SAM NÓI GÌ VỀ DEEPSEEK?

Sam Altman, CEO of OpenAI, đã đăng trên X (trước đây là Twitter) về mô hình R1 của DeepSeek.

Sam mô tả R1 là một mô hình ấn tượng, đặc biệt về khả năng cung cấp với mức giá hợp lý.

Sam nhấn mạnh rằng OpenAI sẽ phát triển các mô hình tốt hơn và bày tỏ sự phấn khởi khi có một đối thủ cạnh tranh mới.

Sam cũng đề cập đến kế hoạch đẩy nhanh việc ra mắt các sản phẩm mới.

Sam tin rằng việc sử dụng nhiều tài nguyên tính toán hơn là quan trọng để đạt được sứ mệnh của OpenAI và dự đoán rằng thế giới sẽ sử dụng rất nhiều AI, đồng thời sẽ ngạc nhiên trước các mô hình thế hệ tiếp theo.

Cuối cùng, Sam bày tỏ mong muốn mang đến cho mọi người trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và hơn thế nữa.

DEEPSEEK DÙNG NHÂN SỰ THẾ NÀO?


Làm cách nào để AI Trung Quốc dù đi sau Mỹ rất nhiều năm, trong bối cảnh “thiếu chip, thiếu tiền, thiếu dữ liệu và môi trường” lại tạo ra một hệ AI tổng quát (GAI) có thể vượt trội so với những mô hình AI tốt nhất của Mỹ, không những thế chi phí đầu tư lại thấp hơn ít nhất 53,5 lần OpenAI?

Đấy là câu hỏi mà những người làm AI, kinh doanh công nghệ của Mỹ cũng như toàn thế giới đang đặt ra câu hỏi và tìm câu trả lời.

Những thiên tài trẻ với sứ mệnh cống hiến

Theo Liang Wenfeng, phụ trách quĩ đầu tư Định lượng Trung Quốc khi tập hợp nhân sự cho DeepSeek, ông không tìm kiếm các chuyên gia AI có kinh nghiệm, không tìm kiếm các người được đào tạo và làm việc ở nước ngoài, ông tập trung vào những nghiên cứu sinh từ các trường đại học hàng đầu Trung Quốc, bao gồm ĐH Bắc Kinh và Thanh Hoa, những người mong muốn chứng tỏ bản thân (hơn là mục tiêu tạo ra sản phẩm để làm giàu), đã giành được giải thưởng tại các hội nghị học thuật quốc tế. Chiến lược tuyển dụng này đã giúp tạo ra văn hóa công ty hợp tác, nơi mọi người được tự do sử dụng nhiều tài nguyên máy tính, trái ngược với văn hóa cạnh tranh tài nguyên của các công ty Internet lâu đời của Trung Quốc.

Hơn nữa, Liang cho rằng sinh viên phù hợp hơn với việc nghiên cứu đầu tư cao, lợi nhuận thấp, bởi với những người trẻ họ có thể cống hiến hoàn toàn cho một sứ mệnh cao cả mà không thực dụng. Liang đã đặt ra sứ mệnh cho những sinh viên tài năng trẻ: “Deep Seek được tạo ra để giải quyết những bài toán khó nhất thế giới”.

Liang cũng truyền cho các bạn trẻ tinh thần yêu nước, mong muốn vượt qua các rào cản về bao vây, cấm vận công nghệ của Mỹ đối với Trung Quốc, cam kết thúc đẩy vị trí của Trung Quốc trong việc dẫn đầu đổi mới, sáng tạo trên toàn cầu.

Vượt qua hạn chế về chip tiên tiến

Tháng 10/2022, Trung Quốc bị cấm nhập khẩu chip tiên tiến như H100 của Nvidia. DeepSeek phải đưa ra một phương pháp luận hiệu quả hơn để đào tạo các mô hình AI của mình, họ đã tối ưu hóa kiến trúc mô hình AI bằng cách sử dụng một loạt thủ thuật kỹ thuật, các sơ đồ giao tiếp tùy chỉnh giữa các con chip, giảm kích thước các trường dữ liệu để tiết kiệm bộ nhớ, yêu cầu sử dụng ít tài nguyên máy tính hơn để đào tạo, sử dụng sáng tạo bằng cách kết hợp các mô hình AI khác nhau. “Nhiều cách tiếp cận này tuy không phải là mới, nhưng kết hợp chúng thành công để tạo ra một mô hình AI tiên tiến trong một khoảng thời gian cực ngắn, với chi phí cực rẻ là một kỳ tích” (kết quả là DeepSeek hiệu quả đến mức nó chỉ cần 1/10 sức mạnh tính toán của LIama 3.1 của Meta).

