Đào tạo DeepSeek: Chiến lược, công nghệ và chi phí phát triển

Bạn đang lo lắng về chi phí khổng lồ và công nghệ phức tạp trong đào tạo AI? Bài viết này của CentriX sẽ giúp bạn hiểu rõ quy trình đào tạo DeepSeek – chiến lược tối ưu hiệu suất, chi phí và độ an toàn, mở ra hướng đi mới cho phát triển AI hiệu quả.

Trong bối cảnh cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng khốc liệt, những cái tên như OpenAI, Anthropic hay Google DeepMind không còn xa lạ. Thế nhưng, một ngôi sao mới đang nổi lên nhanh chóng – đó chính là DeepSeek, một dự án AI đến từ Trung Quốc với tham vọng tạo ra những mô hình có khả năng cạnh tranh với GPT-4 hay Claude. Vậy điều gì khiến quá trình đào tạo DeepSeek trở nên đặc biệt và đáng chú ý đến vậy?

1. Giới thiệu tổng quan về DeepSeek và mục tiêu đào tạo mô hình

1.1 DeepSeek là gì?

DeepSeek là một tổ chức nghiên cứu AI với trọng tâm phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mạnh mẽ, ứng dụng trong viết sáng tạo, lập trình, và suy luận phức tạp. Các sản phẩm tiêu biểu của DeepSeek bao gồm DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1, đang nhận được sự quan tâm từ cộng đồng công nghệ toàn cầu.

1.2 Tầm quan trọng của đào tạo AI trong thời đại số

Trong thời đại mà AI đang tham gia vào mọi khía cạnh của đời sống, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến giáo dục, việc đào tạo mô hình AI hiệu quả không chỉ giúp tăng năng suất mà còn đảm bảo tính chính xác, đáng tin cậy và khả năng thích ứng cao với từng lĩnh vực ứng dụng.

2. Kiến trúc và công nghệ nổi bật trong quá trình đào tạo DeepSeek

2.1 Multi-head Latent Attention (MLA) và Mixture-of-Experts (MoE)

Hai công nghệ trọng yếu được DeepSeek áp dụng trong đào tạo là MLA và MoE – cho phép phân phối tác vụ qua nhiều chuyên gia ảo (expert), giúp xử lý hiệu quả hơn mà vẫn tiết kiệm tài nguyên tính toán.

2.1.1 Ưu điểm vượt trội của MLA và MoE

• Giảm chi phí tính toán: Không cần kích hoạt toàn bộ mạng nơ-ron cho mỗi truy vấn.
• Tăng khả năng tổng quát hóa: Mỗi “expert” học sâu hơn ở một lĩnh vực cụ thể.
• Tối ưu hiệu suất trên GPU: Giúp khai thác triệt để phần cứng như NVIDIA H800.

2.2 Multi-Token Prediction (MTP) giúp tăng tốc suy luận

Không giống các mô hình truyền thống chỉ dự đoán một token mỗi lần, DeepSeek sử dụng Multi-Token Prediction, cho phép dự đoán nhiều token cùng lúc → rút ngắn thời gian xử lý mà vẫn đảm bảo mạch văn mượt mà.

2.3 FP8 Training: Tối ưu tốc độ và bộ nhớ

DeepSeek áp dụng huấn luyện với định dạng FP8 (8-bit Floating Point) – giúp giảm tới 60% dung lượng bộ nhớ sử dụng so với FP16, đồng thời tăng tốc tính toán mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Xem thêm về FP8 tại NVIDIA.

3. Quy trình đào tạo DeepSeek-V3: Từ dữ liệu đến mô hình mạnh mẽ

3.1 Tiền huấn luyện với 14.8 nghìn tỷ tokens

Đây là một trong những bộ dữ liệu lớn nhất từng được sử dụng trong cộng đồng AI mã nguồn mở – bao gồm đa dạng nội dung từ văn bản, mã lập trình, dữ liệu web, v.v. Với 14.8 nghìn tỷ token, DeepSeek-V3 có nền tảng hiểu ngôn ngữ cực kỳ sâu rộng.

3.2 Giai đoạn hậu huấn luyện: SFT và Reinforcement Learning

• Supervised Fine-Tuning (SFT): Dữ liệu do con người gán nhãn giúp cải thiện khả năng phản hồi, vai trò đóng vai, và khả năng viết sáng tạo.
• Reinforcement Learning (RL): Dựa trên phản hồi từ con người hoặc các quy tắc đánh giá tự động để mô hình học cách đưa ra câu trả lời hữu ích, an toàn hơn.

4. DeepSeek-R1: Đào tạo dựa trên suy luận và dữ liệu có cấu trúc

4.1 Khởi đầu bằng Reinforcement Learning: DeepSeek-R1-Zero

Không bắt đầu bằng tiền huấn luyện như các mô hình khác, DeepSeek-R1 khởi đầu trực tiếp bằng RL, giúp mô hình hình thành “tư duy suy luận” ngay từ đầu.

