บทบาทของเทคนิคการจัดกลุ่ม และสถาปัตยกรรม MIXTURE OF EXPERTS เบื้องหลังความสำเร็จของ DEEPSEEK
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้เป็นบทความวิชาการเชิงทบทวนและสังเคราะห์แนวคิด โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอแนวทางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งในปัจจุบันกำลังเผชิญความท้าทายของข้อจำกัดในด้านความซับซ้อนเชิงคำนวณ การใช้ทรัพยากรจำนวนมาก และการขยายขนาดของระบบ ดังนั้นผู้ออกแบบระบบปัญญาประดิษฐ์จึงมุ่งพัฒนาแนวคิดและสถาปัตยกรรมที่สามารถรักษาประสิทธิภาพการประมวลผลในขณะที่ลดต้นทุนทรัพยากร และแนวทางที่ได้รับความสนใจ คือ เทคนิคการจัดกลุ่ม ที่เป็นการเรียนรู้ของเครื่องจักรรูปแบบหนึ่ง และสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ซึ่งจะทำหน้าที่วิเคราะห์ความเชื่อมโยงเชิงโครงสร้างและเชิงคำนวณ โดยเทคนิคการจัดกลุ่มจะมุ่งค้นหารูปแบบและโครงสร้างแฝงภายในข้อมูล โดยอาศัยการแทนความหมายเชิงลึกเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน กลไกดังกล่าวช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลอินพุตและเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล ขณะเดียวกัน สถาปัตยกรรม MoE เป็นแนวคิดการคำนวณเชิงเงื่อนไขที่แบ่งแบบจำลองออกเป็นผู้เชี่ยวชาญย่อยหลายส่วน และใช้กลไกเลือกเปิดใช้งานเฉพาะส่วนที่เหมาะสมกับข้อมูล ส่งผลให้เกิดการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและรองรับการขยายขนาดของระบบได้ดียิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้การผสานเทคนิคการจัดกลุ่มเข้ากับสถาปัตยกรรม MoE จึงก่อให้เกิดโครงสร้างการคำนวณที่สามารถลดภาระเชิงคำนวณ เพิ่มความยืดหยุ่น และรักษาสมรรถนะของแบบจำลองในระดับสูง แนวคิดดังกล่าวสะท้อนให้เห็นทิศทางสำคัญของการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ “DeepSeek” ที่มุ่งเน้นทั้งประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความยั่งยืนในการใช้งานในบริบทที่หลากหลาย
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์และเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเซาธ์อีสท์บางกอก
เอกสารอ้างอิง
A. Vaswani et al., “Attention Is All You Need,” in Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, 2017, pp. 5998–6008.
T. B. Brown et al., “Language Models are Few-Shot Learners,” in Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, 2020, pp. 1877–1901.
N. Shazeer et al., “Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer,” in Proc. Int. Conf. Learning Representations (ICLR), 2017.
A. Paszke et al., “PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library,” in Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 32, 2019, pp. 8024–8035.
R. Bommasani et al., “On the Opportunities and Risks of Foundation Models,” arXiv preprint arXiv:2108.07258, 2021. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2108.07258. [Accessed: Feb. 2, 2026].
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2016.
C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York, NY, USA: Springer, 2006.
A. K. Jain, “Data clustering: 50 years beyond k-means,” Pattern Recognition Letters, vol. 31, no. 8, pp. 651–666, Jun. 2010, doi: 10.1016/j.patrec.2009.09.011.
T. Zhang, H. Guo, W. Lu, T. Dai, S.-T. Xia, and J. Wang, “SPARSEEVAL: Efficient Evaluation of Large Language Models by Sparse Optimization,” in Proc. Int. Conf. Learning Representations (ICLR), 2026. [Online]. Available: https://openreview.net/forum?id=CZAzAedGSV. [Accessed: Feb. 10, 2026].
M. Mitchell, Complexity: A Guided Tour. Oxford, U.K.: Oxford University Press, 2009.
S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed. Hoboken, NJ, USA: Pearson, 2020.
W. Fedus, B. Zoph, and N. Shazeer, “Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity,” Journal of Machine Learning Research, vol. 23, no. 120, pp. 1–39, 2022.
S. Xu, “The Complete Guide to DeepSeek Models: V3, R1, V4 and Beyond,” BentoML Blog, Apr. 24, 2026. [Online]. Available: https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond. [Accessed: Feb. 10, 2026].
J. Dean and S. Ghemawat, “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,” in Proc. 6th Symp. Operating Systems Design and Implementation (OSDI), San Francisco, CA, USA, Dec. 2004, pp. 137–150.
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” in Proc. 2019 Conf. North American Chapter Assoc. Comput. Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), Minneapolis, MN, USA, 2019, pp. 4171–4186, doi: 10.18653/v1/N19-1423.
DeepSeek-AI, “DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model,” arXiv preprint arXiv:2405.04434, 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2405.04434. [Accessed: Feb. 2, 2026].
D. Dai et al., “DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models,” in Proc. 62nd Annu. Meeting Assoc. Comput. Linguistics (ACL), Bangkok, Thailand, Aug. 2024, pp. 1280–1297, doi: 10.18653/v1/2024.acl-long.70.
