Å trene modeller med kunstig intelligens (AI) har lenge vært en ressurskrevende og kostbar prosess. Etter hvert som etterspørselen etter kraftigere AI-modeller vokser, øker også kostnadene forbundet med å trene dem. Fra enorme datasett til beregningskraften som kreves for dyplæringsalgoritmer, kan prislappen for AI-trening lett løpe inn i millioner av dollar. For mindre bedrifter eller nye startups utgjør disse kostnadene ofte en betydelig adgangsbarriere.
Imidlertid DeepSeek, et AI-selskap som har fått oppmerksomhet for sine banebrytende innovasjoner, har funnet en måte å redusere kostnadene for AI-trening med forbløffende 30 ganger. Ved å utnytte en kombinasjon av banebrytende teknologier og kreative problemløsningsstrategier, har DeepSeek drastisk redusert de økonomiske og operasjonelle barrierene for å utvikle AI. I denne artikkelen utforsker vi hvordan DeepSeek oppnådde denne imponerende bragden og undersøker teknikkene og teknologiene som muliggjorde dette gjennombruddet.
Hva gjør AI-trening så dyrt?
Før du dykker inn i hvordan DeepSeek oppnådde sin suksess, er det viktig å forstå de underliggende årsakene bak de høye kostnadene ved AI-modellopplæring. Det er flere nøkkelfaktorer som bidrar til disse utgiftene.
1. Massive krav til beregningskraft
Trening av AI, spesielt dyplæringsmodeller, krever enorme mengder regnekraft. Dyplæringsmodeller inneholder millioner, om ikke milliarder, av parametere som må justeres og finjusteres gjennom en rekke iterasjoner. Jo mer kompleks modellen er, desto større mengde prosessorkraft kreves. Dette fører til at mange selskaper investerer tungt i datasentre utstyrt med kraftige grafikkbehandlingsenheter (GPUer) eller spesialisert maskinvare som Tensor Processing Units (TPUer).
2. Datainnsamling og lagringskostnader
AI-modeller er sterkt avhengige av store datasett for trening. Innsamling, kuratering og lagring av disse dataene kommer med sine egne kostnader. Bedrifter må ofte kjøpe datasett, noe som kan være dyrt, eller bruke betydelige ressurser på datainnsamling og forbehandling. Når de er anskaffet, må disse dataene lagres og administreres på kraftige servere eller skyinfrastrukturer, noe som øker de totale kostnadene ytterligere.
3. Energiforbruk
Å kjøre maskinvaren som kreves for å trene AI-modeller krever mye energi. Jo lengre treningsprosessen er, jo mer strøm forbrukes. I mange tilfeller er energikostnadene en av de viktigste bidragsyterne til de totale utgiftene til AI-trening.
4. Tid og personalkostnader
AI-modellopplæring handler ikke bare om maskinvare og data. Det krever dyktige fagfolk som forstår nyansene i maskinlæringsalgoritmer, modelloptimalisering og databehandling. Jo lengre opplæringsprosessen tar, desto mer tid trenger disse ekspertene å investere, noe som betyr høyere lønnskostnader.
Hvordan trente DeepSeek AI 30 ganger billigere?
DeepSeeks tilnærming til å redusere kostnadene for AI-trening er mangefasettert. Ved å revurdere de tradisjonelle tilnærmingene til utvikling og opplæring av AI-modeller, har selskapet utnyttet flere nøkkelinnovasjoner som har gjort det mulig for det å redusere kostnadene drastisk.
1. Desentralisert Edge Computing
Et av de viktigste gjennombruddene DeepSeek gjorde var å skifte fra sentralisert skybasert opplæring til en desentralisert edge computing-modell. Tradisjonelt trenes AI-modeller på store, sentraliserte servere eller i datasentre. Disse fasilitetene krever enorme mengder datakraft og bruker mye energi.
DeepSeek snudde denne modellen på hodet ved å bruke edge-enheter – mindre, distribuerte databehandlingsnoder plassert nærmere der dataene genereres. Disse edge-enhetene behandler data lokalt, noe som reduserer behovet for sentraliserte servere for å håndtere hele beregningsbelastningen. Ved å distribuere dataarbeidet på tusenvis av mindre, rimelige enheter, var DeepSeek i stand til å kutte betydelig ned på infrastrukturkostnadene.
Edge computing tilbyr også en raskere tilbakemeldingssløyfe for trening, da data ikke trenger å overføres til en sentral server for behandling. Den desentraliserte karakteren til opplæringssystemet bidrar til å akselerere modellopplæring samtidig som det reduserer både beregnings- og tidskostnader.
Slik fungerer det:
DeepSeeks edge datanettverk består av tusenvis av tilkoblede enheter som håndterer spesifikke oppgaver i opplæringsprosessen. I stedet for å sende alle rådata til en sentralisert server, behandler disse enhetene data lokalt og sender resultater tilbake til den sentrale huben. Dette gir mulighet for sanntidsoppdateringer og raskere treningssykluser.
2. Transfer Learning: Opplæring på forhåndstrente modeller
En annen nøkkelteknikk DeepSeek bruker for å kutte kostnader er overføre læring. Denne metoden innebærer å utnytte modeller som allerede er forhåndsopplært på store, generelle datasett og deretter finjustere dem for spesifikke oppgaver. I stedet for å trene en AI-modell fra bunnen av, som krever massive datasett og beregningsressurser, lar overføringslæring DeepSeek ta en allerede eksisterende modell og tilpasse den for nye applikasjoner med betydelig mindre data og beregning.
Ved å bruke overføringslæring unngikk DeepSeek den kostbare og tidkrevende prosessen med å trene en modell fra grunnen av. Dette reduserte betydelig både mengden data som kreves og beregningskraften som er nødvendig for å nå et høyt nivå av modellytelse.
