การฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือเป็นกระบวนการที่ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากและมีราคาแพง ความต้องการโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพิ่มขึ้น ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ตั้งแต่ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลไปจนถึงพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ค่าใช้จ่ายในการฝึก AI อาจสูงถึงหลายล้านดอลลาร์ สำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือสตาร์ทอัพที่เพิ่งเริ่มต้น ต้นทุนเหล่านี้มักเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการเริ่มต้นธุรกิจ
อย่างไรก็ตาม ดีปซีคบริษัท AI ที่ได้รับความสนใจจากนวัตกรรมล้ำสมัย ได้ค้นพบวิธีลดต้นทุนการฝึกอบรม AI ได้ถึง 30 เท่า ด้วยการใช้ประโยชน์จากการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีล้ำสมัยและกลยุทธ์การแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์ DeepSeek จึงสามารถลดอุปสรรคทางการเงินและการปฏิบัติการในการพัฒนา AI ลงได้อย่างมาก ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่า DeepSeek ประสบความสำเร็จที่น่าประทับใจนี้ได้อย่างไร และตรวจสอบเทคนิคและเทคโนโลยีที่ช่วยให้เกิดความก้าวหน้าครั้งสำคัญนี้
อะไรทำให้การฝึกอบรม AI มีราคาแพงมาก?
ก่อนที่จะเจาะลึกถึงความสำเร็จของ DeepSeek เราควรทำความเข้าใจถึงสาเหตุเบื้องหลังต้นทุนที่สูงของการฝึกอบรมโมเดล AI ก่อน โดยมีปัจจัยสำคัญหลายประการที่นำไปสู่ค่าใช้จ่ายเหล่านี้
1. ความต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล
การฝึก AI โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกนั้นต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีพารามิเตอร์นับล้านหรืออาจถึงพันล้านตัวที่ต้องปรับและปรับแต่งอย่างละเอียดผ่านการวนซ้ำหลายๆ ครั้ง ยิ่งโมเดลซับซ้อนมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องใช้พลังประมวลผลมากขึ้นเท่านั้น ส่งผลให้บริษัทหลายแห่งลงทุนมหาศาลในศูนย์ข้อมูลที่ติดตั้งหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลังหรือฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU)
2. ต้นทุนการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล
โมเดล AI พึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นอย่างมากในการฝึกอบรม การรวบรวม จัดการ และจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้มีต้นทุนในตัว บริษัทต่างๆ มักต้องซื้อชุดข้อมูลซึ่งอาจมีราคาแพง หรือใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า เมื่อได้รับข้อมูลแล้ว จะต้องจัดเก็บและจัดการข้อมูลเหล่านี้บนเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพหรือโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ ซึ่งจะเพิ่มต้นทุนโดยรวมให้มากขึ้น
3. การใช้พลังงาน
การรันฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล AI ต้องใช้พลังงานจำนวนมาก ยิ่งกระบวนการฝึกยาวนานขึ้นเท่าไร ก็ยิ่งใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเท่านั้น ในหลายกรณี ต้นทุนด้านพลังงานถือเป็นปัจจัยสำคัญที่สุดประการหนึ่งที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายโดยรวมของการฝึก AI
4. ต้นทุนด้านเวลาและบุคลากร
การฝึกอบรมโมเดล AI ไม่ใช่แค่เรื่องของฮาร์ดแวร์และข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะที่เข้าใจความแตกต่างอย่างละเอียดอ่อนของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล และการจัดการข้อมูล ยิ่งกระบวนการฝึกอบรมใช้เวลานานเท่าใด ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ก็ยิ่งต้องใช้เวลามากขึ้นเท่านั้น ส่งผลให้ต้นทุนแรงงานสูงขึ้น
DeepSeek ฝึก AI ได้ถูกกว่า 30 เท่าได้อย่างไร?
