Szkolenie modeli sztucznej inteligencji (AI) od dawna jest procesem kosztownym i wymagającym dużych zasobów. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na bardziej wydajne modele AI rosną również koszty związane z ich szkoleniem. Od ogromnych zestawów danych po moc obliczeniową wymaganą do algorytmów głębokiego uczenia, cena szkolenia AI może łatwo wynieść miliony dolarów. Dla mniejszych firm lub powstających startupów koszty te często stanowią znaczną barierę wejścia.
Jednakże, DeepSeek, firma AI, która przyciągnęła uwagę swoimi przełomowymi innowacjami, znalazła sposób na obniżenie kosztów szkolenia AI aż 30 razy. Wykorzystując połączenie najnowocześniejszych technologii i kreatywnych strategii rozwiązywania problemów, DeepSeek drastycznie obniżył bariery finansowe i operacyjne w rozwijaniu AI. W tym artykule badamy, w jaki sposób DeepSeek osiągnął ten imponujący wyczyn i analizujemy techniki i technologie, które umożliwiły ten przełom.
Dlaczego szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji są tak drogie?
Zanim zagłębimy się w to, jak DeepSeek osiągnął swój sukces, ważne jest zrozumienie przyczyn leżących u podstaw wysokich kosztów szkolenia modeli AI. Istnieje kilka kluczowych czynników, które przyczyniają się do tych wydatków.
1. Ogromne wymagania dotyczące mocy obliczeniowej
Szkolenie AI, zwłaszcza modeli głębokiego uczenia, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Modele głębokiego uczenia zawierają miliony, jeśli nie miliardy parametrów, które należy dostosować i dostroić poprzez serię iteracji. Im bardziej złożony model, tym większa wymagana moc obliczeniowa. To sprawia, że wiele firm inwestuje duże środki w centra danych wyposażone w wydajne jednostki przetwarzania grafiki (GPU) lub specjalistyczny sprzęt, taki jak Tensor Processing Units (TPU).
2. Koszty gromadzenia i przechowywania danych
Modele AI w dużym stopniu opierają się na dużych zestawach danych do szkolenia. Gromadzenie, selekcjonowanie i przechowywanie tych danych wiąże się z własnym zestawem kosztów. Firmy często muszą kupować zestawy danych, co może być kosztowne, lub wydawać znaczne zasoby na gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych. Po pozyskaniu dane te muszą być przechowywane i zarządzane na wydajnych serwerach lub infrastrukturach chmurowych, co dodatkowo zwiększa całkowity koszt.
3. Zużycie energii
Uruchomienie sprzętu wymaganego do trenowania modeli AI wymaga dużej ilości energii. Im dłuższy proces trenowania, tym więcej energii elektrycznej jest zużywane. W wielu przypadkach koszty energii są jednym z najważniejszych czynników wpływających na ogólne wydatki na trenowanie AI.
4. Czas i koszty osobowe
Szkolenie modeli AI nie dotyczy tylko sprzętu i danych. Wymaga wykwalifikowanych specjalistów, którzy rozumieją niuanse algorytmów uczenia maszynowego, optymalizacji modeli i zarządzania danymi. Im dłużej trwa proces szkolenia, tym więcej czasu muszą poświęcić eksperci, co przekłada się na wyższe koszty pracy.
Jak DeepSeek sprawił, że szkolenie sztucznej inteligencji stało się 30 razy tańsze?
Podejście DeepSeek do cięcia kosztów szkoleń AI jest wieloaspektowe. Przemyślając na nowo tradycyjne podejścia do rozwoju i szkolenia modeli AI, firma wykorzystała kilka kluczowych innowacji, które pozwoliły jej drastycznie obniżyć wydatki.
1. Zdecentralizowane przetwarzanie brzegowe
Jednym z najważniejszych przełomów DeepSeek było przejście z centralnego szkolenia w chmurze na zdecentralizowany model przetwarzania brzegowego. Tradycyjnie modele AI są trenowane na dużych, scentralizowanych serwerach lub w centrach danych. Te obiekty wymagają ogromnej mocy obliczeniowej i zużywają mnóstwo energii.
