Het trainen van modellen voor kunstmatige intelligentie (AI) is al lang een resource-intensief en duur proces. Naarmate de vraag naar krachtigere AI-modellen groeit, nemen ook de kosten toe die gepaard gaan met het trainen ervan. Van enorme datasets tot de rekenkracht die nodig is voor deep learning-algoritmen, het prijskaartje voor AI-training kan gemakkelijk oplopen tot miljoenen dollars. Voor kleinere bedrijven of opkomende startups vormen deze kosten vaak een aanzienlijke toetredingsdrempel.
Echter, Diepzoeken, een AI-bedrijf dat aandacht heeft gekregen voor zijn baanbrekende innovaties, heeft een manier gevonden om de kosten van AI-training met een verbazingwekkende 30 keer te verlagen. Door een combinatie van geavanceerde technologieën en creatieve probleemoplossingsstrategieën te benutten, heeft DeepSeek de financiële en operationele barrières voor de ontwikkeling van AI drastisch verlaagd. In dit artikel onderzoeken we hoe DeepSeek deze indrukwekkende prestatie heeft bereikt en onderzoeken we de technieken en technologieën die deze doorbraak mogelijk hebben gemaakt.
Waarom is AI-training zo duur?
Voordat we ingaan op hoe DeepSeek zijn succes heeft bereikt, is het belangrijk om de onderliggende redenen achter de hoge kosten van AI-modeltraining te begrijpen. Er zijn verschillende belangrijke factoren die bijdragen aan deze kosten.
1. Enorme rekenkrachtvereisten
Het trainen van AI, met name deep learning-modellen, vereist enorme hoeveelheden rekenkracht. Deep learning-modellen bevatten miljoenen, zo niet miljarden, parameters die moeten worden aangepast en verfijnd via een reeks iteraties. Hoe complexer het model, hoe groter de hoeveelheid verwerkingskracht die nodig is. Dit leidt ertoe dat veel bedrijven zwaar investeren in datacenters die zijn uitgerust met krachtige grafische verwerkingseenheden (GPU's) of gespecialiseerde hardware zoals Tensor Processing Units (TPU's).
2. Kosten voor data-acquisitie en -opslag
AI-modellen zijn sterk afhankelijk van grote datasets voor training. Het verzamelen, cureren en opslaan van deze data brengt zijn eigen kosten met zich mee. Bedrijven moeten vaak datasets kopen, wat duur kan zijn, of aanzienlijke middelen besteden aan het verzamelen en voorverwerken van data. Eenmaal verkregen, moeten deze data worden opgeslagen en beheerd op krachtige servers of cloudinfrastructuren, wat de totale kosten verder verhoogt.
3. Energieverbruik
Het laten draaien van de hardware die nodig is voor het trainen van AI-modellen, vraagt veel energie. Hoe langer het trainingsproces, hoe meer elektriciteit er wordt verbruikt. In veel gevallen zijn de energiekosten een van de belangrijkste bijdragers aan de totale kosten van AI-training.
4. Tijd- en personeelskosten
AI-modeltraining gaat niet alleen over hardware en data. Het vereist vaardige professionals die de nuances van machine learning-algoritmen, modeloptimalisatie en databeheer begrijpen. Hoe langer het trainingsproces duurt, hoe meer tijd deze experts moeten investeren, wat zich vertaalt in hogere arbeidskosten.
Hoe heeft DeepSeek AI 30 keer goedkoper kunnen trainen?
DeepSeek's aanpak om de kosten van AI-training te verlagen is veelzijdig. Door de traditionele benaderingen van AI-modelontwikkeling en -training te heroverwegen, heeft het bedrijf verschillende belangrijke innovaties ingezet die het in staat hebben gesteld om zijn uitgaven drastisch te verlagen.
1. Gedecentraliseerde Edge Computing
Een van de belangrijkste doorbraken die DeepSeek maakte, was de verschuiving van gecentraliseerde cloudgebaseerde training naar een gedecentraliseerd edge computing-model. Traditioneel worden AI-modellen getraind op grote, gecentraliseerde servers of in datacenters. Deze faciliteiten vereisen enorme hoeveelheden rekenkracht en verbruiken veel energie.
