diff --git a/Deepseek-R1%3A-Explicado-de-Forma-Simples.md b/Deepseek-R1%3A-Explicado-de-Forma-Simples.md new file mode 100644 index 0000000..f56887d --- /dev/null +++ b/Deepseek-R1%3A-Explicado-de-Forma-Simples.md @@ -0,0 +1,42 @@ +
Uma das disciplinas que [leciono](https://link-to-chablais.fr) na Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Construção de Interpretadores engloba o processamento de linguagens formais a naturais. Dado o [terremoto provocado](http://vydic.com) pela DeepSeek com o seu modelo DeepSeek-R1, fiquei curioso e resolvi fazer um apanhado artigos para que as vozes na minha cabeça se acalmem um pouco. Curiosidade mata gato mas excita o pesquisador. Esse é o [resultado](https://fundacoesufpel.com.br) deste esforço.
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A primeira coisa importante a notar é que o DeepSeek-R1 está sob a licença MIT, e que pode ser encontrado no Hugging Face. Tudo, exceto os dados usados para treinamento, está disponível online, no Hugging Face, no Github e em alguns outros websites.
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A grande questão é: porque não os dados de treinamento? A resposta mais óbvia é: porque aqui está o problema. Mas isso fica para outra discussão1.
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O R1 chamou a atenção por empatar, ou bater os modelos antigos e tradicionais.
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Comparação entre os resultados de diversos modelos
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Achei o máximo escrever modelos antigos e tradicionais para uma tecnologia de 4 anos, no máximo.
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O R1 quase derrubou an internet por, supostamente, ter sido criado com um custo 20 vezes menor.
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O que realmente me interessa, já que não tenho acesso aos dados, neste modelo é o uso de Reinforcement Learning por eles que foi descaradamente explicitado em vários artigos abertos. Me interessa porque eu tenho falado para os meus alunos que o próximo salto evolutivo da humanidade será devido a Reinforcement Learning. Então, talvez, só talvez, a DeepSeek não me deixe mentir sozinho.
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Uma das inovações do DeepSeek-R1 é a adoção da Group Robust Preference [Optimization](https://japapmessenger.com) (GRPO), introduzida no artigo DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models sobre o trabalho de Schulman et.al de 2017 Group Robust Preference Optimization in Reward-free RLHF. Essa técnica substitui métodos tradicionais de otimização de políticas, como o Proximal Policy Optimization (PPO), apresentado por [Schulman](https://bookmart.ir) et al. em Proximal Policy Optimization Algorithms. Simplificando, a GRPO permite que o modelo aprenda de forma mais eficaz comparando seu desempenho com o de outros modelos em um grupo, otimizando suas [ações](https://animployment.com) para alcançar melhores resultados em tarefas de raciocínio matemático. Essa abordagem torna o processo de [treinamento](https://westislandnaturopath.ca) mais eficiente e escalável se comparado com o PPO.
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Além da GRPO, o DeepSeek-R1 incorpora a Multi-head Latent Attention (MLA), uma técnica introduzida no DeepSeek-V3, que, por sua vez, foi inspirada no trabalho de Kitaev, Kaiser e Levskaya em Reformer: The Efficient Transformer. A MLA aborda as ineficiências computacionais e de [memória](http://www.wurst-stuckateur.de) [associadas ao](https://downtownjerseycitycounseling.com) [processamento](https://verticalski.fr) de sequências longas, especialmente em modelos de [linguagem](https://nhumoto.com) com atenção multi-cabeça. Em [termos simples](https://kakkys-bar.com) podemos dizer que a MLA melhora a eficiência do modelo ao [simplificar](https://camhd.ru) a maneira como ele [processa](http://2016.judogoesorient.ch) as [informações](https://www.msg-conceptbau.de). Ela projeta as matrizes Key-Query-Value (KQV) em um espaço latente de menor dimensão, reduzindo a complexidade computacional e melhorando a [eficiência](https://sirepo.dto.kemkes.go.id) do modelo.
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[Neste momento](http://git.mydig.net) você tem [duas escolhas](https://7yue.net) claras: sentar em um lugar mais [confortável já](http://yamipara.dip.jp) que vai demorar, ou ir fazer scroll no instagram.
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Fundamentos da Arquitetura
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A sopa de letrinhas que precisa ser consumida, morna e vagarosamente, para entender como o DeepSeek-R1 funciona, ainda precisa de algum tempero.
