Træning af kunstig intelligens (AI) modeller har længe været en ressourcekrævende og dyr proces. Efterhånden som efterspørgslen efter mere kraftfulde AI-modeller vokser, stiger omkostningerne forbundet med at træne dem også. Fra enorme datasæt til den beregningskraft, der kræves til deep learning-algoritmer, kan prisskiltet for AI-træning nemt løbe op i millioner af dollars. For mindre virksomheder eller nye startups udgør disse omkostninger ofte en betydelig adgangsbarriere.
Imidlertid DeepSeek, en AI-virksomhed, der har fået opmærksomhed for sine banebrydende innovationer, har fundet en måde at reducere omkostningerne ved AI-træning med forbløffende 30 gange. Ved at udnytte en kombination af banebrydende teknologier og kreative problemløsningsstrategier har DeepSeek drastisk sænket de økonomiske og operationelle barrierer for udvikling af kunstig intelligens. I denne artikel undersøger vi, hvordan DeepSeek opnåede denne imponerende bedrift og undersøger de teknikker og teknologier, der muliggjorde dette gennembrud.
Hvad gør AI-træning så dyrt?
Før du dykker ned i, hvordan DeepSeek opnåede sin succes, er det vigtigt at forstå de underliggende årsager bag de høje omkostninger ved AI-modeltræning. Der er flere nøglefaktorer, der bidrager til disse udgifter.
1. Massive regnekraftskrav
Træning af AI, især deep learning-modeller, kræver enorme mængder regnekraft. Deep learning-modeller indeholder millioner, hvis ikke milliarder, af parametre, der skal justeres og finjusteres gennem en række iterationer. Jo mere kompleks modellen er, jo større mængde processorkraft kræves der. Dette får mange virksomheder til at investere kraftigt i datacentre udstyret med kraftfulde grafikbehandlingsenheder (GPU'er) eller specialiseret hardware som Tensor Processing Units (TPU'er).
2. Dataindsamling og lagringsomkostninger
AI-modeller er stærkt afhængige af store datasæt til træning. Indsamling, kuratisering og lagring af disse data kommer med sit eget sæt omkostninger. Virksomheder skal ofte købe datasæt, hvilket kan være dyrt, eller bruge betydelige ressourcer på dataindsamling og forbehandling. Når disse data først er erhvervet, skal de lagres og administreres på kraftfulde servere eller cloud-infrastrukturer, hvilket øger de samlede omkostninger yderligere.
3. Energiforbrug
At køre den hardware, der kræves til træning af AI-modeller, kræver en stor mængde energi. Jo længere træningsforløbet er, jo mere strøm forbruges der. I mange tilfælde er energiomkostningerne en af de væsentligste bidragsydere til de samlede udgifter til AI-træning.
4. Tid og personaleomkostninger
AI-modeltræning handler ikke kun om hardware og data. Det kræver dygtige fagfolk, der forstår nuancerne af maskinlæringsalgoritmer, modeloptimering og datastyring. Jo længere uddannelsesprocessen tager, jo mere tid har disse eksperter brug for at investere, hvilket betyder højere lønomkostninger.
Hvordan trænede DeepSeek AI 30 gange billigere?
DeepSeeks tilgang til at reducere omkostningerne ved AI-træning er mangefacetteret. Ved at genoverveje de traditionelle tilgange til AI-modeludvikling og -træning har virksomheden udnyttet flere nøgleinnovationer, der har gjort det muligt for det at reducere sine udgifter drastisk.
1. Decentraliseret Edge Computing
Et af de vigtigste gennembrud, DeepSeek lavede, var at skifte fra centraliseret cloud-baseret træning til en decentraliseret edge computing-model. Traditionelt trænes AI-modeller på store, centraliserede servere eller i datacentre. Disse faciliteter kræver enorme mængder computerkraft og bruger en hel del energi.