DeepSeek draaide dit model om door gebruik te maken van edge-apparaten: kleinere, gedistribueerde computing nodes die zich dichter bij de plek bevinden waar de data wordt gegenereerd. Deze edge-apparaten verwerken data lokaal, waardoor de behoefte aan gecentraliseerde servers om alle rekenkracht te verwerken, afneemt. Door het computing-werk te verdelen over duizenden kleinere, goedkope edge-apparaten, kon DeepSeek de infrastructuurkosten aanzienlijk verlagen.
Edge computing biedt ook een snellere feedbackloop voor training, omdat gegevens niet naar een centrale server hoeven te worden verzonden voor verwerking. De gedecentraliseerde aard van het trainingssysteem helpt om modeltraining te versnellen en tegelijkertijd zowel reken- als tijdskosten te verminderen.
Hoe werkt het:
Het edge computing-netwerk van DeepSeek bestaat uit duizenden verbonden apparaten die specifieke taken in het trainingsproces afhandelen. In plaats van alle ruwe data naar een gecentraliseerde server te sturen, verwerken deze apparaten data lokaal en sturen ze resultaten terug naar de centrale hub. Dit zorgt voor realtime updates en snellere trainingscycli.
2. Transferleren: training op vooraf getrainde modellen
Een andere belangrijke techniek die DeepSeek gebruikt om kosten te besparen is overdracht leren. Deze methode omvat het benutten van modellen die al zijn voorgetraind op grote, algemene datasets en het vervolgens verfijnen ervan voor specifieke taken. In plaats van een AI-model vanaf nul te trainen, wat enorme datasets en rekenkracht vereist, stelt transfer learning DeepSeek in staat om een reeds bestaand model te nemen en het aan te passen voor nieuwe toepassingen met aanzienlijk minder data en berekeningen.
Door transfer learning toe te passen, vermeed DeepSeek het kostbare en tijdrovende proces van het trainen van een model vanaf de grond af. Dit verminderde zowel de hoeveelheid vereiste data als de rekenkracht die nodig was om een hoog niveau van modelprestaties te bereiken aanzienlijk.
Hoe werkt het:
Bijvoorbeeld, in plaats van te beginnen met een compleet nieuw model, gebruikt DeepSeek een model dat vooraf is getraind op een brede dataset (bijvoorbeeld een grote dataset met afbeeldingen of tekst). Vervolgens 'fine-tunen' ze het model door het te voorzien van een kleinere, taakspecifieke dataset. Hierdoor kan het model zich aanpassen aan de nieuwe taak met veel minder tijd en data dan het zou hebben gekost om een model vanaf nul te trainen.
3. Geoptimaliseerd hardwareontwerp
DeepSeek bereikte ook kostenreducties door op maat gemaakte, geoptimaliseerde hardware. Traditionele AI-training is vaak afhankelijk van algemene hardware zoals GPU's of TPU's, die duur en energieverslindend zijn. In plaats van alleen te vertrouwen op standaardhardware, ontwikkelde DeepSeek op maat gemaakte hardware die specifiek is afgestemd op zijn AI-modellen, waardoor de prestaties werden verbeterd en de operationele kosten werden verlaagd.
Deze aangepaste AI-chips zijn ontworpen om de specifieke berekeningen die nodig zijn voor de modellen van DeepSeek efficiënter uit te voeren, waardoor de behoefte aan overmatige rekenkracht en het energieverbruik wordt verminderd.
Hoe werkt het:
De aangepaste chips van DeepSeek optimaliseren parallelle verwerking, waardoor ze veel berekeningen tegelijk kunnen uitvoeren. Deze efficiëntie vermindert het aantal verwerkingscycli dat nodig is om een taak te voltooien, waardoor zowel de tijd als de energiekosten worden verlaagd.
4. Gegevensefficiëntie door middel van augmentatie en synthetische gegevens
AI-modellen gedijen op grote, hoogwaardige datasets, maar het verzamelen van dergelijke data is vaak duur en tijdrovend. Om dit probleem op te lossen, heeft DeepSeek gegevensvergroting en synthetische gegevensgeneratie technieken om het maximale uit beperkte gegevens te halen.