Đóng góp của DeepSeek cho nhân loại

Việc phát triển các mô hình AI mã nguồn mở là cách duy nhất để Trung Quốc bắt kịp Mỹ, bởi nó thu hút nhiều người dùng và nhiều người đóng góp hơn vào kho mã nguồn mở AI. Kết quả là các nhà nghiên cứu AI Trung Quốc đã đạt được điều mà nhiều người nghĩ là cách nhiều năm ánh sáng: Một mô hình AI mã nguồn mở, miễn phí có thể sánh ngang hoặc vượt qua hiệu suất của các hệ thống suy luận tiên tiến nhất của OpenAI.

Chính vì là mô hình AI mã nguồn mở nên DeepSeek cho phép bất kỳ ai cũng có thể lấy mô hình, sử dụng và sửa đổi nó mà không bị hạn chế. Điều đó đồng nghĩa với việc DeepSeek thực sự mở trao quyền cho tất cả những người phát triển AI trên toàn cầu.

Để kết bài, tôi xin trích lại câu nói rất hay của Arnaud Bertrand: "Về cơ bản, DeepSeek giống như ai đó đã phát hành một chiếc smart phone ngang bằng với iPhone, nhưng đã bán nó với giá 30 đô la thay vì 1000 đô la."

-DO CAO BẢO

CÁC THUẬT NGỮ OPENSOURCE, WEIGHT, DISTILL KHI THAM KHẢO DEEPSEEK

Trong lĩnh vực lập trình AI, các thuật ngữ “open source”, “weights”, và “distill” có ý nghĩa quan trọng:

1. Open Source (Mã nguồn mở):
• Định nghĩa: Phần mềm hoặc mô hình AI được phát hành với mã nguồn công khai, cho phép bất kỳ ai xem, sửa đổi và phân phối lại.
• Ý nghĩa trong AI: Việc mở mã nguồn mô hình AI, bao gồm cả kiến trúc và trọng số (weights), cho phép cộng đồng nghiên cứu và phát triển cải tiến mô hình, tạo ra các phiên bản tùy chỉnh và thúc đẩy sự đổi mới. Ví dụ, mô hình DeepSeek-R1 được phát hành dưới dạng mã nguồn mở, cung cấp cả mã nguồn và trọng số cho cộng đồng.

2. Weights (Trọng số):
• Định nghĩa: Các tham số trong mô hình học máy quyết định mức độ quan trọng của từng đặc trưng đầu vào trong việc dự đoán đầu ra.
• Ý nghĩa trong AI: Trọng số là kết quả của quá trình huấn luyện mô hình trên dữ liệu; chúng lưu trữ kiến thức mà mô hình đã học được. Việc chia sẻ trọng số của mô hình mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển tái sử dụng và tinh chỉnh mô hình cho các ứng dụng cụ thể mà không cần huấn luyện lại từ đầu, tiết kiệm tài nguyên và thời gian.

3. Distill (Trích xuất kiến thức):
• Định nghĩa: Quá trình chuyển giao kiến thức từ một mô hình lớn (thường gọi là “mô hình giáo viên”) sang một mô hình nhỏ hơn (“mô hình học sinh”) nhằm giảm kích thước và tăng hiệu suất mà vẫn duy trì độ chính xác cao.
• Ý nghĩa trong AI: Phương pháp này giúp tạo ra các mô hình nhẹ hơn, phù hợp cho triển khai trong môi trường có tài nguyên hạn chế như thiết bị di động hoặc ứng dụng thời gian thực. Ví dụ, DeepSeek đã sử dụng kỹ thuật trích xuất kiến thức để tạo ra các mô hình nhỏ hơn từ mô hình DeepSeek-R1 ban đầu, giúp duy trì hiệu suất cao trong khi giảm yêu cầu về tài nguyên tính toán.

Việc hiểu rõ các thuật ngữ này giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu áp dụng hiệu quả các kỹ thuật trong quá trình phát triển và triển khai mô hình AI.