L'entraînement des modèles d'intelligence artificielle (IA) a longtemps été un processus coûteux et gourmand en ressources. La demande croissante de modèles d'IA plus puissants s'accompagne d'une augmentation des coûts associés à leur entraînement. Des énormes volumes de données à la puissance de calcul requise pour les algorithmes d'apprentissage profond, le coût de l'entraînement de l'IA peut facilement atteindre des millions de dollars. Pour les petites entreprises ou les jeunes pousses, ces coûts constituent souvent un obstacle important à l'entrée sur le marché.
Toutefois, Recherche profonde, une entreprise d'IA reconnue pour ses innovations révolutionnaires, a trouvé le moyen de diviser par 30 le coût de la formation de l'IA. En associant technologies de pointe et stratégies créatives de résolution de problèmes, DeepSeek a considérablement réduit les obstacles financiers et opérationnels au développement de l'IA. Dans cet article, nous explorons comment DeepSeek a réalisé cet exploit impressionnant et examinons les techniques et technologies qui ont permis cette avancée.
Pourquoi la formation en IA est-elle si coûteuse ?
Avant d'explorer la réussite de DeepSeek, il est important de comprendre les raisons sous-jacentes du coût élevé de la formation des modèles d'IA. Plusieurs facteurs clés contribuent à ces dépenses.
1. Besoins massifs en puissance de calcul
L'entraînement de l'IA, en particulier des modèles de deep learning, requiert une puissance de calcul considérable. Ces modèles contiennent des millions, voire des milliards, de paramètres qui doivent être ajustés et peaufinés au fil des itérations. Plus le modèle est complexe, plus la puissance de traitement requise est importante. C'est pourquoi de nombreuses entreprises investissent massivement dans des centres de données équipés de processeurs graphiques (GPU) puissants ou de matériel spécialisé comme les unités de traitement tensorielles (TPU).
2. Coûts d'acquisition et de stockage des données
Les modèles d'IA s'appuient largement sur de vastes ensembles de données pour leur entraînement. La collecte, la conservation et le stockage de ces données engendrent des coûts. Les entreprises doivent souvent acheter des ensembles de données, ce qui peut s'avérer coûteux, ou consacrer des ressources importantes à la collecte et au prétraitement des données. Une fois acquises, ces données doivent être stockées et gérées sur des serveurs puissants ou des infrastructures cloud, ce qui alourdit encore le coût global.
3. Consommation d'énergie
L'exécution du matériel nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA requiert une grande quantité d'énergie. Plus le processus d'entraînement est long, plus la consommation d'électricité est importante. Dans de nombreux cas, les coûts énergétiques constituent l'un des principaux contributeurs aux dépenses globales de l'entraînement de l'IA.
4. Coûts en temps et en personnel
L'entraînement des modèles d'IA ne se limite pas au matériel et aux données. Il requiert des professionnels qualifiés qui maîtrisent les subtilités des algorithmes d'apprentissage automatique, de l'optimisation des modèles et de la gestion des données. Plus le processus d'entraînement est long, plus ces experts doivent y investir du temps, ce qui se traduit par des coûts de main-d'œuvre plus élevés.
Comment DeepSeek a-t-il pu former l'IA 30 fois moins cher ?
L'approche de DeepSeek pour réduire les coûts de formation en IA est multidimensionnelle. En repensant les approches traditionnelles de développement et de formation des modèles d'IA, l'entreprise a tiré parti de plusieurs innovations clés qui lui ont permis de réduire considérablement ses dépenses.
1. Informatique décentralisée en périphérie
L'une des avancées les plus significatives de DeepSeek a été le passage d'un apprentissage centralisé basé sur le cloud à un modèle d'informatique de pointe décentralisé. Traditionnellement, les modèles d'IA sont entraînés sur de grands serveurs centralisés ou dans des centres de données. Ces installations nécessitent une puissance de calcul considérable et consomment beaucoup d'énergie.
