Khác biệt giữa DeepSeek với các mô hình AI khác

Đối với những ai đang tìm hiểu và ứng dụng AI trong công việc, việc nắm rõ khác biệt giữa DeepSeek với các mô hình AI khác sẽ giúp bạn chọn được một AI phù hợp. Đối với DeepSeek, phiên bản Ai này sở hữu nhiều cải tiến đột phá trong kiến trúc và hiệu suất, đã nhanh chóng nổi bật trên thị trường AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu. Vậy so với những mô hình AI như ChatGPT, BERT,… thì như thế nào? Tất cả sẽ được Công Nghệ AI VN giải đáp chi tiết ngay sau đây.

So sánh kiến trúc của DeepSeek với các mô hình AI khác

DeepSeek-V3 sử dụng một kiến trúc rất đặc biệt gọi là Mixture-of-Experts (MoE), khác biệt hoàn toàn so với các mô hình AI khác như GPT hay BERT. Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về kiến trúc của DeepSeek và so sánh với các mô hình khác.

Kiến trúc MoE của DeepSeek

Mixture-of-Experts (MoE) là một kiến trúc phân tán, trong đó chỉ một phần các chuyên gia (experts) được kích hoạt cho mỗi nhiệm vụ. Cấu trúc này giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán, vì thay vì phải sử dụng tất cả các tham số, DeepSeek chỉ kích hoạt một số chuyên gia nhất định, giúp tăng hiệu quả và giảm độ phức tạp tính toán.

Bên cạnh đó, DeepSeek sử dụng sử dụng 671 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt khoảng 37 tỷ tham số cho mỗi token trong quá trình suy luận. Điều này làm giảm đáng kể tài nguyên cần thiết để xử lý dữ liệu.

DeepSeek cũng sử dụng thêm 256 chuyên gia cho mỗi lớp, với một số ít chuyên gia hoạt động cho mỗi token. Khi một token được đưa vào hệ thống, một mạng định tuyến (gate network) sẽ xác định những chuyên gia nào cần thiết để xử lý token đó. Điều này cho phép tối ưu hóa tài nguyên và chỉ sử dụng những chuyên gia có khả năng tốt nhất cho nhiệm vụ hiện tại.

So sánh kiến trúc DeepSeek với ChatGPT và BERT

GPT (Generative Pretrained Transformer) sử dụng kiến trúc Transformer thuần túy, trong đó tất cả các tham số đều được kích hoạt cho mỗi token. Còn đối với BERT, phiên bản này sử dụng kiến trúc hai chiều (bidirectional), rất mạnh mẽ trong các tác vụ như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, BERT không sử dụng MoE, nghĩa là mọi tham số đều được sử dụng đồng đều cho tất cả các tác vụ, dẫn đến việc sử dụng tài nguyên lớn hơn và hiệu suất tính toán không tối ưu.

Kiến trúc MoE của DeepSeek giúp giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên tính toán mà vẫn đảm bảo hiệu suất cao trong các tác vụ phức tạp. Mặt khác, GPT và BERT phải kích hoạt tất cả các tham số cho mỗi tác vụ, khiến việc triển khai của chúng đắt đỏ hơn về mặt tài nguyên.

Hiệu suất của DeepSeek so với các mô hình AI khác

Khi nói đến hiệu suất, DeepSeek-V3 nổi bật nhờ vào khả năng tối ưu hóa tài nguyên và xử lý dữ liệu nhanh chóng, đặc biệt trong các bài toán toán học, lập trình và suy luận logic. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về hiệu suất của DeepSeek và so sánh với các mô hình AI khác như GPT-4 và BERT.

Hiệu suất trong bài kiểm tra chuẩn

DeepSeek-V3 đã đạt được hiệu suất ấn tượng trong các bài kiểm tra chuẩn như MMLU (Massive Multitask Language Understanding), C-Eval, GSM8K, và HumanEval, các bài kiểm tra này đánh giá khả năng suy luận, lập trình và toán học của các mô hình AI. Trong đó:

• MMLU: DeepSeek đã vượt qua các mô hình AI khác trong các bài kiểm tra ngữ nghĩa và suy luận, với điểm số cao hơn trong nhiều bài toán toán học và lập trình.
• C-Eval và GSM8K: Trong các bài kiểm tra này, DeepSeek cũng thể hiện sự vượt trội, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến lập trình và giải quyết bài toán logic. DeepSeek có khả năng suy luận chính xác và nhanh chóng, điều mà các mô hình khác như GPT-4 chưa thể đạt được ở mức độ này.
• HumanEval: Đây là bài kiểm tra lập trình phổ biến, nơi DeepSeek vượt trội so với các mô hình AI khác nhờ vào khả năng giải quyết các bài toán lập trình phức tạp và tối ưu hóa mã nguồn nhanh chóng.

So sánh hiệu suất với GPT-4 và BERT

Dưới đây là bảng so sánh hiệu suất của DeepSeek với GPT-4 và BERT:

Tiêu chí	DeepSeek	GPT-4	BERT
Kiến trúc	Mixture-of-Experts (MoE), kích hoạt phần lớn chuyên gia chỉ khi cần.	Transformer thuần túy, kích hoạt tất cả tham số cho mỗi tác vụ.	Transformer, hoạt động theo chiều từ trái sang phải hoặc ngược lại.
Khả năng xử lý ngữ nghĩa	Mạnh mẽ trong các bài toán suy luận và lập trình, xử lý ngữ nghĩa phức tạp.	Xuất sắc trong việc tạo văn bản sáng tạo và trả lời câu hỏi.	Mạnh mẽ trong phân loại văn bản và tìm kiếm thông tin.
Khả năng suy luận logic	Vượt trội trong các bài toán toán học và lập trình phức tạp.	Khả năng suy luận tốt nhưng không tối ưu cho các bài toán logic phức tạp.	Không mạnh trong các bài toán suy luận logic và lập trình.
Hiệu suất trong các bài kiểm tra	MMLU, C-Eval, GSM8K, HumanEval: Vượt trội trong suy luận, lập trình.	MMLU, C-Eval, GSM8K: Mạnh trong ngữ nghĩa nhưng kém trong toán học và lập trình.	MMLU: Mạnh trong phân loại và trả lời câu hỏi, nhưng yếu trong toán học.
Khả năng xử lý dữ liệu lớn	Xử lý dữ liệu lớn hiệu quả nhờ vào kiến trúc MoE, giảm tải tài nguyên.	Xử lý tốt nhưng yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán để duy trì hiệu suất.	Hiệu quả trong các tác vụ phân loại văn bản nhưng không tối ưu cho dữ liệu lớn.
Ứng dụng nổi bật	Tốt cho các tác vụ toán học, lập trình, suy luận logic và phân tích dữ liệu.	Phù hợp cho sáng tạo văn bản, chatbots, và tạo nội dung tự động.	Thích hợp cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân loại văn bản và trả lời câu hỏi.

khác biệt giữa DeepSeek với các mô hình AI khác không chỉ nằm ở kiến trúc mà còn ở hiệu suất và khả năng ứng dụng thực tế. Với kiến trúc MoE tiên tiến, DeepSeek tối ưu hóa tài nguyên tính toán mà vẫn duy trì hiệu quả vượt trội trong các tác vụ phức tạp như suy luận logic, toán học và lập trình. Hy vọng với những thông tin ở trên từ Công Nghệ AI, bạn đã nắm rõ hơn về công cụ này nhé!