Жасанды интеллект (AI) үлгілерін оқыту ұзақ уақыт бойы ресурстарды қажет ететін және қымбат процесс болды. Күшті AI үлгілеріне сұраныс артқан сайын, оларды оқытуға байланысты шығындар да өседі. Үлкен деректер жиынтығынан бастап терең оқыту алгоритмдері үшін қажетті есептеу қуатына дейін, AI жаттығуларының бағасы миллиондаған долларға оңай жетуі мүмкін. Шағын бизнес немесе дамып келе жатқан стартаптар үшін бұл шығындар жиі кіруге айтарлықтай кедергі жасайды.
Алайда, DeepSeek, өзінің жаңашыл инновацияларымен назар аударған AI компаниясы AI оқыту құнын таңғаларлық 30 есе азайтудың жолын тапты. Ең озық технологиялар мен шығармашылық мәселелерді шешу стратегияларының үйлесімін пайдалана отырып, DeepSeek AI дамытудағы қаржылық және операциялық кедергілерді күрт төмендетті. Бұл мақалада біз DeepSeek-тің осы әсерлі жетістікке қалай қол жеткізгенін зерттеп, осы серпіліске мүмкіндік берген әдістер мен технологияларды қарастырамыз.
AI жаттығуларын соншалықты қымбат ететін не?
DeepSeek табысқа қалай қол жеткізгенін білмес бұрын, AI моделін оқытудың жоғары құнының негізгі себептерін түсіну маңызды. Бұл шығындарға ықпал ететін бірнеше негізгі факторлар бар.
1. Жаппай есептеу қуатына қойылатын талаптар
Жасанды интеллектті оқыту, әсіресе тереңдетіп оқыту үлгілері үлкен есептеу қуатын қажет етеді. Терең оқыту үлгілері бірнеше итерациялар арқылы реттелуі және дәл бапталуы қажет миллиондаған, тіпті миллиардтаған параметрлерді қамтиды. Модель неғұрлым күрделі болса, соғұрлым көп өңдеу қуаты қажет. Бұл көптеген компанияларды қуатты графикалық өңдеу блоктарымен (GPU) немесе Tensor Processing Units (TPUs) сияқты арнайы аппараттық құралдармен жабдықталған деректер орталықтарына үлкен қаражат салуға әкеледі.
2. Деректерді алу және сақтау шығындары
AI үлгілері оқыту үшін үлкен деректер жиынына сүйенеді. Бұл деректерді жинау, өңдеу және сақтау өзіндік шығындар жиынтығымен бірге келеді. Компаниялар жиі қымбат болуы мүмкін деректер жиынын сатып алуға немесе деректерді жинауға және алдын ала өңдеуге айтарлықтай ресурстарды жұмсауға мәжбүр болады. Сатып алғаннан кейін бұл деректер қуатты серверлерде немесе бұлттық инфрақұрылымдарда сақталуы және басқарылуы керек, бұл жалпы шығындарды арттырады.
3. Энергияны тұтыну
Жасанды интеллект үлгілерін үйрету үшін қажетті аппараттық құралдарды іске қосу көп энергияны қажет етеді. Жаттығу процесі неғұрлым ұзақ болса, соғұрлым көп электр энергиясы жұмсалады. Көптеген жағдайларда энергия шығындары AI оқытудың жалпы шығындарының ең маңызды үлестерінің бірі болып табылады.
4. Уақыт және персонал шығындары
AI моделін оқыту тек аппараттық құралдар мен деректер туралы ғана емес. Ол үшін машиналық оқыту алгоритмдерінің, модельді оңтайландырудың және деректерді басқарудың нюанстарын түсінетін білікті мамандар қажет. Оқыту процесі неғұрлым ұзағырақ болса, бұл сарапшыларға соғұрлым көп уақыт жұмсау керек, бұл еңбек шығындарының жоғарылауына әкеледі.
DeepSeek AI-ны қалай 30 есе арзандатты?
DeepSeek-тің AI оқыту құнын төмендетуге деген көзқарасы көп қырлы. AI моделін әзірлеу мен оқытудың дәстүрлі тәсілдерін қайта қарастыра отырып, компания шығындарын күрт азайтуға мүмкіндік беретін бірнеше негізгі инновацияларды пайдаланды.
1. Орталықтандырылмаған Edge Computing
DeepSeek жасаған ең маңызды жетістіктердің бірі орталықтандырылған бұлтқа негізделген оқытудан орталықтандырылмаған шеттік есептеу моделіне ауысу болды. Дәстүрлі түрде AI үлгілері үлкен, орталықтандырылған серверлерде немесе деректер орталықтарында оқытылады. Бұл қондырғылар үлкен көлемдегі есептеу қуатын қажет етеді және көп энергияны тұтынады.