DeepSeek a révolutionné ce modèle en utilisant des périphériques : des nœuds de calcul distribués plus petits, situés plus près du lieu de génération des données. Ces périphériques traitent les données localement, réduisant ainsi le recours à des serveurs centralisés pour gérer l'ensemble de la charge de calcul. En répartissant la charge de calcul sur des milliers de périphériques plus petits et moins coûteux, DeepSeek a pu réduire considérablement ses coûts d'infrastructure.
L'informatique de pointe offre également une boucle de rétroaction plus rapide pour l'apprentissage, car les données n'ont pas besoin d'être transmises à un serveur central pour traitement. La nature décentralisée du système d'apprentissage accélère l'apprentissage des modèles tout en réduisant les coûts de calcul et les délais.
Comment ça fonctionne
Le réseau informatique de pointe de DeepSeek est constitué de milliers d'appareils connectés qui gèrent des tâches spécifiques lors du processus d'entraînement. Au lieu d'envoyer toutes les données brutes à un serveur centralisé, ces appareils traitent les données localement et renvoient les résultats au hub central. Cela permet des mises à jour en temps réel et des cycles d'entraînement plus rapides.
2. Apprentissage par transfert : formation sur des modèles pré-entraînés
Une autre technique clé utilisée par DeepSeek pour réduire les coûts est transférer l'apprentissageCette méthode consiste à exploiter des modèles déjà pré-entraînés sur de vastes ensembles de données générales, puis à les affiner pour des tâches spécifiques. Au lieu d'entraîner un modèle d'IA de A à Z, ce qui nécessite des ensembles de données et des ressources de calcul volumineux, l'apprentissage par transfert permet à DeepSeek de prendre un modèle préexistant et de l'adapter à de nouvelles applications avec beaucoup moins de données et de ressources de calcul.
Grâce à l'apprentissage par transfert, DeepSeek a évité le processus coûteux et chronophage d'entraînement d'un modèle de A à Z. Cela a considérablement réduit la quantité de données requises et la puissance de calcul nécessaire pour atteindre un niveau de performance élevé du modèle.
Comment ça fonctionne
Par exemple, au lieu de partir d'un modèle entièrement nouveau, DeepSeek utilise un modèle pré-entraîné sur un vaste ensemble de données (par exemple, un grand ensemble de données d'images ou de texte). Le modèle est ensuite peaufiné en lui fournissant un ensemble de données plus restreint, spécifique à la tâche. Cela permet au modèle de s'adapter à la nouvelle tâche avec beaucoup moins de temps et de données qu'il n'aurait fallu pour entraîner un modèle de toutes pièces.
3. Conception matérielle optimisée
DeepSeek a également réduit ses coûts grâce à du matériel sur mesure et optimisé. L'entraînement traditionnel de l'IA repose souvent sur du matériel polyvalent comme les GPU ou les TPU, coûteux et énergivores. Au lieu de s'appuyer uniquement sur du matériel standard, DeepSeek a développé du matériel sur mesure, adapté spécifiquement à ses modèles d'IA, améliorant ainsi les performances et réduisant les coûts opérationnels.
Ces puces d'IA personnalisées sont conçues pour effectuer plus efficacement les calculs spécifiques requis pour les modèles de DeepSeek, réduisant ainsi le besoin de ressources de calcul excessives et la consommation d'énergie.
Comment ça fonctionne
Les puces personnalisées de DeepSeek optimisent le traitement parallèle, ce qui leur permet d'exécuter de nombreux calculs simultanément. Cette efficacité réduit le nombre de cycles de traitement nécessaires à l'exécution d'une tâche, réduisant ainsi les coûts en temps et en énergie.
4. Efficacité des données grâce à l'augmentation et aux données synthétiques
Les modèles d'IA s'appuient sur des ensembles de données volumineux et de haute qualité, mais leur collecte est souvent coûteuse et chronophage. Pour résoudre ce problème, DeepSeek a utilisé augmentation des données et génération de données synthétiques techniques pour tirer le meilleur parti de données limitées.
