Melatih model kecerdasan buatan (AI) telah lama menjadi proses intensif sumber dan mahal. Apabila permintaan untuk model AI yang lebih berkuasa meningkat, begitu juga kos yang berkaitan dengan melatih mereka. Daripada set data yang besar kepada kuasa pengiraan yang diperlukan untuk algoritma pembelajaran mendalam, tanda harga untuk latihan AI boleh mencecah jutaan dolar dengan mudah. Untuk perniagaan yang lebih kecil atau syarikat baru yang baru muncul, kos ini selalunya memberikan halangan yang ketara kepada kemasukan.
Walau bagaimanapun, DeepSeek, sebuah syarikat AI yang telah mendapat perhatian kerana inovasi terobosannya, telah menemui cara untuk mengurangkan kos latihan AI sebanyak 30 kali ganda. Dengan memanfaatkan gabungan teknologi canggih dan strategi penyelesaian masalah yang kreatif, DeepSeek telah secara drastik mengurangkan halangan kewangan dan operasi untuk membangunkan AI. Dalam artikel ini, kami meneroka cara DeepSeek mencapai pencapaian yang mengagumkan ini dan mengkaji teknik dan teknologi yang membolehkan kejayaan ini.
Apa yang Membuatkan Latihan AI Sangat Mahal?
Sebelum menyelami cara DeepSeek mencapai kejayaannya, adalah penting untuk memahami sebab asas di sebalik kos tinggi latihan model AI. Terdapat beberapa faktor utama yang menyumbang kepada perbelanjaan ini.
1. Keperluan Kuasa Pengiraan Besar-besaran
Latihan AI, terutamanya model pembelajaran mendalam, memerlukan sejumlah besar kuasa pengiraan. Model pembelajaran mendalam mengandungi berjuta-juta, jika tidak berbilion-bilion, parameter yang perlu dilaraskan dan diperhalusi melalui satu siri lelaran. Lebih kompleks model, lebih besar jumlah kuasa pemprosesan yang diperlukan. Ini menyebabkan banyak syarikat melabur dengan banyak dalam pusat data yang dilengkapi dengan unit pemprosesan grafik (GPU) yang berkuasa atau perkakasan khusus seperti Tensor Processing Units (TPU).
2. Kos Pemerolehan dan Penyimpanan Data
Model AI sangat bergantung pada set data yang besar untuk latihan. Mengumpul, menyusun dan menyimpan data ini disertakan dengan set kosnya sendiri. Syarikat selalunya perlu membeli set data, yang mungkin mahal, atau membelanjakan sumber yang besar untuk pengumpulan dan prapemprosesan data. Setelah diperoleh, data ini perlu disimpan dan diuruskan pada pelayan atau infrastruktur awan yang berkuasa, menambah lagi kos keseluruhan.
3. Penggunaan Tenaga
Menjalankan perkakasan yang diperlukan untuk melatih model AI memerlukan sejumlah besar tenaga. Semakin lama proses latihan, semakin banyak tenaga elektrik digunakan. Dalam kebanyakan kes, kos tenaga adalah salah satu penyumbang paling penting kepada perbelanjaan keseluruhan latihan AI.
4. Masa dan Kos Kakitangan
Latihan model AI bukan hanya mengenai perkakasan dan data. Ia memerlukan profesional mahir yang memahami nuansa algoritma pembelajaran mesin, pengoptimuman model dan pengurusan data. Lebih lama proses latihan mengambil masa, lebih banyak masa pakar ini perlu melabur, yang diterjemahkan kepada kos buruh yang lebih tinggi.
Bagaimana DeepSeek Melatih AI 30 Kali Lebih Murah?
Pendekatan DeepSeek untuk mengurangkan kos latihan AI adalah pelbagai rupa. Dengan memikirkan semula pendekatan tradisional untuk pembangunan dan latihan model AI, syarikat itu telah memanfaatkan beberapa inovasi utama yang membolehkannya mengurangkan perbelanjaannya secara drastik.
1. Pengkomputeran Tepi Terdesentralisasi
Salah satu kejayaan paling ketara yang dibuat DeepSeek ialah beralih daripada latihan berasaskan awan terpusat kepada model pengkomputeran tepi terdesentralisasi. Secara tradisinya, model AI dilatih pada pelayan berpusat yang besar atau di pusat data. Kemudahan ini memerlukan sejumlah besar kuasa pengkomputeran dan menggunakan banyak tenaga.
