L'addestramento di modelli di intelligenza artificiale (IA) è da tempo un processo costoso e che richiede molte risorse. Con l'aumento della domanda di modelli di IA più potenti, aumentano anche i costi associati all'addestramento. Da enormi set di dati alla potenza di calcolo richiesta per algoritmi di apprendimento profondo, il prezzo per l'addestramento dell'IA può facilmente arrivare a milioni di dollari. Per le piccole aziende o le startup emergenti, questi costi spesso rappresentano una barriera significativa all'ingresso.
Però, DeepSeek, un'azienda di intelligenza artificiale che ha attirato l'attenzione per le sue innovazioni rivoluzionarie, ha trovato un modo per ridurre il costo della formazione in intelligenza artificiale di ben 30 volte. Sfruttando una combinazione di tecnologie all'avanguardia e strategie creative di risoluzione dei problemi, DeepSeek ha drasticamente abbassato le barriere finanziarie e operative allo sviluppo dell'intelligenza artificiale. In questo articolo, esploriamo come DeepSeek ha raggiunto questa impresa impressionante ed esaminiamo le tecniche e le tecnologie che hanno reso possibile questa svolta.
Perché la formazione sull'intelligenza artificiale è così costosa?
Prima di addentrarci nel modo in cui DeepSeek ha raggiunto il suo successo, è importante comprendere le ragioni sottostanti all'elevato costo dell'addestramento dei modelli di IA. Ci sono diversi fattori chiave che contribuiscono a queste spese.
1. Enormi requisiti di potenza di calcolo
L'addestramento dell'IA, in particolare dei modelli di apprendimento profondo, richiede grandi quantità di potenza di calcolo. I modelli di apprendimento profondo contengono milioni, se non miliardi, di parametri che devono essere regolati e perfezionati attraverso una serie di iterazioni. Più complesso è il modello, maggiore è la quantità di potenza di elaborazione richiesta. Ciò porta molte aziende a investire massicciamente in data center dotati di potenti unità di elaborazione grafica (GPU) o hardware specializzato come le unità di elaborazione tensoriale (TPU).
2. Costi di acquisizione e archiviazione dei dati
I modelli di intelligenza artificiale si basano in larga misura su grandi set di dati per l'addestramento. La raccolta, la cura e l'archiviazione di questi dati comportano una serie di costi. Le aziende spesso devono acquistare set di dati, il che può essere costoso, o spendere risorse significative per la raccolta e la preelaborazione dei dati. Una volta acquisiti, questi dati devono essere archiviati e gestiti su server potenti o infrastrutture cloud, aggiungendo ulteriormente il costo complessivo.
3. Consumo energetico
L'esecuzione dell'hardware necessario per l'addestramento dei modelli di IA richiede una grande quantità di energia. Più lungo è il processo di addestramento, più elettricità viene consumata. In molti casi, i costi energetici sono uno dei fattori che contribuiscono in modo più significativo alle spese complessive dell'addestramento dell'IA.
4. Costi di tempo e personale
L'addestramento del modello AI non riguarda solo hardware e dati. Richiede professionisti qualificati che comprendano le sfumature degli algoritmi di apprendimento automatico, dell'ottimizzazione del modello e della gestione dei dati. Più lungo è il processo di addestramento, più tempo questi esperti devono investire, il che si traduce in costi di manodopera più elevati.
Come ha fatto DeepSeek a formare un'intelligenza artificiale 30 volte più economica?
L'approccio di DeepSeek per ridurre i costi della formazione AI è multiforme. Ripensando gli approcci tradizionali allo sviluppo e alla formazione dei modelli AI, l'azienda ha sfruttato diverse innovazioni chiave che le hanno consentito di ridurre drasticamente le spese.
1. Edge Computing decentralizzato
Una delle innovazioni più significative di DeepSeek è stata il passaggio da un training centralizzato basato su cloud a un modello di edge computing decentralizzato. Tradizionalmente, i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su grandi server centralizzati o in data center. Queste strutture richiedono enormi quantità di potenza di calcolo e consumano molta energia.
DeepSeek ha capovolto questo modello utilizzando dispositivi edge, nodi di elaborazione distribuiti più piccoli, situati più vicini al luogo in cui vengono generati i dati. Questi dispositivi edge elaborano i dati localmente, riducendo la necessità di server centralizzati per gestire tutto il carico di elaborazione. Distribuendo il lavoro di elaborazione su migliaia di dispositivi edge più piccoli e a basso costo, DeepSeek è stata in grado di ridurre significativamente i costi infrastrutturali.
L'edge computing offre anche un ciclo di feedback più rapido per l'addestramento, poiché i dati non devono essere trasmessi a un server centrale per l'elaborazione. La natura decentralizzata del sistema di addestramento aiuta ad accelerare l'addestramento del modello riducendo sia i costi computazionali che quelli di tempo.
Come funziona:
La rete di edge computing di DeepSeek è composta da migliaia di dispositivi connessi che gestiscono attività specifiche nel processo di training. Invece di inviare tutti i dati grezzi a un server centralizzato, questi dispositivi elaborano i dati localmente e inviano i risultati all'hub centrale. Ciò consente aggiornamenti in tempo reale e cicli di training più rapidi.
2. Transfer Learning: Formazione su modelli pre-addestrati
Un'altra tecnica chiave utilizzata da DeepSeek per tagliare i costi è trasferire l'apprendimentoQuesto metodo prevede di sfruttare modelli che sono già stati pre-addestrati su grandi set di dati generali e poi di perfezionarli per attività specifiche. Invece di addestrare un modello di IA da zero, il che richiede enormi set di dati e risorse computazionali, il transfer learning consente a DeepSeek di prendere un modello preesistente e adattarlo a nuove applicazioni con significativamente meno dati e calcoli.
