Yapay zeka (AI) modellerini eğitmek uzun zamandır kaynak yoğun ve pahalı bir süreç olmuştur. Daha güçlü AI modellerine olan talep arttıkça, onları eğitmekle ilişkili maliyetler de artmaktadır. Muazzam veri kümelerinden derin öğrenme algoritmaları için gereken hesaplama gücüne kadar, AI eğitiminin fiyat etiketi kolayca milyonlarca dolara ulaşabilir. Daha küçük işletmeler veya yeni kurulan girişimler için bu maliyetler genellikle giriş için önemli bir engel teşkil eder.
Bununla birlikte, Derin AramaÇığır açan yenilikleriyle dikkat çeken bir AI şirketi olan , AI eğitiminin maliyetini şaşırtıcı bir şekilde 30 kat azaltmanın bir yolunu buldu. DeepSeek, son teknoloji ve yaratıcı problem çözme stratejilerinin bir kombinasyonundan yararlanarak AI geliştirmenin finansal ve operasyonel engellerini önemli ölçüde düşürdü. Bu makalede, DeepSeek'in bu etkileyici başarıyı nasıl elde ettiğini inceliyor ve bu atılımı mümkün kılan teknikleri ve teknolojileri inceliyoruz.
Yapay Zeka Eğitimini Bu Kadar Pahalı Yapan Nedir?
DeepSeek'in başarısını nasıl elde ettiğine dalmadan önce, AI model eğitiminin yüksek maliyetinin ardındaki temel nedenleri anlamak önemlidir. Bu masraflara katkıda bulunan birkaç temel faktör vardır.
1. Büyük Hesaplama Gücü Gereksinimleri
AI'yı, özellikle derin öğrenme modellerini eğitmek, muazzam miktarda hesaplama gücü gerektirir. Derin öğrenme modelleri, bir dizi yineleme yoluyla ayarlanması ve ince ayarlanması gereken milyonlarca, hatta milyarlarca parametre içerir. Model ne kadar karmaşıksa, gereken işlem gücü miktarı da o kadar fazla olur. Bu, birçok şirketi güçlü grafik işleme birimleri (GPU'lar) veya Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) gibi özel donanımlarla donatılmış veri merkezlerine yoğun yatırım yapmaya yönlendirir.
2. Veri Edinme ve Depolama Maliyetleri
Yapay zeka modelleri eğitim için büyük veri kümelerine büyük ölçüde güvenir. Bu verileri toplamak, düzenlemek ve depolamak kendi maliyet setini beraberinde getirir. Şirketler genellikle pahalı olabilen veri kümeleri satın almak veya veri toplama ve ön işleme için önemli kaynaklar harcamak zorundadır. Elde edildikten sonra, bu verilerin güçlü sunucularda veya bulut altyapılarında depolanması ve yönetilmesi gerekir ve bu da genel maliyete daha fazla katkıda bulunur.
3. Enerji Tüketimi
AI modellerini eğitmek için gereken donanımı çalıştırmak büyük miktarda enerji gerektirir. Eğitim süreci ne kadar uzun olursa, o kadar fazla elektrik tüketilir. Birçok durumda, enerji maliyetleri AI eğitiminin genel giderlerine en önemli katkıda bulunanlardan biridir.
4. Zaman ve Personel Maliyetleri
Yapay zeka modeli eğitimi yalnızca donanım ve verilerle ilgili değildir. Makine öğrenimi algoritmalarının, model optimizasyonunun ve veri yönetiminin nüanslarını anlayan yetenekli profesyoneller gerektirir. Eğitim süreci ne kadar uzun sürerse, bu uzmanların yatırım yapması gereken zaman da o kadar artar ve bu da daha yüksek işçilik maliyetlerine dönüşür.
DeepSeek Yapay Zekayı 30 Kat Daha Ucuza Nasıl Eğitti?
DeepSeek'in AI eğitiminin maliyetini düşürme yaklaşımı çok yönlüdür. AI model geliştirme ve eğitimine yönelik geleneksel yaklaşımları yeniden düşünerek şirket, masraflarını önemli ölçüde azaltmasına olanak tanıyan birkaç önemli yeniliği kaldıraç olarak kullanmıştır.
1. Merkezi Olmayan Kenar Bilişim
DeepSeek'in yaptığı en önemli atılımlardan biri, merkezi bulut tabanlı eğitimden merkezi olmayan bir uç bilişim modeline geçiş yapmaktı. Geleneksel olarak, AI modelleri büyük, merkezi sunucularda veya veri merkezlerinde eğitilir. Bu tesisler muazzam miktarda bilgi işlem gücü gerektirir ve çok fazla enerji tüketir.