แนวทางของ DeepSeek ในการลดต้นทุนการฝึกอบรม AI นั้นมีหลากหลายแง่มุม โดยบริษัทได้นำนวัตกรรมสำคัญหลายประการมาใช้เพื่อลดต้นทุนได้อย่างมาก โดยได้พิจารณาแนวทางดั้งเดิมในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ใหม่
1. การประมวลผลแบบ Edge แบบกระจายอำนาจ
ความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งที่ DeepSeek ทำได้คือการเปลี่ยนจากการฝึกอบรมแบบรวมศูนย์บนคลาวด์มาเป็นโมเดลการประมวลผลแบบเอจแบบกระจายศูนย์ โดยทั่วไป โมเดล AI จะได้รับการฝึกอบรมบนเซิร์ฟเวอร์รวมศูนย์ขนาดใหญ่หรือในศูนย์ข้อมูล ซึ่งสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมหาศาลและใช้พลังงานเป็นจำนวนมาก
DeepSeek พลิกโฉมรูปแบบนี้ด้วยการใช้อุปกรณ์เอจ ซึ่งเป็นโหนดคอมพิวเตอร์แบบกระจายขนาดเล็กที่อยู่ใกล้กับจุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น อุปกรณ์เอจเหล่านี้จะประมวลผลข้อมูลในพื้นที่ ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์รวมศูนย์เพื่อจัดการภาระงานในการประมวลผลทั้งหมด ด้วยการกระจายงานคอมพิวเตอร์ไปยังอุปกรณ์เอจขนาดเล็กและต้นทุนต่ำจำนวนหลายพันเครื่อง DeepSeek จึงสามารถลดต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างมาก
นอกจากนี้ การประมวลผลแบบ Edge ยังช่วยให้การฝึกอบรมมีวงจรป้อนกลับที่รวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจากไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางเพื่อประมวลผล ลักษณะการกระจายอำนาจของระบบการฝึกอบรมช่วยเร่งการฝึกอบรมโมเดลในขณะที่ลดต้นทุนทั้งด้านการคำนวณและเวลา
วิธีการทำงาน:
เครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบเอจของ DeepSeek ประกอบด้วยอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกันนับพันเครื่องที่จัดการงานเฉพาะในกระบวนการฝึกอบรม แทนที่จะส่งข้อมูลดิบทั้งหมดไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง อุปกรณ์เหล่านี้จะประมวลผลข้อมูลในพื้นที่และส่งผลลัพธ์กลับไปยังฮับส่วนกลาง ซึ่งช่วยให้สามารถอัปเดตแบบเรียลไทม์และรอบการฝึกอบรมเร็วขึ้น
2. การเรียนรู้แบบถ่ายโอน: การฝึกอบรมเกี่ยวกับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
เทคนิคสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่ DeepSeek นำมาใช้เพื่อลดต้นทุนคือ ถ่ายทอดการเรียนรู้วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าแล้วบนชุดข้อมูลทั่วไปขนาดใหญ่ จากนั้นจึงปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะ แทนที่จะฝึกโมเดล AI ตั้งแต่ต้นซึ่งต้องใช้ชุดข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก การเรียนรู้แบบถ่ายโอนช่วยให้ DeepSeek สามารถนำโมเดลที่มีอยู่แล้วมาปรับใช้กับแอปพลิเคชันใหม่โดยใช้ข้อมูลและการคำนวณน้อยลงอย่างมาก
ด้วยการใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอน DeepSeek สามารถหลีกเลี่ยงกระบวนการฝึกอบรมโมเดลตั้งแต่พื้นฐานซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ซึ่งช่วยลดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นและพลังในการคำนวณที่จำเป็นในการเข้าถึงประสิทธิภาพโมเดลระดับสูงได้อย่างมาก
วิธีการทำงาน:
ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเริ่มต้นด้วยโมเดลใหม่ทั้งหมด DeepSeek จะใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจากชุดข้อมูลกว้างๆ (เช่น ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปภาพหรือข้อความ) จากนั้นจึง "ปรับแต่ง" โมเดลโดยจัดเตรียมชุดข้อมูลเฉพาะงานที่เล็กกว่าให้กับโมเดล วิธีนี้ช่วยให้โมเดลปรับตัวเข้ากับงานใหม่ได้โดยใช้เวลาและข้อมูลน้อยกว่ามากเมื่อเทียบกับการฝึกโมเดลตั้งแต่ต้น
3. การออกแบบฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมที่สุด
DeepSeek ยังประสบความสำเร็จในการลดต้นทุนด้วยฮาร์ดแวร์ที่สร้างขึ้นเองและปรับให้เหมาะสม การฝึกอบรม AI แบบดั้งเดิมมักอาศัยฮาร์ดแวร์เอนกประสงค์ เช่น GPU หรือ TPU ซึ่งมีราคาแพงและกินพลังงานมาก แทนที่จะพึ่งพาฮาร์ดแวร์สำเร็จรูปเพียงอย่างเดียว DeepSeek ได้พัฒนาฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองที่ปรับแต่งให้เหมาะกับโมเดล AI โดยเฉพาะ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุนการดำเนินงาน
ชิป AI ที่กำหนดเองเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อดำเนินการคำนวณเฉพาะที่จำเป็นสำหรับโมเดลของ DeepSeek ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยลดความจำเป็นในการใช้ทรัพยากรการคำนวณและการใช้พลังงานที่มากเกินไป
วิธีการทำงาน:
ชิปที่ปรับแต่งเองของ DeepSeek ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลได้หลายรายการพร้อมกัน ประสิทธิภาพนี้ช่วยลดจำนวนรอบการประมวลผลที่จำเป็นในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ จึงช่วยลดทั้งเวลาและต้นทุนด้านพลังงาน
