Обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ) уже давно является ресурсоемким и дорогим процессом. По мере роста спроса на более мощные модели ИИ растут и расходы, связанные с их обучением. От огромных наборов данных до вычислительной мощности, необходимой для алгоритмов глубокого обучения, цена обучения ИИ может легко достигать миллионов долларов. Для небольших предприятий или начинающих стартапов эти расходы часто представляют собой значительный барьер для входа.
Однако DeepSeek, компания ИИ, которая привлекла внимание своими новаторскими инновациями, нашла способ сократить стоимость обучения ИИ в ошеломляющие 30 раз. Используя сочетание передовых технологий и креативных стратегий решения проблем, DeepSeek радикально снизила финансовые и операционные барьеры для разработки ИИ. В этой статье мы рассмотрим, как DeepSeek добилась этого впечатляющего успеха, и рассмотрим методы и технологии, которые позволили совершить этот прорыв.
Почему обучение ИИ обходится так дорого?
Прежде чем углубляться в то, как DeepSeek достиг своего успеха, важно понять основные причины высокой стоимости обучения модели ИИ. Существует несколько ключевых факторов, которые способствуют этим расходам.
1. Огромные требования к вычислительной мощности
Обучение ИИ, особенно моделей глубокого обучения, требует огромных вычислительных мощностей. Модели глубокого обучения содержат миллионы, если не миллиарды параметров, которые необходимо корректировать и настраивать с помощью серии итераций. Чем сложнее модель, тем больше требуется вычислительной мощности. Это заставляет многие компании вкладывать значительные средства в центры обработки данных, оснащенные мощными графическими процессорами (GPU) или специализированным оборудованием, таким как Tensor Processing Units (TPU).
2. Расходы на сбор и хранение данных
Модели ИИ в значительной степени опираются на большие наборы данных для обучения. Сбор, курирование и хранение этих данных сопряжены с собственным набором затрат. Компаниям часто приходится приобретать наборы данных, которые могут быть дорогими, или тратить значительные ресурсы на сбор и предварительную обработку данных. После получения эти данные необходимо хранить и управлять ими на мощных серверах или в облачных инфраструктурах, что еще больше увеличивает общую стоимость.
3. Потребление энергии
Запуск оборудования, необходимого для обучения моделей ИИ, требует большого количества энергии. Чем дольше процесс обучения, тем больше электроэнергии потребляется. Во многих случаях затраты на электроэнергию являются одним из наиболее существенных вкладов в общие расходы на обучение ИИ.
4. Время и затраты на персонал
Обучение модели ИИ — это не только аппаратное обеспечение и данные. Для этого требуются опытные специалисты, которые понимают нюансы алгоритмов машинного обучения, оптимизации моделей и управления данными. Чем дольше длится процесс обучения, тем больше времени этим экспертам нужно инвестировать, что означает более высокие затраты на рабочую силу.
Как DeepSeek обучил ИИ в 30 раз дешевле?
Подход DeepSeek к сокращению расходов на обучение ИИ многогранен. Переосмыслив традиционные подходы к разработке и обучению моделей ИИ, компания задействовала несколько ключевых инноваций, которые позволили ей радикально сократить свои расходы.
1. Децентрализованные периферийные вычисления
Одним из самых значительных прорывов DeepSeek стал переход от централизованного облачного обучения к децентрализованной модели периферийных вычислений. Традиционно модели ИИ обучаются на больших централизованных серверах или в центрах обработки данных. Эти объекты требуют огромных вычислительных мощностей и потребляют много энергии.
DeepSeek перевернул эту модель с ног на голову, используя периферийные устройства — меньшие распределенные вычислительные узлы, расположенные ближе к месту генерации данных. Эти периферийные устройства обрабатывают данные локально, что снижает потребность в централизованных серверах для обработки всей вычислительной нагрузки. Распределяя вычислительную работу по тысячам меньших и недорогих периферийных устройств, DeepSeek удалось значительно сократить расходы на инфраструктуру.
Периферийные вычисления также предлагают более быстрый цикл обратной связи для обучения, поскольку данные не нужно передавать на центральный сервер для обработки. Децентрализованная природа системы обучения помогает ускорить обучение модели, одновременно сокращая как вычислительные, так и временные затраты.
Как это работает:
Сеть периферийных вычислений DeepSeek состоит из тысяч подключенных устройств, которые выполняют определенные задачи в процессе обучения. Вместо того, чтобы отправлять все необработанные данные на централизованный сервер, эти устройства обрабатывают данные локально и отправляют результаты обратно в центральный хаб. Это позволяет обновлять данные в режиме реального времени и ускорять циклы обучения.
2. Передача обучения: обучение на предварительно обученных моделях
Еще один ключевой метод, который DeepSeek применил для сокращения расходов, — трансферное обучение. Этот метод включает в себя использование моделей, которые уже были предварительно обучены на больших общих наборах данных, а затем их тонкую настройку для конкретных задач. Вместо обучения модели ИИ с нуля, что требует огромных наборов данных и вычислительных ресурсов, трансферное обучение позволяет DeepSeek брать уже существующую модель и адаптировать ее для новых приложений со значительно меньшим объемом данных и вычислений.
Используя трансферное обучение, DeepSeek избежал дорогостоящего и трудоемкого процесса обучения модели с нуля. Это значительно сократило как объем требуемых данных, так и вычислительную мощность, необходимую для достижения высокого уровня производительности модели.