Gegevensvergroting Hierbij worden bestaande gegevens aangepast (bijvoorbeeld door afbeeldingen te roteren, kleuren te veranderen, ruis toe te voegen) om nieuwe trainingsvoorbeelden te genereren. Hierdoor is er minder behoefte aan een enorme dataset. Synthetische gegevensgeneratie houdt in dat er met behulp van AI-modellen geheel nieuwe datasets worden gemaakt, waardoor DeepSeek enorme hoeveelheden data kan genereren voor een fractie van de kosten van het verzamelen van echte data.
Hoe werkt het:
DeepSeek gebruikte bijvoorbeeld synthetische datageneratie om realistische data te creëren voor trainingsmodellen zonder dat het afhankelijk was van echte data. Deze aanpak stelde het bedrijf in staat om zijn datasets aanzienlijk uit te breiden zonder de kosten te maken van het verkrijgen of opslaan van grote hoeveelheden data.
5. Parallelisatie van modeltraining
Ten slotte gebruikte DeepSeek een techniek die bekend staat als model parallelisatie, die een groot model verdeelt in kleinere segmenten die gelijktijdig kunnen worden getraind op meerdere apparaten of systemen. Deze parallelle verwerkingsstrategie verkortte de tijd die nodig was voor het trainen van grote, complexe modellen aanzienlijk en stelde DeepSeek in staat om modellen sneller te trainen, waardoor de operationele kosten werden verlaagd.
Hoe werkt het:
In plaats van een groot model sequentieel te trainen op één apparaat, splitst DeepSeek het model op in delen die onafhankelijk van elkaar kunnen worden verwerkt. Deze delen worden vervolgens op verschillende apparaten tegelijk getraind. De resultaten worden later gecombineerd om het uiteindelijke model te creëren. Deze parallelisatie zorgt voor snellere training en grotere efficiëntie.
Wat zijn de bredere implicaties van de innovatie van DeepSeek?
DeepSeek's innovatieve aanpak om AI-trainingskosten te verlagen, heeft het potentieel om de hele AI-industrie te transformeren. Nu AI-training steeds betaalbaarder wordt, hebben kleinere bedrijven en startups nu de mogelijkheid om hun eigen AI-oplossingen te ontwikkelen zonder dat er enorme budgetten nodig zijn.
1. Verlagen van toetredingsdrempels
Een van de meest significante effecten van DeepSeeks kostenreductiestrategieën is het potentieel voor het democratiseren van AI. Door de kosten van training te verlagen, heeft DeepSeek het voor kleinere spelers in verschillende industrieën mogelijk gemaakt om AI te benutten, wat innovatie op alle fronten bevordert.
2. Versnelling van AI-onderzoek en -ontwikkeling
Lagere kosten betekenen ook dat er meer middelen kunnen worden toegewezen aan AI-onderzoek en -experimenten. Met meer betaalbare training kunnen bedrijven en onderzoeksinstellingen snel itereren en nieuwe AI-technieken verkennen, wat leidt tot snellere vooruitgang in AI-technologie.
Voor ontwikkelaars: API-toegang
CometAPI biedt een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen deepseek API (modelnaam: deepseek-chat; deepseek-reasoner) te integreren, en u krijgt $1 op uw account na registratie en inloggen! Welkom om te registreren en CometAPI te ervaren.
CometAPI fungeert als een gecentraliseerde hub voor API's van verschillende toonaangevende AI-modellen, waardoor het niet nodig is om afzonderlijk met meerdere API-providers samen te werken.
Raadpleeg DeepSeek R1-API voor integratiedetails.
Conclusie
DeepSeek's opmerkelijke prestatie in het 30 keer verlagen van AI-trainingskosten is een goed voorbeeld van hoe innovatie gevestigde industrieën kan verstoren. Door gebruik te maken van een combinatie van edge computing, transfer learning, aangepaste hardware, data-efficiëntietechnieken en parallelisatie, heeft DeepSeek de weg vrijgemaakt voor toegankelijkere, efficiëntere en kosteneffectievere AI-ontwikkeling. Naarmate het AI-landschap zich blijft ontwikkelen, kunnen de technieken die DeepSeek als eerste heeft ontwikkeld, heel goed de nieuwe standaard worden, waardoor AI nieuwe hoogten van prestaties, toegankelijkheid en schaalbaarheid kan bereiken.
