Revolúcia vo vývoji jazykových modelov: Era DeepSeek R1

Transformácia umelej inteligencie: Faktor efektívnosti 57X

Na začiatku roka 2025 sa vo svete umelej inteligencie odohrala technologická revolúcia. Čínska spoločnosť DeepSeek šokovala svet uvedením jazykového modelu R1, ktorý odporúčal starší prístup tým, že používal iba zlomok výpočtových zdrojov v porovnaní s inými špičkovými modelmi. DeepSeek prelomilo bariéry nielen svojou technológiou, ale aj tým, že zverejnilo hmotnosti modelu R1, kód pre inferenciu a podrobné technické správy. Tieto správy prichádzali s pravidelnosťou jednu mesačne počas roka 2024 a vyvrcholili revolučnými výsledkami na začiatku roka 2025.

Kľúčové poznatky

• Multi-head latent attention: DeepSeek zaviedol techniku, ktorá priamo mení architektúru základného Transformera. Tento prístup výrazne zredukoval veľkosť kľúčovo-hodnotového vyrovnávacieho úložiska (KV cache) až o faktor 57.
• Rýchlosť generovania textu: Vďaka novej metóde generuje R1 text viac ako šesťkrát rýchlejšie ako konvenčné Transformery.
• Inovácia vo výpočte: Základnou myšlienkou je efektívne komprimovať kľúče a hodnoty, čo vedie k nižšej potrebe pamäte bez straty výkonu.

Hlboký ponor do architektúry modelu

Všetky moderné jazykové modely, vrátane DeepSeek R1, produkujú odpovede po jednotlivých jednotkách zvaných tokeny. Proces začína promptom a postupne sa generujú ďalšie tokeny na základe kontextu predchádzajúcich tokenov. To využíva mechanizmus nazývaný „pozornosť“ (attention), ktorý počíta matice pozornosti a uľahčuje interakciu medzi tokenmi.

V modeli DeepSeek R1 sa použilo 128 mechanizmov pozornosti na vrstvu v 61 vrstvách, čo celkovo znamenalo 7 808 vzorov pozornosti. Tento systém transformoval spôsob, ako modely využívajú a optimalizujú výpočtové zdroje.

Inovácia multi-head latent attention

Klasické Transformery čelili problému exponenciálne rastúcej potreby výpočtových zdrojov s rastúcou dĺžkou vstupov. DeepSeek vyriešil tento problém zavedením multi-head latent attention. Tento prístup umožňuje modelom učiť sa komprimovať vlastné kľúče a hodnoty a zdieľať ich medzi rôznymi hlavami pozornosti. Nový proces pridáva krok, ktorý komprimuje vstup do latentského priestoru, a potom ho znovu rozšíri na jedinečné sady kľúčov a hodnôt pre každú hlavu pomocou naučených váh.

Záverečné zamyslenie

Transformácia, ktorú priniesla DeepSeek, otvára nové možnosti pre aplikáciu jazykových modelov v praktických scenároch. Efektívnejšie modely znamenajú potenciálne nižšie náklady na vývoj a prevádzku AI aplikácií, čo môže spôsobiť širšiu dostupnosť týchto technológií. Bude zaujímavé sledovať, ako sa ďalšie generácie jazykových modelov posunú za aktuálne hranice.

Je jasné, že DeepSeek R1 predstavuje významný krok vpred v oblasti neurónových sietí, a jeho prístup otvoril diskusie a vývoj nových technológií, ktoré uvidia svetlo v nadchádzajúcich rokoch.

Odkazy a zdroje

• DeepSeek-R1 paper: https://arxiv.org/abs/2501.12948
• Skvelý článok od Ege Erdila: https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-improved-the-transformer-architecture

DeepSeek so svojím modelom R1 nepochybne posúva hranice toho, čo je možné v oblasti AI, a otvára dvere pre nové, inovatívne aplikácie technológií AI. Tešíme sa na budúce kroky tejto čínskej technologickej spoločnosti.

Približne 57 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.28 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.