4.2 Dữ liệu Cold Start và phương pháp mẫu từ chối (Rejection Sampling)

• Cold Start: Bộ dữ liệu được chọn lọc thủ công với mục tiêu cải thiện khả năng suy luận, đặc biệt trong lĩnh vực toán học và lập trình.
• Rejection Sampling: Mô hình RL tạo ra hàng triệu câu trả lời, sau đó chọn lọc các câu trả lời hay nhất để sử dụng như dữ liệu học tiếp theo.

4.3 Giai đoạn RL cuối cùng: Tối ưu sự phù hợp với con người

Giai đoạn này giúp mô hình tinh chỉnh thêm về độ hữu ích, vô hại và lý luận rõ ràng, tạo ra một trải nghiệm giống như tương tác với người thật.

5. Chi phí đào tạo DeepSeek và sự thật đằng sau con số 5.576 triệu USD

5.1 Chi phí chính thức và phần cứng sử dụng

Chi phí chính thức của việc đào tạo DeepSeek-V3 là 5.576 triệu USD, chủ yếu do chi phí thuê GPU NVIDIA H800. Mỗi H800 có hiệu năng tương đương H100 nhưng được tối ưu chi phí tốt hơn tại thị trường Trung Quốc.

5.2 Tổng chi phí đầu tư thực sự và hiểu lầm phổ biến

• Thực tế, tổng đầu tư hạ tầng của DeepSeek vượt 500 triệu USD – bao gồm chi phí phần cứng, R&D, nhân sự, và chi phí vận hành trung tâm dữ liệu.
• Con số 5.5 triệu chỉ là “bề nổi của tảng băng chìm” → nhiều người hiểu nhầm chi phí đào tạo AI rẻ hơn thực tế.

Xem thêm: Tính năng của DeepSeek R1 API và Cách Tích hợp

5.3 So sánh chi phí với các mô hình AI hàng đầu khác

Mô hình	Chi phí ước tính
GPT-4o (OpenAI)	~15-20 triệu USD
Claude-3.5-Sonnet (Anthropic)	~25-30 triệu USD
DeepSeek-V3	5.576 triệu USD (chưa tính R&D)

Nguồn: SemiAnalysis

6. Dữ liệu huấn luyện: Nền tảng quan trọng nhưng đầy tranh cãi

6.1 Nguồn dữ liệu và vấn đề bản quyền

Nhiều ý kiến lo ngại DeepSeek sử dụng dữ liệu có bản quyền như sách, trang web thương mại… Điều này đặt ra bài toán về tính minh bạch và pháp lý trong đào tạo AI quy mô lớn.

6.2 Dữ liệu tổng hợp và đạo đức AI

Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp từ các mô hình khác (ví dụ GPT) để huấn luyện có thể gây “vòng lặp mô hình” – nơi mô hình mới học lại sai lệch từ mô hình cũ.

6.3 Quản lý bias và đảm bảo công bằng trong mô hình

Bias (thiên vị dữ liệu) là rủi ro tiềm tàng khi dữ liệu không đủ đại diện. DeepSeek đang nỗ lực cân bằng thông qua RL, kiểm duyệt dữ liệu, và sử dụng phản hồi từ người dùng.

7. Những cải tiến nổi bật từ quá trình đào tạo DeepSeek

7.1 Nâng cao khả năng suy luận và viết sáng tạo

DeepSeek-V3 và R1 đã chứng minh khả năng giải toán, lập trình và viết nội dung dạng sáng tạo (truyện, thơ) tốt hơn đáng kể so với các mô hình mã nguồn mở khác cùng quy mô.

7.2 Tối ưu tốc độ phản hồi và hiệu suất sử dụng GPU

Nhờ MTP và FP8, DeepSeek có thể phản hồi nhanh hơn 30% và tiết kiệm tài nguyên GPU – cực kỳ quan trọng khi triển khai quy mô lớn trên nền tảng như chatbot hoặc API.

8. Tương lai đào tạo AI và vị thế của DeepSeek trên thị trường

8.1 Xu hướng đào tạo AI với chi phí tối ưu

DeepSeek là ví dụ điển hình cho xu hướng “tối đa hóa hiệu suất – tối thiểu hóa chi phí” trong đào tạo AI, nhờ kết hợp MoE, FP8, MTP và RL.

8.2 DeepSeek và hành trình trở thành đối thủ đáng gờm của GPT-4o

Từ một mô hình mới nổi, DeepSeek hiện nay đã lọt vào Top 3 mô hình mã nguồn mở mạnh nhất trên các bảng xếp hạng như HuggingFace Leaderboard.

9. Kết luận: DeepSeek đã thay đổi cuộc chơi như thế nào?

9.1 Bài học rút ra từ chiến lược đào tạo DeepSeek

• Chiến lược RL trước – SFT sau là hướng đi mới đầy hứa hẹn.
• Sử dụng dữ liệu chất lượng thay vì chỉ mở rộng khối lượng.
• Tối ưu chi phí mà không hy sinh hiệu suất nhờ công nghệ mới.

9.2 Gợi ý cho doanh nghiệp và nhà nghiên cứu AI Việt Nam

Việt Nam hoàn toàn có thể học hỏi mô hình DeepSeek để xây dựng hệ thống AI riêng – tập trung vào suy luận, chi phí tối ưu, và đạo đức dữ liệu, thay vì chạy đua quy mô.

Xem thêm: Báo cáo Kỹ thuật của DeepSeek V3