4. ประสิทธิภาพของข้อมูลผ่านการเพิ่มและสังเคราะห์ข้อมูล
โมเดล AI เจริญเติบโตได้ดีในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณภาพสูง แต่การรวบรวมข้อมูลดังกล่าวมักมีราคาแพงและใช้เวลานาน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ DeepSeek จึงได้ใช้ การเสริมข้อมูล และ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เทคนิคในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่มีจำกัด
การเสริมข้อมูล เกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนข้อมูลที่มีอยู่ (เช่น การหมุนภาพ การเปลี่ยนสี การเพิ่มสัญญาณรบกวน) เพื่อสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมใหม่ ซึ่งจะลดความจำเป็นในการใช้ชุดข้อมูลจำนวนมาก การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เกี่ยวข้องกับการสร้างชุดข้อมูลใหม่ทั้งหมดโดยใช้โมเดล AI ซึ่งช่วยให้ DeepSeek สามารถสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยวของการรับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
วิธีการทำงาน:
ตัวอย่างเช่น DeepSeek ใช้การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อสร้างข้อมูลจริงสำหรับการฝึกโมเดลโดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แนวทางนี้ทำให้บริษัทสามารถขยายชุดข้อมูลได้อย่างมากโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการจัดหาหรือจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก
5. การฝึกแบบจำลองแบบคู่ขนาน
สุดท้าย DeepSeek ใช้เทคนิคที่เรียกว่า การจำลองแบบคู่ขนานซึ่งแบ่งโมเดลขนาดใหญ่เป็นส่วนย่อยๆ ที่สามารถฝึกได้พร้อมกันในอุปกรณ์หรือระบบต่างๆ กลยุทธ์การประมวลผลแบบขนานนี้ช่วยลดเวลาที่จำเป็นในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนได้อย่างมาก และยังช่วยให้ DeepSeek สามารถฝึกโมเดลได้เร็วขึ้น จึงลดต้นทุนการดำเนินงานได้
วิธีการทำงาน:
แทนที่จะฝึกโมเดลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่องบนอุปกรณ์เดียว DeepSeek จะแบ่งโมเดลออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถประมวลผลได้โดยอิสระ จากนั้นจึงฝึกส่วนต่างๆ เหล่านี้บนอุปกรณ์ต่างๆ พร้อมกัน จากนั้นจึงนำผลลัพธ์มารวมกันเพื่อสร้างโมเดลขั้นสุดท้าย การประมวลผลแบบคู่ขนานนี้ช่วยให้ฝึกได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลกระทบที่กว้างขึ้นของนวัตกรรมของ DeepSeek มีอะไรบ้าง?
แนวทางที่สร้างสรรค์ของ DeepSeek ในการลดต้นทุนการฝึกอบรมด้าน AI มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด เมื่อการฝึกอบรมด้าน AI กลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้มากขึ้น บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพจึงมีโอกาสในการพัฒนาโซลูชัน AI ของตนเองโดยไม่ต้องใช้งบประมาณจำนวนมาก
1. การลดอุปสรรคในการเข้าถึง
ผลกระทบที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของกลยุทธ์ลดต้นทุนของ DeepSeek คือศักยภาพในการทำให้ AI กลายเป็นระบบประชาธิปไตย ด้วยการลดต้นทุนการฝึกอบรม DeepSeek จึงทำให้ผู้เล่นรายย่อยในอุตสาหกรรมต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้ ซึ่งช่วยส่งเสริมนวัตกรรมในทุกๆ ด้าน
2. เร่งการวิจัยและพัฒนา AI
ต้นทุนที่ลดลงยังหมายถึงสามารถจัดสรรทรัพยากรสำหรับการวิจัยและทดลอง AI ได้มากขึ้น ด้วยการฝึกอบรมที่มีราคาถูกลง บริษัทและสถาบันวิจัยสามารถทำซ้ำและสำรวจเทคนิค AI ใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้เทคโนโลยี AI ก้าวหน้าได้เร็วขึ้น
สำหรับนักพัฒนา: การเข้าถึง API
CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณบูรณาการ API ของ deepseek (ชื่อรุ่น: deepseek-chat; deepseek-reasoner) และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI
CometAPI ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับ API ของโมเดล AI ชั้นนำหลายรุ่น โดยไม่จำเป็นต้องทำงานร่วมกับผู้ให้บริการ API หลายรายแยกกัน
โปรดดูที่ API ของ DeepSeek R1 สำหรับรายละเอียดการบูรณาการ
สรุป
ความสำเร็จอันน่าทึ่งของ DeepSeek ในการลดค่าใช้จ่ายการฝึกอบรม AI ลง 30 เท่า ถือเป็นตัวอย่างที่ดีว่านวัตกรรมสามารถพลิกโฉมอุตสาหกรรมที่จัดตั้งขึ้นได้อย่างไร ด้วยการใช้การผสมผสานระหว่างการประมวลผลแบบเอจ การเรียนรู้การถ่ายโอน ฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเอง เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล และการประมวลผลแบบคู่ขนาน DeepSeek ได้ปูทางไปสู่การพัฒนา AI ที่เข้าถึงได้มากขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และคุ้มต้นทุนมากขึ้น ในขณะที่ภูมิทัศน์ของ AI ยังคงพัฒนาต่อไป เทคนิคที่ริเริ่มโดย DeepSeek อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ ช่วยให้ AI ไปถึงจุดสูงสุดในด้านประสิทธิภาพ การเข้าถึงได้ และความสามารถในการปรับขนาด