DeepSeek wywrócił ten model do góry nogami, wykorzystując urządzenia brzegowe — mniejsze, rozproszone węzły obliczeniowe zlokalizowane bliżej miejsca generowania danych. Te urządzenia brzegowe przetwarzają dane lokalnie, zmniejszając potrzebę scentralizowanych serwerów do obsługi całego obciążenia obliczeniowego. Poprzez dystrybucję pracy obliczeniowej na tysiące mniejszych, niedrogich urządzeń brzegowych, DeepSeek był w stanie znacznie obniżyć koszty infrastruktury.
Edge computing oferuje również szybszą pętlę sprzężenia zwrotnego do szkolenia, ponieważ dane nie muszą być przesyłane do centralnego serwera w celu przetworzenia. Zdecentralizowany charakter systemu szkoleniowego pomaga przyspieszyć szkolenie modelu, jednocześnie zmniejszając zarówno koszty obliczeniowe, jak i czasowe.
Jak To Działa:
Sieć przetwarzania brzegowego DeepSeek składa się z tysięcy połączonych urządzeń, które obsługują określone zadania w procesie szkolenia. Zamiast wysyłać wszystkie surowe dane do scentralizowanego serwera, urządzenia te przetwarzają dane lokalnie i wysyłają wyniki z powrotem do centralnego huba. Umożliwia to aktualizacje w czasie rzeczywistym i szybsze cykle szkolenia.
2. Transfer Learning: szkolenie na wstępnie wyszkolonych modelach
Inną kluczową techniką zastosowaną przez DeepSeek w celu obniżenia kosztów jest przenieś naukę. Ta metoda polega na wykorzystaniu modeli, które zostały już wstępnie wytrenowane na dużych, ogólnych zestawach danych, a następnie dostrojeniu ich do konkretnych zadań. Zamiast trenować model AI od podstaw, co wymaga ogromnych zestawów danych i zasobów obliczeniowych, uczenie transferowe pozwala DeepSeek wziąć istniejący model i dostosować go do nowych aplikacji przy znacznie mniejszej ilości danych i obliczeń.
Dzięki zastosowaniu transfer learning, DeepSeek uniknął kosztownego i czasochłonnego procesu trenowania modelu od podstaw. Znacznie zmniejszyło to zarówno ilość wymaganych danych, jak i moc obliczeniową potrzebną do osiągnięcia wysokiego poziomu wydajności modelu.
Jak To Działa:
Na przykład zamiast zaczynać od zupełnie nowego modelu, DeepSeek używa modelu wstępnie wytrenowanego na szerokim zestawie danych (np. dużym zestawie danych obrazów lub tekstu). Następnie „dostrajają” model, dostarczając mu mniejszy zestaw danych specyficznych dla zadania. Pozwala to modelowi dostosować się do nowego zadania przy znacznie mniejszej ilości czasu i danych niż zajęłoby wytrenowanie modelu od podstaw.
3. Zoptymalizowana konstrukcja sprzętu
DeepSeek osiągnął również redukcję kosztów dzięki niestandardowemu, zoptymalizowanemu sprzętowi. Tradycyjne szkolenie AI często opiera się na sprzęcie ogólnego przeznaczenia, takim jak GPU lub TPU, które są drogie i energochłonne. Zamiast polegać wyłącznie na gotowym sprzęcie, DeepSeek opracował niestandardowy sprzęt dostosowany specjalnie do swoich modeli AI, poprawiając wydajność i zmniejszając koszty operacyjne.
Te niestandardowe układy AI zaprojektowano tak, aby mogły wydajniej wykonywać określone obliczenia wymagane przez modele DeepSeek, redukując w ten sposób zapotrzebowanie na nadmierne zasoby obliczeniowe i zużycie energii.
Jak To Działa:
Niestandardowe układy DeepSeek optymalizują przetwarzanie równoległe, co pozwala im wykonywać wiele obliczeń jednocześnie. Ta wydajność zmniejsza liczbę cykli przetwarzania potrzebnych do ukończenia zadania, co obniża zarówno czas, jak i koszty energii.
4. Efektywność danych poprzez rozbudowę i dane syntetyczne
Modele AI rozwijają się na dużych, wysokiej jakości zestawach danych, ale zbieranie takich danych jest często kosztowne i czasochłonne. Aby rozwiązać ten problem, DeepSeek zastosował powiększanie danych oraz generowanie danych syntetycznych techniki pozwalające na maksymalne wykorzystanie ograniczonych danych.