DeepSeek бұл модельді шеткі құрылғыларды пайдалану арқылы өзгертті - деректер жасалған жерге жақынырақ орналасқан шағын, бөлінген есептеу түйіндері. Бұл шеткі құрылғылар деректерді жергілікті түрде өңдейді, бұл барлық есептеу жүктемесін өңдеу үшін орталықтандырылған серверлердің қажеттілігін азайтады. Есептеу жұмыстарын мыңдаған кішігірім, арзан шеткі құрылғыларға тарату арқылы DeepSeek инфрақұрылымдық шығындарды айтарлықтай қысқартуға мүмкіндік алды.
Edge computing сонымен қатар оқыту үшін жылдам кері байланыс циклін ұсынады, өйткені деректерді өңдеу үшін орталық серверге жіберу қажет емес. Оқыту жүйесінің орталықтандырылмаған сипаты есептеу және уақыт шығындарын азайта отырып, модельді оқытуды жеделдетуге көмектеседі.
Бұл қалай жұмыс істейді:
DeepSeek-тің шеткі есептеу желісі оқу процесіндегі нақты тапсырмаларды орындайтын мыңдаған қосылған құрылғылардан тұрады. Барлық бастапқы деректерді орталықтандырылған серверге жіберудің орнына, бұл құрылғылар деректерді жергілікті түрде өңдейді және нәтижелерді орталық хабқа жібереді. Бұл нақты уақыттағы жаңартуларға және жылдам оқу циклдарына мүмкіндік береді.
2. Трансферттік оқыту: Алдын ала дайындалған модельдер бойынша тренинг
Шығындарды азайту үшін DeepSeek қолданатын тағы бір негізгі әдіс трансферттік оқыту. Бұл әдіс үлкен, жалпы деректер жиынында алдын ала дайындалған үлгілерді пайдалануды және оларды нақты тапсырмалар үшін дәл баптауды қамтиды. Жаппай деректер жинақтары мен есептеу ресурстарын қажет ететін AI моделін нөлден бастап оқытудың орнына, тасымалдауды оқыту DeepSeek-ке бұрыннан бар үлгіні алуға және оны деректер мен есептеулерді айтарлықтай азырақ жаңа қолданбаларға бейімдеуге мүмкіндік береді.
Трансферттік оқытуды қолдану арқылы DeepSeek модельді басынан бастап оқытудың қымбат және көп уақытты қажет ететін үдерісінен аулақ болды. Бұл үлгі өнімділігінің жоғары деңгейіне жету үшін қажетті деректер көлемін де, есептеу қуатын да айтарлықтай азайтты.
Бұл қалай жұмыс істейді:
Мысалы, мүлдем жаңа үлгіден бастаудың орнына, DeepSeek кең деректер жиынында (мысалы, кескіндердің немесе мәтіннің үлкен деректер жинағы) алдын ала дайындалған үлгіні пайдаланады. Содан кейін олар модельді кішірек, тапсырмаға арналған деректер жиынтығымен қамтамасыз ету арқылы «дәл баптайды». Бұл үлгіні нөлден бастап үйретуге кететін уақытпен және деректермен салыстырғанда модельге жаңа тапсырмаға бейімделуге мүмкіндік береді.
3. Оңтайландырылған аппараттық дизайн
DeepSeek сонымен қатар арнайы құрастырылған, оңтайландырылған аппараттық құралдар арқылы шығындарды азайтуға қол жеткізді. Дәстүрлі AI жаттығулары көбінесе қымбат және энергияны қажет ететін GPU немесе TPU сияқты жалпы мақсаттағы жабдыққа сүйенеді. Тек дайын жабдыққа сенудің орнына, DeepSeek өзінің AI үлгілеріне бейімделген, өнімділікті жақсартатын және операциялық шығындарды азайтатын арнайы жабдықты әзірледі.
Бұл реттелетін AI чиптері DeepSeek модельдері үшін қажетті нақты есептеулерді тиімдірек орындауға арналған, бұл шамадан тыс есептеу ресурстары мен энергияны тұтыну қажеттілігін азайтады.
Бұл қалай жұмыс істейді:
DeepSeek-тің реттелетін чиптері параллельді өңдеуді оңтайландырады, бұл оларға бірден көптеген есептеулерді орындауға мүмкіндік береді. Бұл тиімділік тапсырманы орындау үшін қажетті өңдеу циклдарының санын азайтып, уақыт пен қуат шығындарын азайтады.
4. Көбейту және синтетикалық деректер арқылы деректердің тиімділігі
Жасанды интеллект үлгілері үлкен, жоғары сапалы деректер жинақтарында дамиды, бірақ мұндай деректерді жинау көбінесе қымбат және көп уақытты қажет етеді. Бұл мәселені шешу үшін DeepSeek жұмыс істеді деректерді көбейту және синтетикалық деректерді құру шектеулі деректерді барынша пайдалану әдістері.