DeepSeek vendte denne model på hovedet ved at bruge edge-enheder - mindre, distribuerede computerknudepunkter placeret tættere på, hvor dataene genereres. Disse edge-enheder behandler data lokalt, hvilket reducerer behovet for centraliserede servere til at håndtere hele beregningsbelastningen. Ved at fordele computerarbejdet på tværs af tusindvis af mindre, billige enheder, var DeepSeek i stand til at skære betydeligt ned på infrastrukturomkostningerne.
Edge computing tilbyder også en hurtigere feedback loop til træning, da data ikke behøver at blive transmitteret til en central server for behandling. Træningssystemets decentraliserede karakter hjælper med at accelerere modeltræning og samtidig reducere både beregnings- og tidsomkostninger.
Sådan Fungerer Det:
DeepSeeks edge computing-netværk består af tusindvis af forbundne enheder, der håndterer specifikke opgaver i træningsprocessen. I stedet for at sende alle rådata til en centraliseret server, behandler disse enheder data lokalt og sender resultater tilbage til den centrale hub. Dette giver mulighed for opdateringer i realtid og hurtigere træningscyklusser.
2. Transfer Learning: Træning i præ-trænede modeller
En anden nøgleteknik DeepSeek brugte til at reducere omkostningerne er overføre læring. Denne metode indebærer at udnytte modeller, der allerede er blevet fortrænet på store, generelle datasæt og derefter finjustere dem til specifikke opgaver. I stedet for at træne en AI-model fra bunden, som kræver massive datasæt og beregningsressourcer, giver transfer learning DeepSeek mulighed for at tage en allerede eksisterende model og tilpasse den til nye applikationer med væsentligt færre data og beregninger.
Ved at anvende transfer learning undgik DeepSeek den dyre og tidskrævende proces med at træne en model fra bunden. Dette reducerede betydeligt både mængden af krævede data og den nødvendige beregningskraft for at nå et højt niveau af modelydelse.
Sådan Fungerer Det:
For eksempel, i stedet for at starte med en helt ny model, bruger DeepSeek en model, der er forudtrænet på et bredt datasæt (f.eks. et stort datasæt af billeder eller tekst). De "finjusterer" derefter modellen ved at forsyne den med et mindre, opgavespecifikt datasæt. Dette gør det muligt for modellen at tilpasse sig den nye opgave med meget mindre tid og data, end det ville have taget at træne en model fra bunden.
3. Optimeret hardwaredesign
DeepSeek opnåede også omkostningsreduktioner gennem specialbygget, optimeret hardware. Traditionel AI-træning er ofte afhængig af hardware til generelle formål som GPU'er eller TPU'er, som er dyre og energikrævende. I stedet for udelukkende at stole på hyldevare, udviklede DeepSeek brugerdefineret hardware, der var skræddersyet specifikt til deres AI-modeller, hvilket forbedrede ydeevnen og reducerede driftsomkostningerne.
Disse brugerdefinerede AI-chips er designet til at udføre de specifikke beregninger, der kræves til DeepSeeks modeller mere effektivt, hvilket reducerer behovet for overdrevne beregningsressourcer og energiforbrug.
Sådan Fungerer Det:
DeepSeeks brugerdefinerede chips optimerer parallel behandling, hvilket giver dem mulighed for at udføre mange beregninger på én gang. Denne effektivitet reducerer antallet af behandlingscyklusser, der er nødvendige for at fuldføre en opgave, hvilket reducerer både tids- og energiomkostninger.
4. Dataeffektivitet gennem augmentation og syntetiske data
AI-modeller trives med store datasæt af høj kvalitet, men det er ofte dyrt og tidskrævende at indsamle sådanne data. For at løse dette problem har DeepSeek ansat dataforøgelse og generering af syntetiske data teknikker til at få mest muligt ud af begrænsede data.
