ปลดล็อกศักยภาพ LLM: เบื้องหลังความเสถียรของ DeepSeek ในบริบทขนาดยักษ์
โลกของโมเดล ภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง หนึ่งในความสามารถสำคัญที่นักพัฒนาต้องการคือการให้โมเดลประมวลผลข้อมูลใน บริบท (context window) ที่ยาวขึ้นเรื่อย ๆ
ลองนึกภาพว่า LLM สามารถ “จดจำ” และเข้าใจข้อมูลจากหนังสือทั้งเล่ม หรือเอกสารวิจัยยาวเหยียดได้ในการประมวลผลครั้งเดียว นั่นคือเป้าหมายสูงสุดของการขยายบริบท
แต่การเดินทางสู่บริบทที่ยาวระดับหลายหมื่นโทเคนนั้น ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ มันมีความท้าทายทางเทคนิคซ่อนอยู่ และ DeepSeek ได้ค้นพบวิธีแก้ปัญหาที่พลิกเกมได้อย่างน่าทึ่ง
ความท้าทายในการขยายบริบทให้ยาวขึ้น
ในยุคแรก ๆ ของ LLM การเพิ่มความยาวบริบทมักนำไปสู่ปัญหา ความไม่เสถียร (instability) ในระหว่างการฝึกฝน
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้เทคนิค ตำแหน่งสัมพัทธ์แบบหมุน (Rotary Positional Embeddings – RoPE) ซึ่งเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการช่วยให้โมเดลเข้าใจตำแหน่งของคำในประโยคได้ดีเยี่ยม
RoPE มีข้อดีคือใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ แต่เมื่อบริบทถูกขยายไปไกลเกินขีดจำกัด เช่น 32,000 โทเคน หรือ 65,000 โทเคน มักจะเกิดปัญหาที่เรียกว่า “32k instability problem”
ปัญหานี้ทำให้ คะแนนความสนใจ (attention scores) ของโมเดลเกิดความผิดปกติอย่างรุนแรง ค่าเหล่านี้อาจกลายเป็นตัวเลขที่ใหญ่มากจนเกินกว่าที่จะคำนวณได้ ซึ่งนำไปสู่ค่า NaNs (Not a Number) และทำให้การฝึกโมเดลล่มในที่สุด
นี่คืออุปสรรคสำคัญที่ขัดขวางการสร้าง LLM ที่มีความเข้าใจบริบทที่กว้างขวางอย่างแท้จริง
MHC: กุญแจสำคัญจาก DeepSeek
DeepSeek เล็งเห็นว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่ RoPE โดยตรง แต่เป็นวิธีการจัดการกับ คะแนนความสนใจ ที่ซับซ้อนขึ้นเมื่อบริบทขยายตัวออกไป พวกเขาจึงพัฒนาสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า Manifold Constraints with Head-wise Normalization (MHC) ซึ่งประกอบด้วยสองส่วนหลัก
Manifold Constraint
ส่วนแรกคือ Manifold Constraint ซึ่งเปรียบเสมือนการควบคุม “รูปทรง” ของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ คะแนนความสนใจ
เมื่อเกิด ความไม่เสถียร พบว่าค่าก่อนที่จะผ่านฟังก์ชัน Softmax (ซึ่งเปลี่ยนคะแนนให้เป็นความน่าจะเป็น) มีค่าที่พุ่งสูงหรือต่ำมากเกินไปอย่างผิดปกติ
ภาวะนี้ทำให้เกิด การระเบิดของเกรเดียนต์ (gradient explosion) ซึ่งเป็นสาเหตุของการเกิด NaNs DeepSeek แก้ปัญหานี้ด้วยการกำหนดข้อจำกัดเพื่อให้ค่าเหล่านี้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม รักษาความเสถียรของค่าที่ได้จาก Softmax และป้องกันไม่ให้โมเดลหลุดจากเส้นทางที่ถูกต้อง
Head-wise Normalization
ส่วนที่สองคือ Head-wise Normalization ในสถาปัตยกรรม Transformer ที่ใช้กันใน LLM แต่ละ หัวความสนใจ (attention head) จะทำงานอย่างอิสระเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ของคำต่าง ๆ
DeepSeek สังเกตว่าบาง หัวความสนใจ อาจมีความอ่อนไหวต่อ ความไม่เสถียร มากกว่าหัวอื่น ๆ ดังนั้นการใช้การปรับค่ามาตรฐานกับคะแนนความสนใจ ในแต่ละหัวแยกกัน ก่อนที่จะเข้าสู่ฟังก์ชัน Softmax จึงเป็นสิ่งสำคัญ
การปรับค่านี้ช่วยให้คะแนนในแต่ละหัวมีความสม่ำเสมอ ลดโอกาสที่หัวใดหัวหนึ่งจะสร้างค่าผิดปกติที่ส่งผลกระทบต่อทั้งโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งและอนาคตของ LLM
ด้วยสถาปัตยกรรม MHC นี้ DeepSeek สามารถแก้ไขปัญหา ความไม่เสถียร 32k ได้อย่างสมบูรณ์
โมเดลสามารถฝึกฝนและประมวลผลข้อมูลใน บริบท ที่ยาวถึง 32,000 โทเคน และขยายไปได้ถึง 65,000 โทเคน โดยไม่ประสบปัญหา NaNs และ การระเบิดของเกรเดียนต์ อีกต่อไป
นี่ไม่ใช่แค่การแก้ปัญหาทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นการเปิดประตูสู่ยุคใหม่ของ LLM ที่สามารถทำความเข้าใจและจัดการกับข้อมูลที่มีความยาวและซับซ้อนได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
ความสำเร็จของ DeepSeek แสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมที่สำคัญในการผลักดันขีดจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ให้ก้าวไปอีกขั้น ทำให้เราได้เห็นโมเดลที่ฉลาดล้ำและมีความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลในระยะไกลได้อย่างน่าทึ่งยิ่งขึ้นในอนาคตอันใกล้