Slik fungerer det:
For eksempel, i stedet for å starte med en helt ny modell, bruker DeepSeek en modell som er forhåndstrent på et bredt datasett (f.eks. et stort datasett med bilder eller tekst). Deretter "finjusterer" modellen ved å gi den et mindre, oppgavespesifikk datasett. Dette gjør at modellen kan tilpasse seg den nye oppgaven med mye mindre tid og data enn det ville ha tatt å trene en modell fra bunnen av.
3. Optimalisert maskinvaredesign
DeepSeek oppnådde også kostnadsreduksjoner gjennom spesialbygd, optimert maskinvare. Tradisjonell AI-trening er ofte avhengig av generell maskinvare som GPUer eller TPUer, som er dyre og energikrevende. I stedet for å stole utelukkende på hyllevare, utviklet DeepSeek tilpasset maskinvare skreddersydd spesifikt til AI-modellene, og forbedret ytelsen og reduserte driftskostnadene.
Disse tilpassede AI-brikkene er designet for å utføre de spesifikke beregningene som kreves for DeepSeeks modeller mer effektivt, og redusere behovet for overdrevne beregningsressurser og energiforbruk.
Slik fungerer det:
DeepSeeks tilpassede brikker optimerer parallell prosessering, som lar dem utføre mange beregninger samtidig. Denne effektiviteten reduserer antall prosesseringssykluser som trengs for å fullføre en oppgave, og reduserer både tids- og energikostnader.
4. Dataeffektivitet gjennom utvidelse og syntetiske data
AI-modeller trives med store datasett av høy kvalitet, men å samle inn slike data er ofte dyrt og tidkrevende. For å løse dette problemet brukte DeepSeek datautvidelse og generering av syntetiske data teknikker for å få mest mulig ut av begrensede data.
Dataforstørrelse innebærer å modifisere eksisterende data (f.eks. rotere bilder, endre farger, legge til støy) for å generere nye treningseksempler, noe som reduserer behovet for et enormt datasett. Syntetisk datagenerering innebærer å lage helt nye datasett ved hjelp av AI-modeller, slik at DeepSeek kan generere enorme mengder data til en brøkdel av kostnadene ved å skaffe data fra den virkelige verden.
Slik fungerer det:
For eksempel brukte DeepSeek syntetisk datagenerering for å lage realistiske data for treningsmodeller uten å måtte stole på virkelige data. Denne tilnærmingen gjorde det mulig for selskapet å utvide datasettene sine betydelig uten å pådra seg kostnadene ved å anskaffe eller lagre store datamengder.
5. Parallellisering av modelltrening
Til slutt brukte DeepSeek en teknikk kjent som modellparallellisering, som deler en stor modell inn i mindre segmenter som kan trenes samtidig på tvers av flere enheter eller systemer. Denne parallelle prosesseringsstrategien reduserte tiden som kreves for å trene store, komplekse modeller betydelig, og den tillot DeepSeek å trene modeller raskere, og dermed reduserte driftskostnadene.
Slik fungerer det:
I stedet for å trene en stor modell sekvensielt på én enhet, deler DeepSeek modellen opp i deler som kan behandles uavhengig. Disse delene trenes deretter på forskjellige enheter samtidig. Resultatene kombineres senere for å lage den endelige modellen. Denne parallelliseringen gir raskere trening og større effektivitet.
Hva er de bredere implikasjonene av DeepSeeks innovasjon?
DeepSeeks innovative tilnærming til å kutte AI-opplæringskostnader har potensial til å transformere hele AI-bransjen. Ettersom AI-trening blir rimeligere, har mindre selskaper og startups nå muligheten til å utvikle sine egne AI-løsninger uten behov for massive budsjetter.
1. Senke adgangsbarrierer
En av de viktigste konsekvensene av DeepSeeks kostnadsreduksjonsstrategier er potensialet for å demokratisere AI. Ved å senke kostnadene for opplæring har DeepSeek gjort det mulig for mindre aktører i ulike bransjer å utnytte AI, og fremme innovasjon over hele linjen.
2. Akselerere AI forskning og utvikling
Lavere kostnader betyr også at mer ressurser kan allokeres til AI-forskning og eksperimentering. Med rimeligere opplæring kan bedrifter og forskningsinstitusjoner raskt gjenta og utforske nye AI-teknikker, noe som fører til raskere fremskritt innen AI-teknologi.
For utviklere: API-tilgang
CometAPI tilbyr en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere deepseek API (modellnavn: deepseek-chat; deepseek-reasoner), og du vil få $1 på kontoen din etter registrering og innlogging! Velkommen til å registrere deg og oppleve CometAPI.
CometAPI fungerer som et sentralisert knutepunkt for APIer av flere ledende AI-modeller, og eliminerer behovet for å engasjere seg med flere API-leverandører separat.
Vennligst se DeepSeek R1 API for integreringsdetaljer.
Konklusjon
DeepSeeks bemerkelsesverdige prestasjon med å redusere AI-opplæringskostnadene med 30 ganger er et godt eksempel på hvordan innovasjon kan forstyrre etablerte bransjer. Ved å bruke en kombinasjon av edge computing, overføringslæring, tilpasset maskinvare, dataeffektivitetsteknikker og parallellisering, har DeepSeek banet vei for mer tilgjengelig, effektiv og kostnadseffektiv AI-utvikling. Etter hvert som AI-landskapet fortsetter å utvikle seg, kan teknikkene som er utviklet av DeepSeek, meget vel bli den nye standarden, som lar AI nå nye høyder av ytelse, tilgjengelighet og skalerbarhet.
