การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสามารถของ AI ในการช่วยแก้ไขปัญหาซับซ้อนและสนับสนุนการทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม การ train AI จึงเป็นกระบวนการสำคัญที่ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นพลังการคำนวณหรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกนำมาใช้เพื่อให้โมเดลเรียนรู้และทำงานได้อย่างเหมาะสม การลดต้นทุนในกระบวนการนี้จึงเป็นโจทย์ที่หลายบริษัทพยายามไขเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน
DeepSeek เป็นหนึ่งในบริษัทที่ได้รับการกล่าวถึงอย่างกว้างขวางในวงการ AI เนื่องจากสามารถลดค่าใช้จ่ายในการ train AI ลงได้อย่างมาก ความสำเร็จนี้ไม่ได้เกิดขึ้นได้เพราะโชคช่วย แต่เป็นผลมาจากความพยายามในการค้นคว้าและพัฒนาเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ การนำแนวคิดและเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาปรับใช้ช่วยให้บริษัทสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้อย่างชาญฉลาด
บทความนี้จะเจาะลึกถึงรายละเอียดต่าง ๆ ที่ทำให้ DeepSeek ประสบความสำเร็จ โดยเน้นไปที่วิธีการจัดการทรัพยากร การปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน และการแก้ไขปัญหาที่พบระหว่างการ train AI โมเดลขนาดใหญ่ ผู้อ่านจะได้เข้าใจถึงความสำคัญของการวางแผนและการทดลองเล็ก ๆ ก่อนที่จะลงมือทำในระดับใหญ่ รวมถึงบทเรียนที่ได้รับจากความล้มเหลวในกระบวนการพัฒนา
ทำไม DeepSeek จึงมีค่าใช้จ่ายในการ Train ที่ถูกมาก
DeepSeek เป็นบริษัทที่ได้รับการยอมรับว่าสามารถลดต้นทุนในการ train AI ลงอย่างมาก ซึ่งเป็นผลมาจากเทคนิคพิเศษที่นำมาใช้ในกระบวนการพัฒนาโมเดล เทคนิคหลักที่ทำให้เกิดความสำเร็จนี้คือการใช้โมเดลแบบ mixture of experts และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ที่เรียกว่า MLA (latent attention) การนำสองสิ่งนี้มาใช้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณและลดทรัพยากรที่จำเป็นในการ train AI
Mixture of experts เป็นแนวคิดที่มีมาหลายปีแล้ว แต่ OpenAI กับ GPT-4 คือผู้แรกที่สามารถนำแนวคิดนี้ไปใช้งานจริงได้อย่างสำเร็จ เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น เช่น Llama ซึ่งเป็นโมเดลแบบ dense model ที่กระตุ้นทุกพารามิเตอร์เมื่อสร้างโทเค็น โมเดลแบบ mixture of experts จะไม่ทำงานเช่นนั้น โมเดลนี้พยายามเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยกระตุ้นเฉพาะบางส่วนของโมเดลเท่านั้น ในโมเดลจะมีจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดไว้ และในแต่ละครั้งจะมีเพียงบางส่วนที่ถูกกระตุ้น สิ่งนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการ train AI และการอนุมานลงอย่างมาก เพราะไม่จำเป็นต้องคำนวณทุกพารามิเตอร์ทุกครั้ง
ยกตัวอย่างเช่น โมเดลของ DeepSeek มีพารามิเตอร์ประมาณ 600 พันล้านตัว แต่มีเพียง 37 พันล้านตัวที่ต้องคำนวณในแต่ละครั้ง ซึ่งแตกต่างจาก Llama ที่ต้องกระตุ้นพารามิเตอร์ทั้งหมด 70 หรือ 405 พันล้านตัว สิ่งนี้ช่วยลดพลังการคำนวณลงอย่างมากในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถในการบีบอัดข้อมูลได้ดี
