất là sự xuất hiện của các hành vi tinh vi như phản chiếu, nơi mô hình sẽ xem xét lại và đánh giá lại các bước trước đó, và việc khám phá các phương pháp tiếp cận thay thế để giải quyết vấn đề phát sinh một cách tự phát."

Phần 3: Chưng cất kiến thức và mã nguồn mở: Video đề cập đến khả năng chưng cất kiến thức của DeepSeek R1, cho phép huấn luyện các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn cho các tác vụ cụ thể. Việc DeepSeek R1 là mã nguồn mở tạo điều kiện thuận lợi cho việc này, trái ngược với các mô hình thương mại thường giữ bí mật chuỗi suy luận của chúng. "Chưng cất kiến thức sẽ là một điều khá lớn trong năm 2025."

Phần 4: Kỹ thuật gợi ý hiệu quả: Phần này tập trung vào các kỹ thuật gợi ý hiệu quả cho các mô hình lập luận. Người thuyết trình chỉ ra rằng các kỹ thuật gợi ý phức tạp thường không hiệu quả với các mô hình này. "Hãy làm cho lời nhắc của bạn đơn giản và trực tiếp." Việc sử dụng 0-shot hoặc 1-2 shot prompting thường hiệu quả hơn so với việc sử dụng nhiều ví dụ. Khuyến khích người dùng gợi ý mô hình suy luận lâu hơn để đạt được kết quả tốt hơn.

Phần 5: Ứng dụng thực tế và ví dụ: Phần này trình bày các ứng dụng thực tế của các mô hình lập luận, bao gồm lập kế hoạch cho tác vụ phức tạp (ví dụ: quản lý hậu cần), xử lý hình ảnh phức tạp. Một ví dụ chi tiết về việc sử dụng DeepSeek R1 kết hợp với Llama 2 để xây dựng một tác nhân (agent) quản lý hậu cần được trình bày. Mô hình DeepSeek R1 tạo ra kế hoạch chi tiết, và Llama 2 thực hiện các bước trong kế hoạch.

Phần 6: Kết luận: Video kết thúc bằng việc tóm tắt lại các điểm chính và khuyến khích người xem tham gia cộng đồng AI Builder Club để học hỏi thêm về các ứng dụng thực tế của mô hình ngôn ngữ lớn.

Tóm lại, video cung cấp một cái nhìn tổng quan về các mô hình lập luận, nhấn mạnh vào tiềm năng và ứng dụng của chúng, đồng thời hướng dẫn người xem cách sử dụng hiệu quả các mô hình này. Ví dụ về tác nhân quản lý hậu cần minh họa rõ ràng cách kết hợp các mô hình lập luận với các mô hình nhỏ hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thực tế.