O treinamento de modelos de inteligência artificial (IA) tem sido um processo caro e intensivo em recursos há muito tempo. À medida que a demanda por modelos de IA mais poderosos cresce, também crescem os custos associados ao treinamento deles. De enormes conjuntos de dados ao poder computacional necessário para algoritmos de aprendizado profundo, o preço do treinamento de IA pode facilmente chegar a milhões de dólares. Para empresas menores ou startups emergentes, esses custos geralmente representam uma barreira significativa à entrada.
O Mercado Pago não havia executado campanhas de Performance anteriormente nessas plataformas. Alcançar uma campanha de sucesso exigiria DeepSeek, uma empresa de IA que atraiu atenção por suas inovações pioneiras, encontrou uma maneira de reduzir o custo do treinamento de IA em impressionantes 30 vezes. Ao alavancar uma combinação de tecnologias de ponta e estratégias criativas de resolução de problemas, a DeepSeek reduziu drasticamente as barreiras financeiras e operacionais para o desenvolvimento de IA. Neste artigo, exploramos como a DeepSeek alcançou esse feito impressionante e examinamos as técnicas e tecnologias que permitiram esse avanço.
O que torna o treinamento em IA tão caro?
Antes de mergulhar em como o DeepSeek alcançou seu sucesso, é importante entender as razões subjacentes por trás do alto custo do treinamento de modelos de IA. Existem vários fatores-chave que contribuem para essas despesas.
1. Grandes requisitos de poder computacional
O treinamento de IA, especialmente modelos de aprendizado profundo, requer grandes quantidades de poder computacional. Os modelos de aprendizado profundo contêm milhões, se não bilhões, de parâmetros que precisam ser ajustados e refinados por meio de uma série de iterações. Quanto mais complexo o modelo, maior a quantidade de poder de processamento necessária. Isso leva muitas empresas a investir pesadamente em data centers equipados com poderosas unidades de processamento gráfico (GPUs) ou hardware especializado como Tensor Processing Units (TPUs).
2. Custos de aquisição e armazenamento de dados
Os modelos de IA dependem muito de grandes conjuntos de dados para treinamento. Coletar, curar e armazenar esses dados vem com seu próprio conjunto de custos. As empresas geralmente precisam comprar conjuntos de dados, o que pode ser caro, ou gastar recursos significativos na coleta e pré-processamento de dados. Uma vez adquiridos, esses dados precisam ser armazenados e gerenciados em servidores poderosos ou infraestruturas de nuvem, aumentando ainda mais o custo geral.
3. Consumo de energia
Executar o hardware necessário para treinar modelos de IA demanda uma grande quantidade de energia. Quanto mais longo o processo de treinamento, mais eletricidade é consumida. Em muitos casos, os custos de energia são um dos contribuintes mais significativos para as despesas gerais do treinamento de IA.
4. Custos de tempo e pessoal
O treinamento de modelos de IA não envolve apenas hardware e dados. Ele requer profissionais qualificados que entendam as nuances dos algoritmos de aprendizado de máquina, otimização de modelos e gerenciamento de dados. Quanto mais tempo o processo de treinamento levar, mais tempo esses especialistas precisarão investir, o que se traduz em custos de mão de obra mais altos.
Como o DeepSeek treinou IA 30 vezes mais barato?
A abordagem da DeepSeek para cortar o custo do treinamento de IA é multifacetada. Ao repensar as abordagens tradicionais para o desenvolvimento e treinamento de modelos de IA, a empresa alavancou várias inovações importantes que permitiram reduzir drasticamente suas despesas.
1. Computação de ponta descentralizada
Um dos avanços mais significativos que a DeepSeek fez foi mudar de treinamento centralizado baseado em nuvem para um modelo de computação de ponta descentralizado. Tradicionalmente, os modelos de IA são treinados em grandes servidores centralizados ou em data centers. Essas instalações exigem grandes quantidades de poder de computação e consomem muita energia.
A DeepSeek virou esse modelo de cabeça para baixo ao utilizar dispositivos de ponta — nós de computação menores e distribuídos, localizados mais próximos de onde os dados são gerados. Esses dispositivos de ponta processam dados localmente, reduzindo a necessidade de servidores centralizados para lidar com toda a carga computacional. Ao distribuir o trabalho de computação entre milhares de dispositivos de ponta menores e de baixo custo, a DeepSeek conseguiu reduzir significativamente os custos de infraestrutura.
A computação de ponta também oferece um loop de feedback mais rápido para treinamento, pois os dados não precisam ser transmitidos para um servidor central para processamento. A natureza descentralizada do sistema de treinamento ajuda a acelerar o treinamento do modelo, ao mesmo tempo em que reduz os custos computacionais e de tempo.
Como Funciona:
A rede de computação de ponta da DeepSeek consiste em milhares de dispositivos conectados que lidam com tarefas específicas no processo de treinamento. Em vez de enviar todos os dados brutos para um servidor centralizado, esses dispositivos processam os dados localmente e enviam os resultados de volta para o hub central. Isso permite atualizações em tempo real e ciclos de treinamento mais rápidos.
2. Aprendizagem de transferência: treinamento em modelos pré-treinados
Outra técnica fundamental que a DeepSeek empregou para cortar custos é transferir aprendizado. Este método envolve alavancar modelos que já foram pré-treinados em grandes conjuntos de dados gerais e, em seguida, ajustá-los para tarefas específicas. Em vez de treinar um modelo de IA do zero, o que requer conjuntos de dados massivos e recursos computacionais, a aprendizagem por transferência permite que o DeepSeek pegue um modelo pré-existente e o adapte para novos aplicativos com significativamente menos dados e computação.
