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: DeepSeek R1 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng lập luận (Reasoning) mạnh mẽ, ngang ngửa với GPT-4, nhưng có ưu điểm là mã nguồn mở (open-source) và chi phí thấp hơn nhiều. Video giải thích khái niệm LLM, Reasoning (chuỗi suy nghĩ - chain of thought), và so sánh DeepSeek với các đối thủ như ChatGPT, Claude.
- Ứng dụng và tác động: DeepSeek có tiềm năng thay đổi nhiều ngành nghề nhờ khả năng mạnh mẽ và chi phí thấp. Video đề cập đến việc giảm chi phí huấn luyện và vận hành AI, mở ra cơ hội ứng dụng rộng rãi hơn.
- Quá trình/phương pháp: Video giải thích chi tiết về quá trình lập luận (Reasoning) của AI, cách DeepSeek tối ưu hóa quá trình huấn luyện để giảm chi phí, và kỹ thuật "distillation" để tạo ra các mô hình nhỏ hơn, dễ chạy trên máy tính cá nhân. Người thuyết trình cũng thực hiện một vài demo trên máy cá nhân của mình.
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 so sánh nó với OpenAI và ChatGPT, làm rõ sự khác biệt giữa tên công ty và tên sản phẩm. Khái niệm LLM (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn) được giải thích một cách dễ hiểu, ví dụ như việc dự đoán từ tiếp theo trong một câu văn.
Phần 2: DeepSeek và khả năng lập luận (Reasoning): Phần này tập trung vào khả năng lập luận của DeepSeek R1, đặc biệt là so sánh với các mô hình khác. Khái niệm "chain of thought" (chuỗi suy nghĩ) được giải thích, cho thấy cách các mô hình AI đời mới suy luận từng bước để đưa ra câu trả lời chính xác hơn. Video đưa ra ví dụ về việc so sánh hai số thập phân để minh họa khả năng này. DeepSeek được nhấn mạnh là một trong những mô hình đầu tiên mã nguồn mở có khả năng Reasoning mạnh mẽ.
Phần 3: Tại sao DeepSeek R1 trở nên nổi tiếng: Phần này phân tích các yếu tố giúp DeepSeek R1 nổi bật: mã nguồn mở, hiệu suất cao ngang ngửa GPT-4, chi phí thấp cả trong quá trình huấn luyện và vận hành. Video đề cập đến các bài benchmark và Chatbot Arena để chứng minh hiệu suất của DeepSeek. Người thuyết trình cũng giải thích cách DeepSeek tối ưu hóa quá trình huấn luyện bằng cách sử dụng GPU hiệu suất thấp hơn, dẫn đến chi phí thấp hơn đáng kể so với các đối thủ. Kỹ thuật "Mixture of Experts" được đề cập như một yếu tố quan trọng giúp giảm chi phí vận hành.
Phần 4: Thực hành và minh họa: Người thuyết trình thực hiện demo chạy DeepSeek R1 (phiên bản 14B) trên máy tính cá nhân của mình, chứng minh khả năng chạy offline và tính năng Reasoning. Một số câu hỏi được đặt ra để minh họa khả năng của mô hình.
Phần 5: Cảnh báo và ứng dụng: Video cảnh báo về việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm trên các ứng dụng DeepSeek chạy trên server của công ty, nhấn mạnh rủi ro về bảo mật dữ liệu. Phần cuối cùng thảo luận về tác động của DeepSeek đối với các ngành nghề khác nhau và xu hướng phát triển của AI trong tương lai, cùng với quảng bá khóa học AI của người thuyết trình. Câu nói "Cái khó ló cái khôn" được sử dụng để miêu tả cách DeepSeek vượt qua khó khăn về hạn chế về công nghệ để tạo ra một sản phẩm cạnh tranh.
Những điểm nổi bật:
- So sánh chi tiết về hiệu suất và chi phí giữa DeepSeek R1 và các đối thủ cạnh tranh như GPT-4, Claude.
- Giải thích kỹ thuật "distillation" để tạo ra các mô hình nhỏ hơn, dễ chạy trên máy tính cá nhân.
- Thực hành trực tiếp chạy DeepSeek R1 trên máy cá nhân.
- Cảnh báo về rủi ro bảo mật dữ liệu khi sử dụng các ứng dụng DeepSeek chạy trên server.