DeepSeek menghidupkan model ini dengan menggunakan peranti tepi—nod pengkomputeran teragih yang lebih kecil terletak lebih dekat dengan tempat data dijana. Peranti tepi ini memproses data secara setempat, mengurangkan keperluan untuk pelayan berpusat untuk mengendalikan semua beban pengiraan. Dengan mengedarkan kerja pengkomputeran merentas beribu-ribu peranti tepi kos rendah yang lebih kecil, DeepSeek dapat mengurangkan kos infrastruktur dengan ketara.
Pengkomputeran tepi juga menawarkan gelung maklum balas yang lebih pantas untuk latihan, kerana data tidak perlu dihantar ke pelayan pusat untuk diproses. Sifat terdesentralisasi sistem latihan membantu mempercepatkan latihan model sambil mengurangkan kedua-dua kos pengiraan dan masa.
Bagaimana Ia Berfungsi:
Rangkaian pengkomputeran tepi DeepSeek terdiri daripada beribu-ribu peranti bersambung yang mengendalikan tugas tertentu dalam proses latihan. Daripada menghantar semua data mentah ke pelayan berpusat, peranti ini memproses data secara setempat dan menghantar hasil kembali ke hab pusat. Ini membolehkan kemas kini masa nyata dan kitaran latihan yang lebih pantas.
2. Pembelajaran Pemindahan: Latihan mengenai Model Pra-Terlatih
Satu lagi teknik utama DeepSeek yang digunakan untuk mengurangkan kos ialah pemindahan pembelajaran. Kaedah ini melibatkan memanfaatkan model yang telah dilatih terlebih dahulu pada set data umum yang besar dan kemudian memperhalusinya untuk tugasan tertentu. Daripada melatih model AI dari awal, yang memerlukan set data dan sumber pengiraan yang besar, pembelajaran pemindahan membolehkan DeepSeek mengambil model sedia ada dan menyesuaikannya untuk aplikasi baharu dengan data dan pengiraan yang kurang ketara.
Dengan menggunakan pembelajaran pemindahan, DeepSeek mengelakkan proses melatih model yang mahal dan memakan masa dari bawah. Ini mengurangkan dengan ketara kedua-dua jumlah data yang diperlukan dan kuasa pengiraan yang diperlukan untuk mencapai tahap prestasi model yang tinggi.
Bagaimana Ia Berfungsi:
Sebagai contoh, bukannya bermula dengan model baharu sepenuhnya, DeepSeek menggunakan model yang telah dilatih pada set data yang luas (cth, set data imej atau teks yang besar). Mereka kemudian "memperhalusi" model dengan menyediakan set data khusus tugasan yang lebih kecil. Ini membolehkan model menyesuaikan diri dengan tugas baharu dengan lebih sedikit masa dan data daripada yang diperlukan untuk melatih model dari awal.
3. Reka Bentuk Perkakasan Dioptimumkan
DeepSeek juga mencapai pengurangan kos melalui perkakasan yang dibina khas dan dioptimumkan. Latihan AI tradisional sering bergantung pada perkakasan tujuan umum seperti GPU atau TPU, yang mahal dan memerlukan tenaga. Daripada bergantung semata-mata pada perkakasan luar biasa, DeepSeek membangunkan perkakasan tersuai yang disesuaikan khusus untuk model AInya, meningkatkan prestasi dan mengurangkan kos operasi.
Cip AI tersuai ini direka bentuk untuk melaksanakan pengiraan khusus yang diperlukan untuk model DeepSeek dengan lebih cekap, mengurangkan keperluan untuk sumber pengiraan yang berlebihan dan penggunaan tenaga.
Bagaimana Ia Berfungsi:
Cip tersuai DeepSeek mengoptimumkan pemprosesan selari, yang membolehkan mereka melaksanakan banyak pengiraan sekaligus. Kecekapan ini mengurangkan bilangan kitaran pemprosesan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas, mengurangkan kos masa dan tenaga.
4. Kecekapan Data Melalui Augmentasi dan Data Sintetik
Model AI berkembang maju pada set data yang besar dan berkualiti tinggi, tetapi pengumpulan data sedemikian selalunya mahal dan memakan masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, DeepSeek menggunakan pembesaran data and penjanaan data sintetik teknik untuk memanfaatkan sepenuhnya data yang terhad.