Dataforøgelse involverer ændring af eksisterende data (f.eks. rotation af billeder, ændring af farver, tilføjelse af støj) for at generere nye træningseksempler, hvilket reducerer behovet for et enormt datasæt. Syntetisk datagenerering involverer at skabe helt nye datasæt ved hjælp af AI-modeller, hvilket giver DeepSeek mulighed for at generere enorme mængder data til en brøkdel af omkostningerne ved at erhverve data fra den virkelige verden.
Sådan Fungerer Det:
For eksempel brugte DeepSeek syntetisk datagenerering til at skabe realistiske data til træningsmodeller uden at skulle stole på data fra den virkelige verden. Denne tilgang gjorde det muligt for virksomheden at udvide sine datasæt betydeligt uden at pådrage sig omkostningerne ved at erhverve eller opbevare store mængder data.
5. Parallelisering af modeltræning
Endelig brugte DeepSeek en teknik kendt som modelparallelisering, som opdeler en stor model i mindre segmenter, der kan trænes samtidigt på tværs af flere enheder eller systemer. Denne parallelle behandlingsstrategi reducerede markant den tid, der krævedes til træning af store, komplekse modeller, og den gjorde det muligt for DeepSeek at træne modeller hurtigere og dermed reducere driftsomkostningerne.
Sådan Fungerer Det:
I stedet for at træne en stor model sekventielt på én enhed, opdeler DeepSeek modellen i dele, der kan behandles uafhængigt. Disse dele trænes derefter på forskellige enheder på samme tid. Resultaterne kombineres senere for at skabe den endelige model. Denne parallelisering giver mulighed for hurtigere træning og større effektivitet.
Hvad er de bredere konsekvenser af DeepSeeks innovation?
DeepSeeks innovative tilgang til at reducere omkostningerne til AI-træning har potentialet til at transformere hele AI-industrien. Med AI-træning bliver mere overkommelig, har mindre virksomheder og startups nu mulighed for at udvikle deres egne AI-løsninger uden behov for massive budgetter.
1. Sænkning af adgangsbarrierer
En af de mest betydningsfulde virkninger af DeepSeeks omkostningsreduktionsstrategier er potentialet for at demokratisere kunstig intelligens. Ved at sænke omkostningerne til træning har DeepSeek gjort det muligt for mindre aktører i forskellige brancher at udnytte AI, hvilket fremmer innovation over hele linjen.
2. Fremskyndelse af AI-forskning og -udvikling
Lavere omkostninger betyder også, at flere ressourcer kan allokeres til AI-forskning og eksperimenter. Med mere overkommelig uddannelse kan virksomheder og forskningsinstitutioner hurtigt gentage og udforske nye AI-teknikker, hvilket fører til hurtigere fremskridt inden for AI-teknologi.
For udviklere: API-adgang
CometAPI tilbyder en pris, der er langt lavere end den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere deepseek API (modelnavn: deepseek-chat; deepseek-reasoner), og du vil få $1 på din konto efter registrering og login! Velkommen til at registrere og opleve CometAPI.
CometAPI fungerer som et centraliseret knudepunkt for API'er af flere førende AI-modeller, hvilket eliminerer behovet for at engagere sig med flere API-udbydere separat.
Vær sød at henvise til DeepSeek R1 API for integrationsdetaljer.
Konklusion
DeepSeeks bemærkelsesværdige præstation med at reducere AI-uddannelsesomkostningerne med 30 gange er et glimrende eksempel på, hvordan innovation kan forstyrre etablerede industrier. Ved at bruge en kombination af edge computing, transfer learning, tilpasset hardware, dataeffektivitetsteknikker og parallelisering har DeepSeek banet vejen for mere tilgængelig, effektiv og omkostningseffektiv AI-udvikling. Efterhånden som AI-landskabet fortsætter med at udvikle sig, kan de teknikker, som DeepSeek har udviklet, meget vel blive den nye standard, der giver AI mulighed for at nå nye højder af ydeevne, tilgængelighed og skalerbarhed.