Transformer เป็นโครงสร้างที่หลายคนพูดถึง โดยพื้นฐานแล้วประกอบด้วยบล็อกที่มีกลไก attention และเครือข่ายประสาทแบบหลายชั้น Mixture of experts ถูกนำมาใช้ในส่วนที่มีน้ำหนักมากที่สุดของ Transformer ทำให้ได้รับประโยชน์อย่างมากในแง่ของการประหยัดทรัพยากร ตลอด 15 ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการปฏิวัติในวงการ deep learning ที่เครือข่ายเหล่านี้มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ จนกระทั่งพบ scaling laws ที่แสดงให้เห็นว่าการขยายขนาดโมเดลมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จ
การใช้ mixture of experts ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ GPU อย่างมาก แม้ว่าจะไม่พิจารณาถึงข้อดีของการอนุมาน โมเดลนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันโดยใช้พลังการคำนวณลดลงถึง 30% ความซับซ้อนในการนำไปใช้งานเป็นเหตุผลที่ทำให้ไม่ใช่ทุกบริษัทจะใช้มัน แต่ DeepSeek ได้รับการยกย่องว่าใช้เทคนิคนี้ได้อย่างยอดเยี่ยม
Rotary Positional Embeddings (RoPE) และ Latent Attention เป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดการใช้หน่วยความจำระหว่างการ train AI และการอนุมาน การปรับปรุงการสื่อสารระหว่าง GPU โดยใช้ไลบรารีพิเศษ เช่น NCCL ของ Nvidia ก็เป็นมาตรฐานในวงการนี้ การจัดการสิ่งเหล่านี้ต้องใช้การเขียนโปรแกรมระดับต่ำ ซึ่งเป็นงานที่ซับซ้อนมาก
บทเรียนที่สำคัญจากกระบวนการนี้คือวิธีการ train AI ที่ประสบความสำเร็จในระยะยาวคือวิธีที่สามารถขยายขนาดได้ โดยลดการแทรกแซงจากมนุษย์และปล่อยให้โมเดลเรียนรู้เอง การปรับปรุงเล็ก ๆ น้อย ๆ ในข้อมูล สถาปัตยกรรม และกระบวนการหลังการ train AI จะสะสมขึ้นเรื่อย ๆ และนำไปสู่ความสำเร็จในที่สุด
YOLO Run เป็นแนวคิดที่น่าสนใจในวงการ AI ซึ่งหมายถึงการทดลองครั้งใหญ่โดยใช้ทรัพยากรทั้งหมดที่มี แม้ว่าจะมีความเสี่ยงสูง แต่บางครั้งก็เป็นวิธีที่ช่วยให้เกิดนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ได้ เช่นเดียวกับที่ OpenAI ทำในปี 2022 หรือ DeepSeek ในปัจจุบัน
ความเครียดในการทำงานนี้เกิดขึ้นเพราะการทำงานที่ระดับเล็กอาจสำเร็จ แต่เมื่อขยายขนาดขึ้น บางอย่างที่เคยใช้ได้อาจไม่สามารถใช้งานได้ในระดับใหญ่ สิ่งนี้ทำให้นักวิจัยต้องตัดสินใจอย่างระมัดระวัง และเตรียมพร้อมสำหรับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น
ทุกบริษัทที่พยายามผลักดันขอบเขตของ AI มักจะเผชิญกับการทดลองที่ล้มเหลว ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนา แม้ว่าการทดลองเหล่านี้จะใช้เงินจำนวนมากและอาจทำให้โครงการล่าช้าเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือน แต่มันก็เป็นสิ่งจำเป็นในการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานและหาวิธีการใหม่ ๆ ที่ดีขึ้น
การ train AI โมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้เวลาและความอดทนอย่างมาก แม้ว่าจะมีการตรวจสอบและปรับปรุงข้อมูลตลอดเวลา แต่ก็ยังมีโอกาสที่โมเดลจะเกิด loss spikes หรือการเพิ่มขึ้นของค่าความผิดพลาดอย่างกะทันหัน ซึ่งอาจเกิดจากข้อมูลที่ไม่เหมาะสม เช่น ข้อมูลที่มาจาก subreddit ที่มีเนื้อหาผิดปกติ เช่น microwave gang ที่เต็มไปด้วยตัวอักษร "M" ยาว ๆ ซึ่งทำให้โมเดลสับสนและเกิดความผิดพลาดในการเรียนรู้