Penambahan data melibatkan mengubah suai data sedia ada (cth, memutar imej, menukar warna, menambah hingar) untuk menjana contoh latihan baharu, mengurangkan keperluan untuk set data yang besar. Penjanaan data sintetik melibatkan penciptaan set data baharu sepenuhnya menggunakan model AI, membolehkan DeepSeek menjana sejumlah besar data pada sebahagian kecil daripada kos memperoleh data dunia sebenar.
Bagaimana Ia Berfungsi:
Sebagai contoh, DeepSeek menggunakan penjanaan data sintetik untuk mencipta data realistik untuk model latihan tanpa perlu bergantung pada data dunia sebenar. Pendekatan ini membolehkan syarikat mengembangkan set datanya dengan ketara tanpa menanggung kos untuk memperoleh atau menyimpan volum data yang besar.
5. Keselarian Model Latihan
Akhir sekali, DeepSeek menggunakan teknik yang dikenali sebagai keselarian model, yang membahagikan model besar kepada segmen yang lebih kecil yang boleh dilatih secara serentak merentas berbilang peranti atau sistem. Strategi pemprosesan selari ini mengurangkan dengan ketara masa yang diperlukan untuk melatih model yang besar dan kompleks, dan ia membolehkan DeepSeek melatih model dengan lebih cepat, sekali gus mengurangkan kos operasi.
Bagaimana Ia Berfungsi:
Daripada melatih model besar secara berurutan pada satu peranti, DeepSeek membahagikan model kepada bahagian yang boleh diproses secara bebas. Bahagian ini kemudiannya dilatih pada peranti yang berbeza pada masa yang sama. Hasilnya kemudian digabungkan untuk mencipta model akhir. Keselarian ini membolehkan latihan yang lebih pantas dan kecekapan yang lebih tinggi.
Apakah Implikasi Lebih Luas Inovasi DeepSeek?
Pendekatan inovatif DeepSeek untuk mengurangkan kos latihan AI berpotensi untuk mengubah keseluruhan industri AI. Dengan latihan AI menjadi lebih berpatutan, syarikat dan syarikat permulaan yang lebih kecil kini berpeluang untuk membangunkan penyelesaian AI mereka sendiri tanpa memerlukan belanjawan yang besar.
1. Menurunkan Halangan Kemasukan
Salah satu impak paling ketara daripada strategi pengurangan kos DeepSeek ialah potensi untuk mendemokrasikan AI. Dengan mengurangkan kos latihan, DeepSeek telah membolehkan pemain yang lebih kecil dalam pelbagai industri memanfaatkan AI, memupuk inovasi secara menyeluruh.
2. Mempercepatkan Penyelidikan dan Pembangunan AI
Kos yang lebih rendah juga bermakna lebih banyak sumber boleh diperuntukkan untuk penyelidikan dan eksperimen AI. Dengan latihan yang lebih berpatutan, syarikat dan institusi penyelidikan boleh dengan cepat melelang dan meneroka teknik AI baharu, yang membawa kepada kemajuan yang lebih pantas dalam teknologi AI.
Untuk Pembangun: Akses API
CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan API deepseek(nama model: deepseek-chat; deepseek-reasoner), dan anda akan mendapat $1 dalam akaun anda selepas mendaftar dan log masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mengalami CometAPI.
CometAPI bertindak sebagai hab berpusat untuk API beberapa model AI terkemuka, menghapuskan keperluan untuk terlibat dengan berbilang penyedia API secara berasingan.
Sila rujuk kepada API DeepSeek R1 untuk butiran integrasi.
Kesimpulan
Pencapaian luar biasa DeepSeek dalam mengurangkan kos latihan AI sebanyak 30 kali ganda adalah contoh utama bagaimana inovasi boleh mengganggu industri yang sudah mantap. Dengan menggunakan gabungan pengkomputeran tepi, pembelajaran pemindahan, perkakasan tersuai, teknik kecekapan data dan penyelarasan, DeepSeek telah membuka jalan untuk pembangunan AI yang lebih mudah diakses, cekap dan menjimatkan kos. Memandangkan landskap AI terus berkembang, teknik yang dipelopori oleh DeepSeek mungkin menjadi standard baharu, membolehkan AI mencapai tahap prestasi baharu, kebolehcapaian dan kebolehskalaan.
