สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน กลับมาพบกันอีกครั้งใน ARTHIT’s Space Blog ปีใหม่ 2568 นี้ ผู้เขียนได้มีโอกาสสัมผัสกับเทคโนโลยี AI สุดล้ำจากแดนมังกร ที่เรียกว่า DeepSeek ต้องบอกเลยว่าแค่สัปดาห์แรกของปี ผู้เขียนก็รู้สึกตื่นเต้นกับ DeepSeek มากๆ เพราะจากรายงานผลการทดสอบ DeepSeek ทำผลงานได้อย่างยอดเยี่ยม แถมบางด้านยังดูจะเหนือกว่า ChatGPT และ Gemini เสียด้วยซ้ำ!
ที่สำคัญ DeepSeek ยังเป็น โอเพ่นซอร์ส ทำให้สามารถนำไปใช้งานได้ฟรี หรือเสียค่าใช้จ่ายน้อยกว่า AI เจ้าอื่นๆ ในท้องตลาดเยอะเลยครับ งานนี้บอกเลยว่า AI สัญชาติจีนมาแรงแซงทางโค้งจริงๆ!
เอาล่ะครับ เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เราไปทำความรู้จักกับ DeepSeek ให้มากขึ้นกันเลยดีกว่า
DeepSeek คืออะไร?
DeepSeek คือ แพลตฟอร์ม AI สัญชาติจีน ที่พัฒนา Large Language Model (LLM) หรือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่มีความสามารถหลากหลาย ตั้งแต่การสร้างโค้ด แก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ไปจนถึงการตอบคำถามเชิงลึก DeepSeek เปิดตัวครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2024 ด้วยโมเดล DeepSeek-V3 และล่าสุดในเดือนมกราคม 2025 ได้เปิดตัว DeepSeek-R1 ซึ่งเป็นโมเดลที่เน้นความสามารถด้านการใช้เหตุผล 1 2
DeepSeek โดดเด่นอย่างไร?
DeepSeek มีจุดเด่นที่น่าสนใจหลายประการ ดังนี้
ประสิทธิภาพสูง: DeepSeek-Coder-Base-33B โมเดลสำหรับการเขียนโค้ด มีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่นๆ อย่างเห็นได้ชัด โดยมีคะแนนนำ CodeLlama-34B ถึง 7.9% ใน HumanEval Python, 9.3% ใน HumanEval Multilingual, 10.8% ใน MBPP และ 5.9% ใน DS-1000 3
ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: DeepSeek ใช้ Mixture-of-Experts (MoE) architecture ซึ่งจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนสำหรับแต่ละงาน ทำให้ลดต้นทุนการประมวลผลลงได้อย่างมาก 1 4
รองรับ Context ยาวๆ: DeepSeek รองรับ Context ได้ยาวถึง 128K tokens ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึก เช่น การเขียนโค้ด หรือการวิเคราะห์ข้อมูล 4 5
ราคาเข้าถึงได้: DeepSeek มีราคา API ที่ถูกกว่าคู่แข่งมาก เช่น DeepSeek-R1 มีราคาเพียง $0.55 ต่อล้าน input tokens และ $2.19 ต่อล้าน output tokens ในขณะที่ OpenAI API มีราคา $15 และ $60 ตามลำดับ 1
โอเพ่นซอร์ส: DeepSeek เป็นโอเพ่นซอร์ส ทำให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีและงานวิจัยได้ ช่วยส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรมในชุมชน AI 6
เทคนิคเบื้องหลัง DeepSeek
DeepSeek ใช้เทคนิคที่น่าสนใจหลายอย่างในการพัฒนาโมเดล AI เช่น
Reinforcement Learning (RL): DeepSeek ใช้ RL ในการฝึกฝนโมเดล ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก และพัฒนาตัวเองผ่านรางวัลจากอัลกอริทึม 1
Multi-Head Latent Attention (MLA): DeepSeek-V3 ใช้ MLA เพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูล โดยการระบุความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และจัดการกับข้อมูลหลายด้านพร้อมกัน 1
Distillation: DeepSeek ใช้เทคนิค distillation เพื่อถ่ายทอดความรู้และความสามารถจากโมเดลขนาดใหญ่ไปยังโมเดลขนาดเล็ก ทำให้ AI ที่ทรงพลังสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น 1
เจาะลึก Mixture of Experts (MoE)
Mixture of Experts (MoE) คือสถาปัตยกรรมแบบหนึ่งที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Large Language Model (LLM) 10 MoE จะแบ่งโมเดลขนาดใหญ่ออกเป็นโมเดลย่อยๆ ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เรียกว่า "Expert" 11 เมื่อได้รับคำสั่ง โมเดลจะเลือก Expert ที่เหมาะสมที่สุดมาประมวลผล ทำให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรมากเกินไป 4
ข้อดีของ MoE:
ประหยัดทรัพยากร: DeepSeek ใช้ MoE ในการเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนสำหรับแต่ละงาน ทำให้ลดต้นทุนการประมวลผลลงได้อย่างมาก 4
เพิ่มความแม่นยำ: DeepSeek สามารถจัดการกับข้อมูลที่หลากหลายด้วยความแม่นยำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละงาน 4
ปรับขนาดได้ง่าย: MoE ช่วยให้ DeepSeek สามารถปรับขนาดได้ง่าย โดยการเพิ่ม Expert ใหม่ๆ เข้าไปในระบบโดยไม่ต้องฝึกฝนโมเดลใหม่ทั้งหมด 10
เพิ่มความเร็วในการประมวลผล: เนื่องจาก DeepSeek เปิดใช้งานเฉพาะ Expert ที่จำเป็น ทำให้สามารถประมวลผลได้รวดเร็วขึ้น 10
DeepSeek ใช้งานอะไรได้บ้าง?
