۸ تکنیک‌ نخبه های چینی که مدل هوش مصنوعی DeepSeek R1 را بهینه کرده است

مدل DeepSeek R1 نمونه‌ای از نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، توانسته بهینه‌سازی قابل‌توجهی در مصرف منابع و عملکرد ارائه دهد. در این مقاله، تکنیک‌های بهینه‌سازی این مدل را ابتدا به زبان ساده و سپس به‌صورت تخصصی بررسی می‌کنیم. تکنیک‌ها به ترتیب اهمیت در بهینه‌سازی معرفی شده‌اند.

Mixture of Experts (ترکیب متخصصان)

فرض کنید مغز شما شامل بخش‌هایی است که هر کدام در یک کار خاص متخصص هستند. وقتی سوالی از شما پرسیده شود، فقط بخش مربوط به آن کار فعال می‌شود. این یعنی نیازی نیست کل مغز برای هر سوال انرژی مصرف کند. مدل R1 دقیقاً همین کار را انجام می‌دهد: فقط بخش‌های مرتبط با هر وظیفه فعال می‌شوند.

این روش معماری شبکه را به چندین بخش مستقل (Expert Modules) تقسیم می‌کند. هر زمان یک ورودی خاص پردازش می‌شود، مدل از مکانیزمی مانند “Gating Network” استفاده می‌کند تا تصمیم بگیرد کدام بخش‌ها (یا متخصصان) فعال شوند. این کار باعث می‌شود مدل فقط روی بخش‌های مرتبط متمرکز شود و منابع محاسباتی کمتری مصرف کند. این تکنیک به‌طور مستقیم مصرف انرژی و زمان پردازش را کاهش می‌دهد.

Sparse Activation (فعال‌سازی پراکنده)

تصور کنید یک اتاق پر از لامپ دارید. برای روشن کردن کل اتاق، نیازی نیست همه لامپ‌ها را روشن کنید؛ فقط کافی است لامپ‌های نزدیک به شما روشن شوند. در مدل R1، فقط نرون‌های ضروری در شبکه فعال می‌شوند.

Sparse Activation یا فعال‌سازی پراکنده، تکنیکی است که به جای فعال کردن تمام نرون‌های یک لایه در شبکه عصبی، فقط بخشی از نرون‌هایی که در پردازش داده مؤثرتر هستند، فعال می‌شوند. این کار از طریق الگوریتم‌هایی مانند L1 Regularization یا Lottery Ticket Hypothesis انجام می‌شود. این روش تأثیر مستقیمی در کاهش تعداد عملیات ریاضی و استفاده از حافظه دارد.

Retrieval-Augmented Generation (تولید مبتنی بر بازیابی)

به جای اینکه تمام اطلاعات دنیا را در ذهن خود نگه دارید، هر زمان نیاز به اطلاعات خاصی دارید، می‌توانید آن را از اینترنت جستجو کنید. مدل R1 هم برای کاهش حجم حافظه خود، در زمان اجرا از منابع خارجی استفاده می‌کند.

در این تکنیک، مدل به جای ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌ها در وزن‌های شبکه، از یک سیستم بازیابی داده خارجی (مانند دیتابیس یا API) استفاده می‌کند. مکانیزم Retrieval Layer ورودی را تحلیل می‌کند و اطلاعات لازم را از منابع خارجی بازیابی کرده و در تولید خروجی استفاده می‌کند. این کار باعث کاهش نیاز به ذخیره‌سازی داخلی و افزایش توانایی مدل در پاسخ‌دهی پویا می‌شود.

Quantization (کمیت‌سازی)

وقتی بخواهید یک تصویر بزرگ را در موبایل خود ذخیره کنید، می‌توانید کیفیت آن را کمی پایین بیاورید تا فضای کمتری اشغال کند. مدل R1 هم همین کار را با اعداد انجام می‌دهد و دقت آن‌ها را کاهش می‌دهد.

Quantization فرآیندی است که دقت مقادیر عددی در مدل (مثل وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها) را کاهش می‌دهد. مثلاً به جای استفاده از اعداد ۳۲ بیت (Floating Point)، از اعداد ۸ بیت (Integer) استفاده می‌شود. این کار بدون تأثیر قابل‌توجه بر دقت مدل، مصرف حافظه و زمان پردازش را بهینه می‌کند. تکنیک‌هایی مثل Post-Training Quantization و Quantization-Aware Training در اینجا به کار می‌روند.

Dynamic Weight Allocation (اختصاص وزن دینامیک)

فرض کنید مغز شما برای هر سوال از توانایی‌های خود به روش متفاوتی استفاده می‌کند. مدل R1 به‌صورت هوشمند وزن‌های بخش‌های مختلف خود را براساس نوع وظیفه تغییر می‌دهد.

در این روش، وزن‌های مدل به صورت پویا و براساس گرادیان وظایف تنظیم می‌شوند. این کار باعث می‌شود مدل بتواند وظایف مختلف را با کارایی بیشتری انجام دهد. Adaptive Gradient Descent و Meta-Learning از تکنیک‌های کلیدی در این روش هستند.

Pretraining + Fine-Tuning (پیش‌آموزش و فاین‌تیونینگ)

مدل ابتدا مثل یک دانش‌آموز عمومی آموزش می‌بیند و سپس برای یک مهارت خاص تخصصی می‌شود. این روش زمان و انرژی آموزش را کاهش می‌دهد.

مدل ابتدا با دیتاست‌های بزرگ و متنوع (مثل Common Crawl) پیش‌آموزش داده می‌شود. سپس با استفاده از دیتاست‌های کوچکتر و هدفمند، تنظیم دقیق (Fine-Tuning) روی وظایف خاص انجام می‌شود. این روش باعث می‌شود مدل علاوه بر توانایی‌های عمومی، در وظایف خاص عملکرد بسیار دقیقی داشته باشد.

Cross-Attention Optimization (بهینه‌سازی توجه متقاطع)

مثل این است که هنگام مطالعه، فقط روی جملات مرتبط با سوال تمرکز کنید و بقیه متن را نادیده بگیرید. مدل R1 از این روش برای تحلیل متون پیچیده استفاده می‌کند.

Cross-Attention مکانیزمی است که رابطه بین دو مجموعه داده (مثل سوال و متن) را تحلیل می‌کند. مدل R1 از نسخه بهینه‌شده این تکنیک استفاده می‌کند که هزینه محاسباتی را کاهش داده و سرعت تحلیل متون طولانی را افزایش می‌دهد.

Adaptive Batch Sizing (اندازه دسته تطبیقی)

وقتی کامپیوتر شما ضعیف‌تر باشد، مدل خودش تعداد کارهای همزمان را کمتر می‌کند. این باعث می‌شود همیشه از منابع به بهترین شکل استفاده شود.

Adaptive Batch Sizing تعداد نمونه‌هایی که مدل به‌صورت همزمان پردازش می‌کند (Batch Size) را براساس میزان حافظه و منابع سیستم تنظیم می‌کند. این کار باعث بهینه‌سازی مصرف حافظه و جلوگیری از مشکلاتی مثل Out of Memory می‌شود.

مدل DeepSeek R1 با ترکیب تکنیک‌های نوآورانه‌ای مانند Mixture of Experts و Sparse Activation توانسته بهینه‌سازی‌های قابل‌توجهی در عملکرد و کاهش مصرف منابع داشته باشد. این روش‌ها نه تنها مدل را کارآمدتر کرده‌اند، بلکه زمینه را برای استفاده گسترده‌تر از هوش مصنوعی در سخت‌افزارهای محدود فراهم کرده‌اند.