DeepSeek, uç cihazları kullanarak bu modeli altüst etti; verilerin üretildiği yere daha yakın konumlandırılmış daha küçük, dağıtılmış bilgi işlem düğümleri. Bu uç cihazlar verileri yerel olarak işler ve tüm hesaplama yükünü idare etmek için merkezi sunuculara olan ihtiyacı azaltır. DeepSeek, bilgi işlem işini binlerce daha küçük, düşük maliyetli uç cihaza dağıtarak altyapı maliyetlerini önemli ölçüde azaltabildi.
Edge bilişim ayrıca eğitim için daha hızlı bir geri bildirim döngüsü sunar, çünkü verilerin işlenmek üzere merkezi bir sunucuya iletilmesi gerekmez. Eğitim sisteminin merkezi olmayan yapısı, hem hesaplama hem de zaman maliyetlerini azaltırken model eğitimini hızlandırmaya yardımcı olur.
Nasıl Çalışır:
DeepSeek'in uç bilişim ağı, eğitim sürecinde belirli görevleri ele alan binlerce bağlı cihazdan oluşur. Tüm ham verileri merkezi bir sunucuya göndermek yerine, bu cihazlar verileri yerel olarak işler ve sonuçları merkezi merkeze geri gönderir. Bu, gerçek zamanlı güncellemeler ve daha hızlı eğitim döngüleri sağlar.
2. Transfer Öğrenmesi: Önceden Eğitilmiş Modeller Üzerinde Eğitim
DeepSeek'in maliyetleri düşürmek için kullandığı bir diğer önemli teknik ise öğrenme aktarımı. Bu yöntem, büyük, genel veri kümelerinde önceden eğitilmiş modellerden yararlanmayı ve ardından bunları belirli görevler için ince ayarlamayı içerir. Büyük veri kümeleri ve hesaplama kaynakları gerektiren sıfırdan bir AI modeli eğitmek yerine, transfer öğrenmesi DeepSeek'in önceden var olan bir modeli alıp önemli ölçüde daha az veri ve hesaplama ile yeni uygulamalara uyarlamasını sağlar.
Transfer öğrenimini uygulayarak DeepSeek, bir modeli sıfırdan eğitmenin maliyetli ve zaman alıcı sürecinden kaçındı. Bu, hem gereken veri miktarını hem de yüksek düzeyde bir model performansına ulaşmak için gereken hesaplama gücünü önemli ölçüde azalttı.
Nasıl Çalışır:
Örneğin, tamamen yeni bir modelle başlamak yerine DeepSeek, geniş bir veri kümesinde (örneğin, büyük bir resim veya metin veri kümesi) önceden eğitilmiş bir model kullanır. Daha sonra, ona daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi sağlayarak modeli "ince ayarlar". Bu, modelin sıfırdan bir modeli eğitmek için gerekenden çok daha az zaman ve veriyle yeni göreve uyum sağlamasını sağlar.
3. Optimize Edilmiş Donanım Tasarımı
DeepSeek ayrıca özel olarak üretilmiş, optimize edilmiş donanımlar aracılığıyla maliyet düşüşleri elde etti. Geleneksel AI eğitimi genellikle pahalı ve enerji açısından açgözlü olan GPU'lar veya TPU'lar gibi genel amaçlı donanımlara dayanır. DeepSeek yalnızca hazır donanımlara güvenmek yerine, AI modellerine özel olarak uyarlanmış özel donanımlar geliştirdi, performansı iyileştirdi ve operasyonel maliyetleri düşürdü.
Bu özel yapay zeka çipleri, DeepSeek'in modelleri için gereken özel hesaplamaları daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek üzere tasarlandı ve böylece aşırı hesaplama kaynaklarına ve enerji tüketimine olan ihtiyaç azaltıldı.
Nasıl Çalışır:
DeepSeek'in özel yongaları paralel işlemeyi optimize eder, bu da birçok hesaplamayı aynı anda yürütmelerine olanak tanır. Bu verimlilik, bir görevi tamamlamak için gereken işlem döngüsü sayısını azaltarak hem zaman hem de enerji maliyetlerini düşürür.
4. Artırma ve Sentetik Veriler Aracılığıyla Veri Verimliliği
Yapay zeka modelleri büyük, yüksek kaliteli veri kümelerinde başarılı olur, ancak bu tür verileri toplamak genellikle pahalı ve zaman alıcıdır. Bu sorunu çözmek için DeepSeek, veri büyütme ve sentetik veri üretimi Sınırlı verilerden en iyi şekilde yararlanma teknikleri.
