DeepSeek-V3 là gì? Khám phá công nghệ AI tìm kiếm dữ liệu mới

Phiên bản DeepSeek-V3 ra mắt trong tháng 12/2024 đang thu hút không ít người dùng công nghệ, đặc biệt là những ai quan tâm đến AI. DeepSeek-V3 đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa việc tìm kiếm và xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nhưng cụ thể, DeepSeek-V3 là gì và mang đến những tính năng gì đặc biệt, tại sao nó lại trở thành lựa chọn hàng đầu trong nhiều lĩnh vực? Nếu bạn đang muốn tìm hiểu chi tiết hơn, hãy cùng Công Nghệ AI VN xem qua nội dung sau.

Nội dung bài viết

DeepSeek-V3 là gì?

DeepSeek-V3 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến được phát triển bởi công ty DeepSeek có trụ sở tại Hàng Châu, Trung Quốc. Ra mắt vào tháng 12 năm 2024, mô hình này sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), cho phép chỉ kích hoạt một phần chuyên gia phù hợp để xử lý từng tác vụ cụ thể, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm tài nguyên tính toán.

Thông số kỹ thuật và hiệu suất:

Số tham số: 671 tỷ tham số, trong đó 37 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token.
Dữ liệu huấn luyện: Được huấn luyện trên 14,8 nghìn tỷ token đa dạng và chất lượng cao.
Chi phí huấn luyện: Chỉ khoảng 5,58 triệu USD, thấp hơn nhiều so với các mô hình tương đương như GPT-4.
Hiệu suất: Vượt trội trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn như MMLU, C-Eval, GSM8K và HumanEval, đặc biệt trong các nhiệm vụ liên quan đến toán học, lập trình và suy luận logic.

Phiên bản DeepSeek-V3 được huấn luyện với nhiều tính năng tuyệt vời hơn phiên bản cũ

Mô hình hoạt động của DeepSeek-V3 như thế nào?

Mô hình hoạt động của DeepSeek-V3 dựa trên kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) kết hợp với các cải tiến như Multi-head Latent Attention (MLA) và DeepSeekMoE. Trong đó, DeepSeek-V3 sở hữu tổng cộng 671 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ tham số cho mỗi token trong quá trình suy luận.

Mỗi lớp MoE bao gồm 256 chuyên gia được định tuyến và 1 chuyên gia chia sẻ. Khi một token được xử lý, hệ thống sẽ chọn 8 chuyên gia định tuyến phù hợp để xử lý thông tin, giúp giảm thiểu tài nguyên tính toán mà vẫn duy trì hiệu suất cao.

Với mô hình hoạt động này, DeepSeek-V3 chỉ kích hoạt một phần chuyên gia giúp giảm thiểu tài nguyên tính toán cần thiết. Ngoài ra, mỗi chuyên gia chuyên sâu vào một nhiệm vụ cụ thể, nâng cao chất lượng xử lý. Khi cần, người dùng có thể mở rộng mô hình bằng cách thêm chuyên gia mà không làm tăng đáng kể chi phí tính toán.

Những tính năng nổi bật của DeepSeek-V3

Phiên bản DeepSeek-V3 ngay từ thời điểm ra mắt đã gây ấn tượng mạnh trong cộng đồng AI nhờ vào những tính năng vượt trội. Trong đó có thể kể đến như:

Kiến trúc MoE

DeepSeek-V3 áp dụng kiến trúc MoE với tổng cộng 671 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt khoảng 37 tỷ tham số cho mỗi token trong quá trình suy luận. Điều này giúp giảm thiểu tài nguyên tính toán mà vẫn duy trì hiệu suất cao.

Đào tạo hiệu quả

Quá trình đào tạo của DeepSeek-V3 được tối ưu hóa nhờ vào các kỹ thuật như:

Cân bằng tải không mất phụ trợ: Điều chỉnh động lực học sai lệch dựa trên tải trọng của mỗi chuyên gia, đảm bảo phân phối công bằng khối lượng công việc mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
Đào tạo dự đoán đa điểm (MTP): Cho phép mô hình dự đoán đồng thời nhiều token, tăng cường hiệu quả đào tạo và cải thiện chất lượng đầu ra.
Đào tạo với độ chính xác hỗn hợp FP8: Sử dụng độ chính xác thấp hơn giúp giảm việc sử dụng bộ nhớ GPU và tăng tốc độ đào tạo mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.

Khả năng suy luận mạnh mẽ so với trước đây

DeepSeek-V3 đã thể hiện khả năng suy luận xuất sắc trong nhiều bài kiểm tra, đặc biệt là trong các nhiệm vụ toán học và lập trình. Điều này cho thấy mô hình không chỉ mạnh mẽ về mặt lý thuyết mà còn hiệu quả trong thực tiễn ứng dụng.

Phiên bản DeepSeek-V3 trở thành một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, hiệu quả và rất tiết kiệm tài nguyên

So sánh DeepSeek-V3 với chatbox AI ChatGPT khác

Nhằm giúp bạn hiểu rõ hơn về DeepSeek-V3, dưới đây là so sánh giữa phiên bản DeepSeek-V3 và ChatGPT mà bạn có thể tham khảo:

Tiêu chí	DeepSeek-V3	ChatGPT
Mô hình	Mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở, sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với 671 tỷ tham số, trong đó 37 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token.	Mô hình ngôn ngữ lớn độc quyền của OpenAI, dựa trên kiến trúc GPT-4o.
Chi phí phát triển	Khoảng 5,58 triệu USD, nhờ vào việc tối ưu hóa tài nguyên và áp dụng các kỹ thuật đào tạo hiệu quả.	Ước tính từ 100 triệu đến 1 tỷ USD cho các phiên bản mới nhất.
Hiệu suất	Vượt trội trong các bài toán toán học, lập trình và suy luận logic, đạt điểm cao trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn như MMLU, C-Eval, GSM8K và HumanEval.	Xuất sắc trong việc hiểu ngữ cảnh và tạo phản hồi tự nhiên, phù hợp cho các cuộc hội thoại và tạo nội dung sáng tạo.
Chi phí sử dụng	Mô hình mã nguồn mở, có thể sử dụng miễn phí hoặc với chi phí thấp cho các dịch vụ API.	Có phiên bản miễn phí với giới hạn, và các gói trả phí với nhiều tính năng nâng cao.

So sánh giữa DeepSeek-V3 và ChatGPT để có cái nhìn rõ nét hơn về hai phiên bản AI

Trên đây là giải đáp chi tiết cho câu hỏi DeepSeek-V3 là gì? cũng như kiến thức về DeepSeek-V3 dành cho người đang tìm hiểu về AI. Hy vọng với những thông tin này từ Công Nghệ AI, bạn đã hiểu rõ hơn về phiên bản DeepSeek này nhé!