Деректерді көбейту Жаңа оқу мысалдарын жасау үшін бар деректерді өзгертуді (мысалы, кескіндерді айналдыру, түстерді өзгерту, шу қосу) қамтиды, бұл үлкен деректер жиынтығының қажеттілігін азайтады. Синтетикалық деректерді генерациялау AI үлгілерін пайдаланып мүлде жаңа деректер жиынын жасауды қамтиды, бұл DeepSeek-ке нақты дүниедегі деректерді алу құнының бір бөлігінде деректердің үлкен көлемін жасауға мүмкіндік береді.
Бұл қалай жұмыс істейді:
Мысалы, DeepSeek нақты деректерге сенуді қажет етпей, оқыту үлгілері үшін шынайы деректерді жасау үшін синтетикалық деректерді генерациялауды пайдаланды. Бұл тәсіл компанияға деректердің үлкен көлемін алу немесе сақтау шығындарынсыз деректер жиынын айтарлықтай кеңейтуге мүмкіндік берді.
5. Модельді оқытудың параллелизациясы
Соңында, DeepSeek деп аталатын әдісті қолданды модельді параллелизациялау, ол үлкен үлгіні бірнеше құрылғыларда немесе жүйелерде бір уақытта үйретуге болатын кішірек сегменттерге бөледі. Бұл параллель өңдеу стратегиясы үлкен, күрделі үлгілерді оқытуға қажетті уақытты айтарлықтай қысқартты және ол DeepSeek-ке үлгілерді тезірек үйретуге мүмкіндік берді, осылайша операциялық шығындарды азайтты.
Бұл қалай жұмыс істейді:
Үлкен үлгіні бір құрылғыда дәйекті түрде үйретудің орнына, DeepSeek модельді дербес өңдеуге болатын бөліктерге бөледі. Содан кейін бұл бөліктер бір уақытта әртүрлі құрылғыларда оқытылады. Нәтижелер кейін соңғы үлгіні жасау үшін біріктіріледі. Бұл параллелизация жылдамырақ жаттығуға және жоғары тиімділікке мүмкіндік береді.
DeepSeek инновациясының кеңірек салдары қандай?
DeepSeek компаниясының AI оқыту шығындарын қысқартуға арналған инновациялық тәсілі бүкіл AI индустриясын өзгертуге мүмкіндік береді. Жасанды интеллект бойынша оқыту қолжетімді бола бастағанда, кішігірім компаниялар мен стартаптар енді үлкен бюджеттерді қажет етпей-ақ өздерінің AI шешімдерін әзірлеуге мүмкіндік алады.
1. Кірудегі кедергілерді төмендету
DeepSeek-тің шығындарды азайту стратегияларының ең маңызды әсерлерінің бірі AI-ны демократияландыру әлеуеті болып табылады. Оқыту құнын төмендете отырып, DeepSeek әртүрлі салалардағы кішігірім ойыншыларға AI қолдануына мүмкіндік берді, бұл бүкіл әлемде инновацияны дамытады.
2. AI зерттеулері мен әзірлемелерін жеделдету
Төмен шығындар сонымен қатар AI зерттеулері мен эксперименттеріне көбірек ресурстар бөлуге болатындығын білдіреді. Неғұрлым қолжетімді оқыту арқылы компаниялар мен зерттеу институттары AI технологиясында жылдам жетістіктерге әкелетін жаңа AI әдістерін тез қайталап, зерттей алады.
Әзірлеушілер үшін: API Access
CometAPI сізге deepseek API (модель атауы: deepseek-chat; deepseek-reasoner) біріктіруге көмектесетін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады және тіркеліп, жүйеге кіргеннен кейін тіркелгіңізге $1 аласыз! Тіркелуге және CometAPI тәжірибесіне қош келдіңіз.
CometAPI бірнеше жетекші AI үлгілерінің API интерфейстері үшін орталықтандырылған хаб ретінде әрекет етеді, бұл бірнеше API провайдерлерімен бөлек байланысу қажеттілігін болдырмайды.
Қараңыз DeepSeek R1 API интеграция мәліметтері үшін.
қорытынды
DeepSeek компаниясының AI оқыту шығындарын 30 есе қысқартудағы тамаша жетістігі инновациялардың қалыптасқан индустрияларды қалай бұзуы мүмкін екендігінің тамаша мысалы болып табылады. Шеткі есептеулерді, тасымалдауды үйренуді, реттелетін аппараттық құралдарды, деректерді тиімді пайдалану әдістерін және параллелизацияны пайдалана отырып, DeepSeek AI әзірлеуге неғұрлым қолжетімді, тиімді және үнемді жол ашты. AI ландшафтының дамуы жалғасуда, DeepSeek ұсынған әдістер AI-ға өнімділіктің, қолжетімділіктің және масштабтаудың жаңа биіктеріне жетуге мүмкіндік беретін жаңа стандартқа айналуы мүмкін.