Applicando il transfer learning, DeepSeek ha evitato il costoso e lungo processo di training di un modello da zero. Ciò ha ridotto significativamente sia la quantità di dati richiesti sia la potenza di calcolo necessaria per raggiungere un elevato livello di prestazioni del modello.
Come funziona:
Ad esempio, invece di iniziare con un modello completamente nuovo, DeepSeek utilizza un modello pre-addestrato su un ampio set di dati (ad esempio, un ampio set di dati di immagini o testo). Quindi "ottimizza" il modello fornendogli un set di dati più piccolo e specifico per l'attività. Ciò consente al modello di adattarsi alla nuova attività con molto meno tempo e dati di quanto sarebbe stato necessario per addestrare un modello da zero.
3. Progettazione hardware ottimizzata
DeepSeek ha anche ottenuto riduzioni dei costi tramite hardware ottimizzato e personalizzato. La formazione AI tradizionale spesso si basa su hardware generico come GPU o TPU, che sono costosi e consumano molta energia. Invece di affidarsi esclusivamente a hardware standard, DeepSeek ha sviluppato hardware personalizzato su misura per i suoi modelli AI, migliorando le prestazioni e riducendo i costi operativi.
Questi chip AI personalizzati sono progettati per eseguire in modo più efficiente i calcoli specifici richiesti dai modelli DeepSeek, riducendo la necessità di risorse di calcolo eccessive e il consumo di energia.
Come funziona:
I chip personalizzati di DeepSeek ottimizzano l'elaborazione parallela, che consente loro di eseguire molti calcoli contemporaneamente. Questa efficienza riduce il numero di cicli di elaborazione necessari per completare un'attività, riducendo sia i tempi che i costi energetici.
4. Efficienza dei dati tramite dati di aumento e sintetici
I modelli di intelligenza artificiale prosperano su grandi set di dati di alta qualità, ma raccogliere tali dati è spesso costoso e richiede molto tempo. Per risolvere questo problema, DeepSeek ha impiegato aumento dei dati e al generazione di dati sintetici tecniche per sfruttare al meglio i dati limitati.
Aumento dei dati comporta la modifica dei dati esistenti (ad esempio, la rotazione delle immagini, la modifica dei colori, l'aggiunta di rumore) per generare nuovi esempi di addestramento, riducendo la necessità di un enorme set di dati. Generazione di dati sintetici comporta la creazione di set di dati completamente nuovi utilizzando modelli di intelligenza artificiale, consentendo a DeepSeek di generare enormi quantità di dati a una frazione del costo di acquisizione di dati del mondo reale.
Come funziona:
Ad esempio, DeepSeek ha utilizzato la generazione di dati sintetici per creare dati realistici per modelli di training senza dover fare affidamento su dati del mondo reale. Questo approccio ha consentito all'azienda di espandere significativamente i suoi set di dati senza sostenere i costi di acquisizione o archiviazione di grandi volumi di dati.
5. Parallelizzazione dell'addestramento del modello
Infine, DeepSeek ha utilizzato una tecnica nota come parallelizzazione del modello, che divide un modello di grandi dimensioni in segmenti più piccoli che possono essere addestrati simultaneamente su più dispositivi o sistemi. Questa strategia di elaborazione parallela ha ridotto significativamente il tempo necessario per addestrare modelli grandi e complessi e ha consentito a DeepSeek di addestrare i modelli più rapidamente, riducendo così i costi operativi.
Come funziona:
Invece di addestrare un modello di grandi dimensioni in sequenza su un dispositivo, DeepSeek divide il modello in parti che possono essere elaborate indipendentemente. Queste parti vengono quindi addestrate su dispositivi diversi contemporaneamente. I risultati vengono poi combinati per creare il modello finale. Questa parallelizzazione consente un addestramento più rapido e una maggiore efficienza.
Quali sono le implicazioni più ampie dell'innovazione di DeepSeek?
L'approccio innovativo di DeepSeek per ridurre i costi di formazione AI ha il potenziale per trasformare l'intero settore AI. Con la formazione AI che sta diventando più accessibile, le aziende più piccole e le startup hanno ora l'opportunità di sviluppare le proprie soluzioni AI senza la necessità di budget enormi.
1. Abbassare le barriere all’ingresso
Uno degli impatti più significativi delle strategie di riduzione dei costi di DeepSeek è il potenziale di democratizzazione dell'IA. Abbassando il costo della formazione, DeepSeek ha reso possibile per i player più piccoli in vari settori di sfruttare l'IA, promuovendo l'innovazione a tutto campo.
2. Accelerare la ricerca e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale
Costi inferiori significano anche che più risorse possono essere assegnate alla ricerca e alla sperimentazione dell'IA. Con una formazione più accessibile, le aziende e gli istituti di ricerca possono rapidamente iterare ed esplorare nuove tecniche di IA, portando a progressi più rapidi nella tecnologia dell'IA.
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Si prega di fare riferimento a API di DeepSeek R1 per i dettagli sull'integrazione.
Conclusione
Il notevole risultato di DeepSeek nel ridurre di 30 volte i costi di formazione dell'IA è un ottimo esempio di come l'innovazione possa rivoluzionare settori consolidati. Utilizzando una combinazione di edge computing, apprendimento tramite trasferimento, hardware personalizzato, tecniche di efficienza dei dati e parallelizzazione, DeepSeek ha aperto la strada a uno sviluppo dell'IA più accessibile, efficiente e conveniente. Mentre il panorama dell'IA continua a evolversi, le tecniche sperimentate da DeepSeek potrebbero benissimo diventare il nuovo standard, consentendo all'IA di raggiungere nuove vette di prestazioni, accessibilità e scalabilità.