Как это работает:
Например, вместо того, чтобы начинать с совершенно новой модели, DeepSeek использует модель, предварительно обученную на широком наборе данных (например, большом наборе данных изображений или текста). Затем они «тонко настраивают» модель, предоставляя ей меньший набор данных, специфичный для задачи. Это позволяет модели адаптироваться к новой задаче с гораздо меньшим количеством времени и данных, чем потребовалось бы для обучения модели с нуля.
3. Оптимизированная конструкция оборудования
DeepSeek также добилась снижения затрат за счет индивидуального оптимизированного оборудования. Традиционное обучение ИИ часто опирается на универсальное оборудование, такое как GPU или TPU, которое является дорогим и энергоемким. Вместо того чтобы полагаться исключительно на готовое оборудование, DeepSeek разработала специальное оборудование, адаптированное специально для своих моделей ИИ, что повысило производительность и снизило эксплуатационные расходы.
Эти специализированные чипы искусственного интеллекта предназначены для более эффективного выполнения определенных вычислений, необходимых для моделей DeepSeek, что снижает потребность в чрезмерных вычислительных ресурсах и потреблении энергии.
Как это работает:
Специальные чипы DeepSeek оптимизируют параллельную обработку, что позволяет им выполнять множество вычислений одновременно. Такая эффективность сокращает количество циклов обработки, необходимых для выполнения задачи, сокращая как время, так и затраты энергии.
4. Эффективность данных за счет дополнения и синтетических данных
Модели ИИ процветают на больших, высококачественных наборах данных, но сбор таких данных часто является дорогим и трудоемким. Чтобы решить эту проблему, DeepSeek использовал увеличение данных и генерация синтетических данных методы, позволяющие максимально эффективно использовать ограниченные данные.
Увеличение данных включает в себя изменение существующих данных (например, поворот изображений, изменение цветов, добавление шума) для создания новых обучающих примеров, что снижает необходимость в огромном наборе данных. Генерация синтетических данных Это предполагает создание совершенно новых наборов данных с использованием моделей ИИ, что позволяет DeepSeek генерировать огромные объемы данных за малую часть стоимости получения реальных данных.
Как это работает:
Например, DeepSeek использовала синтетическую генерацию данных для создания реалистичных данных для обучающих моделей без необходимости полагаться на реальные данные. Такой подход позволил компании значительно расширить свои наборы данных, не неся расходов на приобретение или хранение больших объемов данных.
5. Распараллеливание обучения модели
Наконец, DeepSeek использовал технику, известную как распараллеливание модели, который делит большую модель на более мелкие сегменты, которые могут обучаться одновременно на нескольких устройствах или системах. Эта стратегия параллельной обработки значительно сократила время, необходимое для обучения больших сложных моделей, и позволила DeepSeek обучать модели быстрее, тем самым снижая эксплуатационные расходы.
Как это работает:
Вместо последовательного обучения большой модели на одном устройстве DeepSeek разбивает модель на части, которые могут обрабатываться независимо. Затем эти части обучаются на разных устройствах одновременно. Результаты затем объединяются для создания окончательной модели. Такое распараллеливание обеспечивает более быстрое обучение и большую эффективность.
Каковы более широкие последствия инноваций DeepSeek?
Инновационный подход DeepSeek к сокращению расходов на обучение ИИ имеет потенциал для преобразования всей отрасли ИИ. Поскольку обучение ИИ становится более доступным, небольшие компании и стартапы теперь имеют возможность разрабатывать собственные решения ИИ без необходимости в огромных бюджетах.
1. Снижение барьеров для входа
Одним из наиболее существенных последствий стратегий сокращения расходов DeepSeek является потенциал демократизации ИИ. Снижая стоимость обучения, DeepSeek предоставил возможность небольшим игрокам в различных отраслях использовать ИИ, способствуя инновациям по всем направлениям.
2. Ускорение исследований и разработок в области искусственного интеллекта
Более низкие затраты также означают, что больше ресурсов можно выделить на исследования и эксперименты в области ИИ. Благодаря более доступному обучению компании и исследовательские институты могут быстро итерировать и исследовать новые методы ИИ, что приводит к более быстрому прогрессу в технологии ИИ.
Для разработчиков: доступ к API
CometAPI предлагает цену, значительно ниже официальной, чтобы помочь вам интегрировать deepseek API (название модели: deepseek-chat; deepseek-reasoner), и вы получите $1 на свой счет после регистрации и входа в систему! Добро пожаловать на регистрацию и знакомство с CometAPI.
CometAPI выступает в качестве централизованного узла для API нескольких ведущих моделей ИИ, устраняя необходимость взаимодействия с несколькими поставщиками API по отдельности.
Пожалуйста, обратитесь к API DeepSeek R1 для получения подробной информации об интеграции.
Заключение
Замечательное достижение DeepSeek в снижении затрат на обучение ИИ в 30 раз является ярким примером того, как инновации могут разрушить устоявшиеся отрасли. Используя комбинацию периферийных вычислений, трансферного обучения, специализированного оборудования, методов эффективности данных и параллелизации, DeepSeek проложил путь для более доступной, эффективной и экономически выгодной разработки ИИ. Поскольку ландшафт ИИ продолжает развиваться, методы, впервые предложенные DeepSeek, вполне могут стать новым стандартом, позволяя ИИ достичь новых высот производительности, доступности и масштабируемости.