Powiększanie danych polega na modyfikacji istniejących danych (np. obracaniu obrazów, zmianie kolorów, dodawaniu szumu) w celu wygenerowania nowych przykładów szkoleniowych, co zmniejsza potrzebę posiadania ogromnego zbioru danych. Generowanie danych syntetycznych polega na tworzeniu zupełnie nowych zestawów danych z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji, co pozwala DeepSeek na generowanie ogromnych ilości danych przy ułamku kosztów pozyskiwania danych ze świata rzeczywistego.
Jak To Działa:
Na przykład DeepSeek wykorzystał generowanie syntetycznych danych do tworzenia realistycznych danych dla modeli szkoleniowych bez konieczności polegania na danych ze świata rzeczywistego. To podejście pozwoliło firmie znacząco rozszerzyć swoje zestawy danych bez ponoszenia kosztów pozyskiwania lub przechowywania dużych wolumenów danych.
5. Paralelizacja treningu modelu
Na koniec DeepSeek zastosował technikę znaną jako paralelizacja modeli, który dzieli duży model na mniejsze segmenty, które można trenować jednocześnie na wielu urządzeniach lub systemach. Ta strategia przetwarzania równoległego znacznie skróciła czas potrzebny na trenowanie dużych, złożonych modeli i pozwoliła DeepSeek trenować modele szybciej, co zmniejszyło koszty operacyjne.
Jak To Działa:
Zamiast trenować duży model sekwencyjnie na jednym urządzeniu, DeepSeek dzieli model na części, które mogą być przetwarzane niezależnie. Te części są następnie trenowane na różnych urządzeniach w tym samym czasie. Wyniki są później łączone w celu utworzenia ostatecznego modelu. Ta paralelizacja umożliwia szybsze trenowanie i większą wydajność.
Jakie są szersze implikacje innowacji DeepSeek?
Innowacyjne podejście DeepSeek do obniżania kosztów szkoleń AI ma potencjał, aby przekształcić całą branżę AI. Ponieważ szkolenia AI stają się bardziej przystępne cenowo, mniejsze firmy i startupy mają teraz możliwość rozwijania własnych rozwiązań AI bez potrzeby ogromnych budżetów.
1. Obniżanie barier wejścia
Jednym z najważniejszych skutków strategii redukcji kosztów DeepSeek jest potencjał demokratyzacji AI. Obniżając koszty szkoleń, DeepSeek umożliwił mniejszym graczom w różnych branżach wykorzystanie AI, wspierając innowacyjność na całej linii.
2. Przyspieszenie badań i rozwoju AI
Niższe koszty oznaczają również, że więcej zasobów można przeznaczyć na badania i eksperymenty nad AI. Dzięki bardziej przystępnym cenowo szkoleniom firmy i instytucje badawcze mogą szybko iterować i eksplorować nowe techniki AI, co prowadzi do szybszych postępów w technologii AI.
Dla programistów: dostęp do API
CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby pomóc Ci zintegrować deepseek API (nazwa modelu: deepseek-chat; deepseek-reasoner), a po zarejestrowaniu i zalogowaniu otrzymasz 1 USD na swoje konto! Zapraszamy do rejestracji i wypróbowania CometAPI.
CometAPI działa jako scentralizowany hub dla interfejsów API kilku wiodących modeli sztucznej inteligencji, eliminując potrzebę osobnej współpracy z wieloma dostawcami interfejsów API.
Sprawdź Interfejs API DeepSeek R1 aby uzyskać szczegóły dotyczące integracji.
Podsumowanie
Niezwykłe osiągnięcie DeepSeek w 30-krotnym obniżeniu kosztów szkolenia AI jest doskonałym przykładem tego, jak innowacja może zrewolucjonizować ugruntowane branże. Wykorzystując połączenie przetwarzania brzegowego, uczenia transferowego, niestandardowego sprzętu, technik efektywności danych i paralelizacji, DeepSeek utorował drogę do bardziej dostępnego, wydajnego i opłacalnego rozwoju AI. W miarę jak krajobraz AI ewoluuje, techniki zapoczątkowane przez DeepSeek mogą stać się nowym standardem, umożliwiając AI osiągnięcie nowych szczytów wydajności, dostępności i skalowalności.