DeepSeek มีความสามารถหลากหลาย สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายด้าน เช่น
การพัฒนาซอฟต์แวร์: DeepSeek ช่วยนักพัฒนาในการเขียนโค้ด ตรวจสอบโค้ด และแก้ไขข้อผิดพลาด 4 3
การดำเนินธุรกิจ: DeepSeek ช่วยปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ และวิเคราะห์ข้อมูล 4
การศึกษา: DeepSeek ช่วยในการเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล และให้คำติชม 4
การวิจัย: DeepSeek ช่วยนักวิจัยในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ 7
ข้อจำกัดของ DeepSeek
แม้ DeepSeek จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ เช่น
ข้อจำกัดด้านภาษา: DeepSeek-R1 ยังมีข้อจำกัดในการประมวลผลภาษาอื่นๆ นอกเหนือจากภาษาอังกฤษและภาษาจีน 8
ข้อจำกัดด้านการใช้งานฟรี: แพลตฟอร์มแชทของ DeepSeek มีข้อจำกัดในการใช้งานฟรี โดยจำกัดจำนวนข้อความสูงสุด 50 ข้อความต่อวันในโหมด "Deep Think" 9 8
บทสรุป
DeepSeek เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่น่าจับตามอง ด้วยความสามารถที่หลากหลาย ประสิทธิภาพสูง และราคาที่เข้าถึงได้ DeepSeek มีศักยภาพในการพัฒนาไปอีกมากในอนาคต และคาดว่าจะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของเรา ผู้เขียนหวังว่า Blog นี้จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้อ่านที่สนใจเทคโนโลยี AI นะครับ
แหล่งข้อมูลที่อ้างอิง
1. All About DeepSeek - The Chinese AI Startup Challenging The US Big Tech - Forbes https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2025/01/26/all-about-deepseekthe-chinese-ai-startup-challenging-the-us-big-tech/
2. DeepSeek and the Strategic Limits of U.S. Sanctions - The Wire China https://www.thewirechina.com/2025/01/26/deepseek-and-the-strategic-limits-of-u-s-sanctions/
3. DeepSeek Coder https://deepseekcoder.github.io/
4. DeepSeek: Everything you need to know about this new LLM in one place - Daily.dev https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
5. DeepSeek Review: Features, Pros, Cons, & Alternatives - 10Web https://10web.io/ai-tools/deepseek/
6. DeepSeek-R1: The Open-Source AI Changing the Game in Technology - Medium https://medium.com/@soaltinuc/deepseek-r1-the-open-source-ai-changing-the-game-in-technology-15132b99b9d7
7. How DeepSeek AI Helped Me Create Maps Effortlessly - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=b_adtnYAwow
8. DeepSeek-R1: Features, o1 Comparison, Distilled Models & More | DataCamp https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
9. Reddit https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i9jre5/the_browser_version_of_deepseek_r1_allows_for/
10. DeepSeek-V3: Efficient and Scalable AI with Mixture-of-Experts | by My Social - Medium https://medium.com/aimonks/deepseek-v3-efficient-and-scalable-ai-with-mixture-of-experts-8bd945b5ea3f
11. DeepSeek-V3 — Advances in MoE Load Balancing and Multi-Token Prediction Training https://medium.com/yugen-ai-technology-blog/deepseek-v3-advances-in-moe-load-balancing-and-multi-token-prediction-training-f6d68c59749c