การปรับปรุงเล็ก ๆ น้อย ๆ อาจดูไม่สำคัญ แต่เมื่อสะสมกันในระยะยาว มันสามารถนำไปสู่ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ได้ ตัวอย่างเช่น การปรับ learning rate, regularization, หรือการปรับปรุงข้อมูลที่ใช้ในการ train AI สามารถช่วยให้โมเดลมีประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมาก
ในปี 2025 คาดว่าจะมีการใช้ YOLO Run มากขึ้นในหลายบริษัท เพราะการแข่งขันในวงการ AI กำลังเข้มข้นขึ้นเรื่อย ๆ บริษัทที่กล้าเสี่ยงและลงทุนในงานวิจัยครั้งใหญ่ มักจะเป็นผู้ที่ประสบความสำเร็จในระยะยาว
การจัดการทรัพยากร GPU และการลดความซับซ้อน
การจัดการทรัพยากร GPU เป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ DeepSeek สามารถลดต้นทุนในการ train AI ลงได้อย่างมาก ปัญหาหลักที่เกิดขึ้นเมื่อใช้โมเดลขนาดใหญ่คือการกระจายงานระหว่าง GPU ที่ไม่สมดุล หากมีการใช้งานผู้เชี่ยวชาญบางส่วนมากเกินไปในขณะที่ส่วนอื่น ๆ ไม่ได้ถูกใช้งานเลย จะทำให้ประสิทธิภาพของระบบลดลงอย่างมาก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ DeepSeek ได้พัฒนาวิธีการจัดการการสื่อสารระหว่าง GPU โดยใช้เทคนิคเฉพาะ เช่น การเขียนโปรแกรมระดับต่ำเพื่อควบคุมการทำงานของแต่ละ core ใน GPU อย่างแม่นยำ
การใช้ไลบรารีพิเศษ เช่น NCCL (Nvidia Communications Collectives Library) เป็นมาตรฐานในวงการนี้ แต่ DeepSeek ได้ปรับแต่งไลบรารีนี้ให้เหมาะสมกับโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง โดยเฉพาะเมื่อมีข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ที่ถูกนำเข้ามาใช้ในประเทศจีน สิ่งนี้ทำให้พวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของโมเดลแบบ mixture of experts ได้อย่างมาก การจัดการทรัพยากร GPU นี้ช่วยลดความซับซ้อนของการคำนวณและเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูล
การเขียนโปรแกรมระดับต่ำเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนมาก เพราะต้องเขียนโค้ดโดยตรงในระดับใกล้เคียงกับฮาร์ดแวร์ ซึ่งต้องใช้ความรู้และความชำนาญในเชิงลึก แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือการลดเวลาในการคำนวณและการประหยัดพลังงานอย่างมาก ตัวอย่างเช่น การใช้ PTX ซึ่งเป็นภาษาที่คล้ายกับภาษาแอสเซมบลี ช่วยให้สามารถควบคุมการทำงานของ GPU ได้อย่างละเอียด
การแก้ไขปัญหา Loss Spikes
Loss spikes เป็นปัญหาที่พบบ่อยเมื่อ train AI โมเดลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อใช้ข้อมูลที่มีความผิดปกติหรือข้อมูลที่ไม่เหมาะสม เช่น ข้อมูลจาก subreddit ที่เต็มไปด้วยตัวอักษร "M" ยาว ๆ ซึ่งทำให้โมเดลสับสนและเกิดความผิดพลาดในการเรียนรู้ ปัญหานี้อาจเกิดขึ้นกะทันหันและทำให้การ train AI ต้องหยุดชะงัก
DeepSeek มีวิธีการจัดการกับปัญหานี้โดยการตรวจสอบและปรับปรุงข้อมูลที่ใช้ในการ train AI อย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเทคนิคในการข้ามข้อมูลที่ทำให้เกิด loss spikes โดยไม่ต้องหยุดการทำงานของโมเดลทั้งหมด สิ่งนี้ช่วยให้การ train AI สามารถดำเนินต่อไปได้อย่างราบรื่น