Ao aplicar o aprendizado de transferência, o DeepSeek evitou o processo custoso e demorado de treinar um modelo do zero. Isso reduziu significativamente tanto a quantidade de dados necessária quanto o poder computacional necessário para atingir um alto nível de desempenho do modelo.
Como Funciona:
Por exemplo, em vez de começar com um modelo completamente novo, o DeepSeek usa um modelo pré-treinado em um amplo conjunto de dados (por exemplo, um grande conjunto de dados de imagens ou texto). Eles então “ajustam” o modelo fornecendo a ele um conjunto de dados menor e específico para a tarefa. Isso permite que o modelo se adapte à nova tarefa com muito menos tempo e dados do que levaria para treinar um modelo do zero.
3. Design de hardware otimizado
A DeepSeek também obteve reduções de custos por meio de hardware otimizado e personalizado. O treinamento tradicional de IA geralmente depende de hardware de uso geral, como GPUs ou TPUs, que são caros e consomem muita energia. Em vez de depender apenas de hardware pronto para uso, a DeepSeek desenvolveu hardware personalizado adaptado especificamente aos seus modelos de IA, melhorando o desempenho e reduzindo os custos operacionais.
Esses chips de IA personalizados são projetados para executar os cálculos específicos necessários para os modelos do DeepSeek de forma mais eficiente, reduzindo a necessidade de recursos computacionais excessivos e o consumo de energia.
Como Funciona:
Os chips personalizados da DeepSeek otimizam o processamento paralelo, o que permite que eles executem muitas computações de uma só vez. Essa eficiência reduz o número de ciclos de processamento necessários para concluir uma tarefa, cortando tempo e custos de energia.
4. Eficiência de dados por meio de aumento e dados sintéticos
Os modelos de IA prosperam em conjuntos de dados grandes e de alta qualidade, mas coletar esses dados costuma ser caro e demorado. Para resolver esse problema, a DeepSeek empregou aumento de dados e geração de dados sintéticos técnicas para aproveitar ao máximo dados limitados.
Aumento de dados envolve modificar dados existentes (por exemplo, girar imagens, alterar cores, adicionar ruído) para gerar novos exemplos de treinamento, reduzindo a necessidade de um enorme conjunto de dados. Geração de dados sintéticos envolve a criação de conjuntos de dados inteiramente novos usando modelos de IA, permitindo que o DeepSeek gere grandes quantidades de dados por uma fração do custo de aquisição de dados do mundo real.
Como Funciona:
Por exemplo, a DeepSeek usou geração de dados sintéticos para criar dados realistas para modelos de treinamento sem precisar depender de dados do mundo real. Essa abordagem permitiu que a empresa expandisse significativamente seus conjuntos de dados sem incorrer no custo de aquisição ou armazenamento de grandes volumes de dados.
5. Paralelização do treinamento do modelo
Por fim, o DeepSeek empregou uma técnica conhecida como paralelização de modelos, que divide um modelo grande em segmentos menores que podem ser treinados simultaneamente em vários dispositivos ou sistemas. Essa estratégia de processamento paralelo reduziu significativamente o tempo necessário para treinar modelos grandes e complexos, e permitiu que o DeepSeek treinasse modelos mais rapidamente, reduzindo assim os custos operacionais.
Como Funciona:
Em vez de treinar um modelo grande sequencialmente em um dispositivo, o DeepSeek divide o modelo em partes que podem ser processadas independentemente. Essas partes são então treinadas em diferentes dispositivos ao mesmo tempo. Os resultados são posteriormente combinados para criar o modelo final. Essa paralelização permite treinamento mais rápido e maior eficiência.
Quais são as implicações mais amplas da inovação da DeepSeek?
A abordagem inovadora da DeepSeek para cortar custos de treinamento em IA tem o potencial de transformar toda a indústria de IA. Com o treinamento em IA se tornando mais acessível, empresas menores e startups agora têm a oportunidade de desenvolver suas próprias soluções de IA sem a necessidade de orçamentos enormes.
1. Redução das barreiras à entrada
Um dos impactos mais significativos das estratégias de redução de custos da DeepSeek é o potencial de democratização da IA. Ao reduzir o custo do treinamento, a DeepSeek tornou possível que players menores em vários setores alavancassem a IA, fomentando a inovação em todos os níveis.
2. Acelerando a pesquisa e o desenvolvimento de IA
Custos mais baixos também significam que mais recursos podem ser alocados para pesquisa e experimentação de IA. Com treinamento mais acessível, empresas e instituições de pesquisa podem iterar e explorar rapidamente novas técnicas de IA, levando a avanços mais rápidos na tecnologia de IA.
Para desenvolvedores: acesso à API
A CometAPI oferece um preço muito menor do que o preço oficial para ajudar você a integrar a deepseek API (nome do modelo: deepseek-chat; deepseek-reasoner), e você receberá $1 na sua conta após registrar e fazer login! Bem-vindo para registrar e experimentar a CometAPI.
O CometAPI atua como um hub centralizado para APIs de vários modelos líderes de IA, eliminando a necessidade de interagir com vários provedores de API separadamente.
Por favor, consulte API DeepSeek R1 para detalhes de integração.
Conclusão
A notável conquista da DeepSeek em reduzir os custos de treinamento de IA em 30 vezes é um excelente exemplo de como a inovação pode interromper indústrias estabelecidas. Ao utilizar uma combinação de computação de ponta, aprendizagem de transferência, hardware personalizado, técnicas de eficiência de dados e paralelização, a DeepSeek abriu caminho para um desenvolvimento de IA mais acessível, eficiente e econômico. À medida que o cenário de IA continua a evoluir, as técnicas pioneiras da DeepSeek podem muito bem se tornar o novo padrão, permitindo que a IA alcance novos patamares de desempenho, acessibilidade e escalabilidade.
