DeepSeek – нейросетевые технологии генерации текста

Лэй Энстазия (2025)

Книга посвящена инновационной языковой модели, которая меняет представление об искусственном интеллекте. DeepSeek сочетает обучение с подкреплением (RL) и технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивая точность, адаптивность и доступ к актуальной информации в реальном времени. В книге рассматриваются уникальные особенности модели, такие как отказ от традиционного обучения с учителем, интеграция многоголовой скрытой внимательности (MLA) и дистилляция знаний для компактных устройств. Авторы подробно описывают её применение в науке, образовании, программировании, медицине и других сферах, акцентируя внимание на её экологичности, надежности и способности минимизировать ошибки. Особое внимание уделено перспективам развития модели, включая борьбу с галлюцинациями, повышение энергоэффективности и этические вызовы автоматизации. Книга станет незаменимым пособием для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется будущим искусственного интеллекта.

Глава 2. Технологическая основа DeepSeek

2.1. Архитектура модели

DeepSeek использует усовершенствованную архитектуру на основе многоголовой скрытой внимательности (MLA), что позволяет значительно повысить производительность модели. Основные аспекты MLA в DeepSeek:

Разделение внимания: Каждая"голова"фокусируется на разных аспектах данных — семантике, синтаксисе или контексте. Это улучшает способность модели улавливать глубокие связи внутри данных.

Параллельная обработка: MLA реализует одновременное вычисление для каждой головы, что сокращает время обработки и делает модель масштабируемой.

Инновации MLA: DeepSeek интегрирует оптимизацию вычислений за счет игнорирования несущественных данных (аналог сжатия контекста). Эта технология позволяет снизить затраты на обучение и уменьшить энергопотребление, оставаясь при этом конкурентоспособной.

В сравнении с классическими моделями, такими как GPT и BERT, DeepSeek демонстрирует:

Более низкие затраты на вычисления, благодаря улучшенной оптимизации MLA.

Способность к обучению на меньшем объеме данных без потери точности.

Лучшую адаптацию к задачам, требующим актуальной и контекстной информации.

2.2. Отказ от SFT

DeepSeek полностью пересмотрел традиционный подход обучения с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT). Это решение обусловлено недостатками SFT:

Жесткая привязка к исходным данным: Модели SFT зависимы от качества подготовленного набора данных. Ошибки или предвзятость могут существенно снижать качество обучения.

Ограниченные возможности обобщения: Модели SFT зачастую неспособны справляться с новыми задачами, которые не отражены в обучающей выборке.

Вместо этого DeepSeek делает ставку на обучение с подкреплением (RL):

Гибкость и адаптивность: Модель активно взаимодействует с окружающей средой, развивая навыки, основанные на результатах своих действий.

Развитие цепочек рассуждений (CoT): DeepSeek разбивает сложные задачи на этапы, оптимизируя каждый шаг для достижения лучшего результата.

Самообучение: Модель способна учиться на своих ошибках и корректировать поведение, что делает ее менее зависимой от начальных данных.

Этот переход позволил DeepSeek стать не просто инструментом, выполняющим команды, но и динамической системой, которая адаптируется к изменениям и новым вызовам.

2.3. Механизм RAG

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) является ключевым элементом DeepSeek. В отличие от традиционных моделей, которые полагаются только на запомненные знания, RAG позволяет интегрировать актуальную информацию из внешних источников в процессе работы модели.

Основные преимущества RAG в DeepSeek:

Реальный доступ к данным: Модель может находить и использовать релевантные сведения из актуальных баз знаний, что снижает риск генерации устаревших или неверных ответов.

Улучшение контекстуальности: DeepSeek эффективно связывает вводимые данные пользователя с внешними источниками, адаптируя свои ответы под конкретную задачу.

Оптимизация запросов: С помощью RL DeepSeek обучается формировать максимально точные запросы к базам знаний, что ускоряет получение релевантных данных.

Примеры реализации RAG в DeepSeek:

Генерация научных текстов с использованием последних публикаций.

Автоматизация юридических анализов, включая поиск законов и судебных решений.

Обеспечение поддержки пользователей с доступом к обновленным техническим инструкциям.

Заключение главы

DeepSeek объединяет лучшие технологии в области языковых моделей — MLA для оптимизации обработки данных, RL для адаптивного обучения и RAG для интеграции актуальной информации. Эта комбинация делает модель универсальным инструментом, способным решать широкий спектр задач в реальном времени.