การแก้ไขปัญหา loss spikes ไม่ใช่แค่การปรับปรุงข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่าง ๆ เช่น learning rate และ regularization ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของโมเดล
การทดลองเล็ก ๆ ก่อนการ Train AI ครั้งใหญ่
ก่อนที่จะทำการ train AI โมเดลขนาดใหญ่ นักวิจัยมักจะทำการทดสอบหลาย ๆ อย่างในระดับเล็ก เช่น การทดลองกับจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน หรือการปรับแต่งโมเดลบน Jupyter Notebook การทดลองเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมินผลลัพธ์เบื้องต้นและปรับปรุงโมเดลก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง
การทดลองในระดับเล็กช่วยลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเมื่อขยายขนาดการ train AI ขึ้น แม้ว่าการทำงานที่ระดับเล็กอาจสำเร็จ แต่เมื่อขยายขนาดขึ้น บางอย่างที่เคยใช้ได้อาจไม่สามารถใช้งานได้ในระดับใหญ่ ดังนั้นการเตรียมพร้อมสำหรับความล้มเหลวจึงเป็นสิ่งสำคัญ
การพัฒนาโค้ดและโครงสร้างพื้นฐาน
การพัฒนาโค้ดสำหรับ train AI โมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ความพยายามอย่างมาก เนื่องจากโค้ดที่ใช้สำหรับโมเดลหนึ่งอาจไม่สามารถใช้ได้กับโมเดลอื่นที่มีขนาดหรือโครงสร้างแตกต่างกัน นักวิจัยต้องปรับแต่งโค้ดให้เหมาะสมกับแต่ละโมเดล ซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลามาก
DeepSeek มีการพัฒนาโค้ดที่มีคุณภาพสูงและสามารถอ่านได้ง่าย ซึ่งช่วยให้การปรับปรุงและบำรุงรักษาโค้ดทำได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม การพัฒนาโค้ดระดับต่ำสำหรับควบคุมการทำงานของ GPU ยังคงเป็นความท้าทายที่ต้องอาศัยความชำนาญเฉพาะทาง
การสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการ train AI โมเดลขนาดใหญ่ เพราะโครงสร้างพื้นฐานที่ดีจะช่วยให้การคำนวณและการสื่อสารระหว่าง GPU เป็นไปอย่างราบรื่น
ก้าวต่อไปของ AI
การพัฒนาเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะในด้านการ train โมเดลขนาดใหญ่เป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยความพยายามและการวางแผนอย่างละเอียด การลดต้นทุนในการ train AI ไม่ใช่แค่เรื่องของการใช้ทรัพยากรให้คุ้มค่า แต่ยังเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้การทำงานราบรื่นมากขึ้น DeepSeek เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของความสำเร็จในด้านนี้ เนื่องจากสามารถนำเทคนิคใหม่ ๆ มาประยุกต์ใช้ได้อย่างชาญฉลาด เช่น การใช้ mixture of experts และการปรับปรุงการสื่อสารระหว่าง GPU
แม้ว่ากระบวนการนี้จะเต็มไปด้วยความยากลำบาก เช่น การแก้ไขปัญหา loss spikes และการจัดการทรัพยากรที่ซับซ้อน แต่ความพยายามเหล่านี้ก็เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้เกิดนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ สุดท้ายแล้ว การพัฒนา AI ไม่ใช่แค่เรื่องของการลงทุนเงินหรือเวลา แต่ยังเป็นเรื่องของการเรียนรู้จากความล้มเหลวและสะสมความก้าวหน้าเล็ก ๆ น้อย ๆ จนนำไปสู่ความสำเร็จในระยะยาว
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น