Augmentation des données implique la modification des données existantes (par exemple, la rotation des images, le changement des couleurs, l'ajout de bruit) pour générer de nouveaux exemples de formation, réduisant ainsi le besoin d'un énorme ensemble de données. Génération de données synthétiques implique la création d'ensembles de données entièrement nouveaux à l'aide de modèles d'IA, permettant à DeepSeek de générer de vastes quantités de données à une fraction du coût d'acquisition de données du monde réel.
Comment ça fonctionne
Par exemple, DeepSeek a utilisé la génération de données synthétiques pour créer des données réalistes destinées à l'entraînement de ses modèles, sans avoir recours à des données réelles. Cette approche lui a permis d'élargir considérablement ses ensembles de données sans engager de coûts d'acquisition ou de stockage importants.
5. Parallélisation de l'apprentissage du modèle
Enfin, DeepSeek a utilisé une technique connue sous le nom de parallélisation de modèle, qui divise un grand modèle en segments plus petits pouvant être entraînés simultanément sur plusieurs appareils ou systèmes. Cette stratégie de traitement parallèle a considérablement réduit le temps nécessaire à l'entraînement de modèles volumineux et complexes, et a permis à DeepSeek d'accélérer l'entraînement des modèles, réduisant ainsi les coûts opérationnels.
Comment ça fonctionne
Au lieu d'entraîner un grand modèle séquentiellement sur un seul appareil, DeepSeek le divise en parties pouvant être traitées indépendamment. Ces parties sont ensuite entraînées simultanément sur différents appareils. Les résultats sont ensuite combinés pour créer le modèle final. Cette parallélisation permet un entraînement plus rapide et une efficacité accrue.
Quelles sont les implications plus larges de l’innovation de DeepSeek ?
L'approche innovante de DeepSeek pour réduire les coûts de formation en IA a le potentiel de transformer l'ensemble du secteur de l'IA. Grâce à la baisse des coûts de formation, les petites entreprises et les startups ont désormais la possibilité de développer leurs propres solutions d'IA sans avoir à investir des budgets colossaux.
1. Abaisser les barrières à l'entrée
L'un des impacts les plus significatifs des stratégies de réduction des coûts de DeepSeek réside dans le potentiel de démocratisation de l'IA. En réduisant les coûts de formation, DeepSeek a permis à des acteurs plus modestes de divers secteurs d'exploiter l'IA, favorisant ainsi l'innovation à tous les niveaux.
2. Accélérer la recherche et le développement en IA
La réduction des coûts permet également d'allouer davantage de ressources à la recherche et à l'expérimentation en IA. Grâce à des formations plus abordables, les entreprises et les instituts de recherche peuvent rapidement itérer et explorer de nouvelles techniques d'IA, ce qui accélère les progrès technologiques.
Pour les développeurs : accès API
CometAPI propose un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à intégrer l'API Deepseek (nom du modèle : deepseek-chat ; deepseek-reasoner). Vous recevrez 1 $ sur votre compte après votre inscription et votre connexion ! N'hésitez pas à vous inscrire et à découvrir CometAPI.
CometAPI agit comme un hub centralisé pour les API de plusieurs modèles d'IA de premier plan, éliminant ainsi le besoin d'interagir séparément avec plusieurs fournisseurs d'API.
S'il vous plaît se référer à API DeepSeek R1 pour les détails d'intégration.
Conclusion
La remarquable performance de DeepSeek, qui a permis de diviser par 30 les coûts de formation en IA, illustre parfaitement la capacité de l'innovation à révolutionner des secteurs d'activité établis. En combinant l'edge computing, l'apprentissage par transfert, le matériel sur mesure, les techniques d'optimisation des données et la parallélisation, DeepSeek a ouvert la voie à un développement de l'IA plus accessible, plus efficace et plus rentable. À mesure que le paysage de l'IA évolue, les techniques mises au point par DeepSeek pourraient bien devenir la nouvelle norme, permettant à l'IA d'atteindre de nouveaux sommets en termes de performance, d'accessibilité et d'évolutivité.