Veri büyütme mevcut verileri değiştirerek (örneğin, görüntüleri döndürmek, renkleri değiştirmek, gürültü eklemek) yeni eğitim örnekleri üretmeyi içerir ve böylece çok büyük bir veri kümesine olan ihtiyacı azaltır. Sentetik veri üretimi Yapay zeka modelleri kullanılarak tamamen yeni veri kümeleri oluşturulmasını içerir ve DeepSeek'in gerçek dünya verilerini edinme maliyetinin çok daha azıyla çok miktarda veri üretmesini sağlar.
Nasıl Çalışır:
Örneğin, DeepSeek gerçek dünya verilerine güvenmeye gerek kalmadan eğitim modelleri için gerçekçi veriler oluşturmak amacıyla sentetik veri üretimi kullandı. Bu yaklaşım, şirketin büyük miktarda veri edinme veya depolama maliyetine katlanmadan veri kümelerini önemli ölçüde genişletmesini sağladı.
5. Model Eğitiminin Paralelleştirilmesi
Son olarak DeepSeek, şu şekilde bilinen bir tekniği kullandı: model paralelleştirme, büyük bir modeli birden fazla cihaz veya sistemde aynı anda eğitilebilen daha küçük parçalara böler. Bu paralel işleme stratejisi, büyük, karmaşık modellerin eğitimi için gereken süreyi önemli ölçüde azalttı ve DeepSeek'in modelleri daha hızlı eğitmesine olanak tanıyarak operasyonel maliyetleri düşürdü.
Nasıl Çalışır:
DeepSeek, büyük bir modeli tek bir cihazda ardışık olarak eğitmek yerine, modeli bağımsız olarak işlenebilen parçalara ayırır. Bu parçalar daha sonra aynı anda farklı cihazlarda eğitilir. Sonuçlar daha sonra birleştirilerek nihai model oluşturulur. Bu paralellik daha hızlı eğitim ve daha fazla verimlilik sağlar.
DeepSeek'in Yeniliklerinin Daha Geniş Kapsamlı Etkileri Nelerdir?
DeepSeek'in AI eğitim maliyetlerini düşürmeye yönelik yenilikçi yaklaşımı, tüm AI sektörünü dönüştürme potansiyeline sahiptir. AI eğitimi daha uygun fiyatlı hale geldikçe, daha küçük şirketler ve yeni kurulan şirketler artık büyük bütçelere ihtiyaç duymadan kendi AI çözümlerini geliştirme fırsatına sahip.
1. Giriş Engellerini Azaltmak
DeepSeek'in maliyet azaltma stratejilerinin en önemli etkilerinden biri, yapay zekayı demokratikleştirme potansiyelidir. DeepSeek, eğitim maliyetini düşürerek, çeşitli endüstrilerdeki daha küçük oyuncuların yapay zekadan yararlanmasını ve genel olarak inovasyonu teşvik etmesini mümkün kılmıştır.
2. Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirmenin Hızlandırılması
Daha düşük maliyetler ayrıca AI araştırma ve deneylerine daha fazla kaynak ayrılabileceği anlamına gelir. Daha uygun fiyatlı eğitimle, şirketler ve araştırma kurumları yeni AI tekniklerini hızla yineleyebilir ve keşfedebilir, bu da AI teknolojisinde daha hızlı ilerlemelere yol açabilir.
Geliştiriciler İçin: API Erişimi
CometAPI, deepseek API'yi (model adı: deepseek-chat; deepseek-reasoner) entegre etmenize yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunuyor ve kaydolup giriş yaptıktan sonra hesabınıza 1$ eklenecek! Kayıt olmaya ve CometAPI'yi deneyimlemeye hoş geldiniz.
CometAPI, birden fazla önde gelen yapay zeka modelinin API'leri için merkezi bir merkez görevi görerek, birden fazla API sağlayıcısıyla ayrı ayrı etkileşim kurma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Bakın DeepSeek R1 API Entegrasyon detayları için.
Sonuç
DeepSeek'in AI eğitim maliyetlerini 30 kat azaltmadaki olağanüstü başarısı, inovasyonun yerleşik endüstrileri nasıl altüst edebileceğinin başlıca bir örneğidir. Edge bilişim, transfer öğrenimi, özel donanım, veri verimliliği teknikleri ve paralelleştirmenin bir kombinasyonunu kullanarak DeepSeek, daha erişilebilir, verimli ve uygun maliyetli AI geliştirmenin yolunu açmıştır. AI manzarası gelişmeye devam ettikçe, DeepSeek tarafından öncülük edilen teknikler, AI'nın yeni performans, erişilebilirlik ve ölçeklenebilirlik zirvelerine ulaşmasını sağlayarak yeni standart haline gelebilir.