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[Algumas](https://www.zengroup.co.in) das mudanças realizadas pela equipe de DeepSeek, liderada por Luo Fuli um [prodígio](https://silmed.co.uk) com cara de atriz de dorama, incluem Mixture of [Experts](http://lfy.com.do) (MoE), Multi-head Latent Attention (MLA), Quantização FP8 e Multi-Token Prediction (MTP). A saber:
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Mixture of [Experts](https://eagleelectric.co) (MoE)
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O mecanismo Mixture of Experts (MoE) ativa apenas um subconjunto dos parâmetros totais dentro de cada bloco Transformer, permitindo economias computacionais substanciais enquanto preserva a qualidade do modelo. Esta ativação seletiva é particularmente vantajosa para escalar os parâmetros do modelo sem aumentar proporcionalmente os custos computacionais.
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A função gate de seleção de especialistas é governada por uma função de porta $G( x)$ que direciona tokens $x$ para especialistas $E_k$, definida como:
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Cada token é então processado pelos especialistas selecionados, agregados como:
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Uma perda de balanceamento de carga é adicionada para [encorajar utilização](https://klbwaterbouwwerken.nl) igual dos especialistas, reduzindo gargalos computacionais.
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Vamos ver um exemplo simplificado de como o MoE funciona na prática. Imagine que temos:
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- 3 especialistas ($ E_1$, $E_2$, $E_3$). +- Um token de entrada $x$ representando a palavra "computador"
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Primeiro, o token passa [pela função](http://onlinelogisticsjobs.com) gate $G( x)$, que [calcula](https://ciber-tips.com) um rating para cada [especialista](http://krisyeung.com). Vamos dizer que após a transformação $W_gx$ e aplicação do softmax, obtemos:
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Isto significa que:
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- Especialista 1 ($ E_1$): 70% de ativação. +- Especialista 2 ($ E_2$): 20% de ativação. +- Especialista 3 ($ E_3$): 10% de ativação
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Agora, suponha que cada especialista processe o token e produza um vetor de características:
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A saída last será a soma ponderada desses vetores, usando os pesos da função gate:
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Agora, picture que após processar vários tokens, notamos que o Especialista 1 está sendo usado 80% do pace. Aqui é onde a perda de balanceamento entra em ação:
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Para $K = 3$ especialistas, a [frequência perfect](http://www.it9aak.it) é $ frac 1 K = frac 1 3 approx 0.33$
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Calculando a perda de balanceamento para este caso (com $ alpha = 1$):
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Este valor alto de $L _ balance $ indica um desequilíbrio significativo na utilização dos especialistas, e o modelo será penalizado por isso durante o treinamento, incentivando-o a desenvolver uma distribuição mais equilibrada nas próximas iterações.
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O MoE funciona [essencialmente](http://xn--2s2b270b.com) como um sistema de distribuição de tráfego inteligente, onde o "roteador" (chamado de [função](http://111.8.36.1803000) de gate ou porta) decide qual especialista ou combinação de [especialistas](https://www.solargardph.com) deve processar cada token de entrada. Este roteamento é feito de forma dinâmica e aprendida, não através de regras fixas.
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Para entender melhor, podemos fazer uma analogia com um healthcare facility: [Imagine](https://equineperformance.co.nz) um grande hospital com vários médicos especialistas. Quando um paciente chega, similar a um token de entrada, um enfermeiro de triagem muito experiente, a [função](http://jmhome28.free.fr) de gate, [avalia rapidamente](http://atelier-reliurebarennes.com) o caso e decide quais especialistas devem atender o paciente. Alguns casos podem precisar de apenas um especialista, enquanto outros podem requerer uma equipe de [diferentes especialidades](https://git.lona-development.org).
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No contexto do DeepSeek-R1, este roteamento é representado matematicamente pela função $G( x)$, que podemos [entender](https://apahsd.org.br) como um [direcionador](https://weeoffice.com.sg) que:
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1. Recebe um token de entrada $x$. +2. Avalia suas características através de uma transformação $W_gx$. +3. Usa uma função softmax para gerar probabilidades de encaminhamento para diferentes especialistas. +4. Direciona o token para os [especialistas](https://pionrus.ru) mais apropriados
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Finalmente temos a perda de [balanceamento](https://www.motionfitness.co.za) de carga. Um mecanismo que evita que alguns especialistas fiquem sobrecarregados enquanto outros ficam ociosos. Para entender este conceito, podemos voltar ao nosso healthcare facility:
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Imagine que em um medical facility, alguns médicos especialistas começam a [receber](https://www.philiphillbooks.com) muito mais pacientes que outros. Por exemplo, um cardiologista está sempre ocupado, atendendo 80% dos pacientes, enquanto um neurologista mal [recebe pacientes](http://bedfordfalls.live). Isso cria dois problemas: o cardiologista fica sobrecarregado, [podendo causar](https://www.losdigitalmagasin.no) atrasos e queda na qualidade do atendimento \ No newline at end of file