Đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã là một quá trình tốn kém và tốn nhiều tài nguyên. Khi nhu cầu về các mô hình AI mạnh mẽ hơn tăng lên, chi phí liên quan đến việc đào tạo chúng cũng tăng theo. Từ các tập dữ liệu khổng lồ đến sức mạnh tính toán cần thiết cho các thuật toán học sâu, mức giá cho việc đào tạo AI có thể dễ dàng lên tới hàng triệu đô la. Đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn hoặc các công ty khởi nghiệp mới nổi, những chi phí này thường là rào cản đáng kể để gia nhập.
Tuy vậy, tìm kiếm sâu, một công ty AI đã thu hút sự chú ý vì những cải tiến mang tính đột phá của mình, đã tìm ra cách giảm chi phí đào tạo AI xuống mức đáng kinh ngạc là 30 lần. Bằng cách tận dụng sự kết hợp giữa các công nghệ tiên tiến và các chiến lược giải quyết vấn đề sáng tạo, DeepSeek đã giảm đáng kể các rào cản về tài chính và hoạt động để phát triển AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách DeepSeek đạt được kỳ tích ấn tượng này và xem xét các kỹ thuật và công nghệ đã tạo nên bước đột phá này.
Điều gì khiến đào tạo AI tốn kém như vậy?
Trước khi đi sâu vào cách DeepSeek đạt được thành công, điều quan trọng là phải hiểu được lý do cơ bản đằng sau chi phí đào tạo mô hình AI cao. Có một số yếu tố chính góp phần vào những chi phí này.
1. Yêu cầu về sức mạnh tính toán lớn
Đào tạo AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán. Các mô hình học sâu chứa hàng triệu, nếu không muốn nói là hàng tỷ, các tham số cần được điều chỉnh và tinh chỉnh thông qua một loạt các lần lặp lại. Mô hình càng phức tạp, thì lượng sức mạnh xử lý cần thiết càng lớn. Điều này khiến nhiều công ty đầu tư mạnh vào các trung tâm dữ liệu được trang bị các bộ xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ hoặc phần cứng chuyên dụng như Bộ xử lý Tensor (TPU).
2. Chi phí thu thập và lưu trữ dữ liệu
Các mô hình AI phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn để đào tạo. Việc thu thập, quản lý và lưu trữ dữ liệu này đi kèm với các chi phí riêng. Các công ty thường phải mua các tập dữ liệu, có thể tốn kém hoặc chi nhiều nguồn lực vào việc thu thập và xử lý trước dữ liệu. Sau khi có được, dữ liệu này cần được lưu trữ và quản lý trên các máy chủ mạnh mẽ hoặc cơ sở hạ tầng đám mây, làm tăng thêm chi phí chung.
3. Tiêu thụ năng lượng
Việc chạy phần cứng cần thiết để đào tạo các mô hình AI đòi hỏi một lượng năng lượng lớn. Quá trình đào tạo càng dài thì lượng điện tiêu thụ càng nhiều. Trong nhiều trường hợp, chi phí năng lượng là một trong những yếu tố đóng góp quan trọng nhất vào tổng chi phí đào tạo AI.
4. Chi phí thời gian và nhân sự
Đào tạo mô hình AI không chỉ là về phần cứng và dữ liệu. Nó đòi hỏi các chuyên gia lành nghề hiểu được các sắc thái của thuật toán học máy, tối ưu hóa mô hình và quản lý dữ liệu. Quá trình đào tạo càng kéo dài thì các chuyên gia này càng cần đầu tư nhiều thời gian, dẫn đến chi phí lao động cao hơn.
DeepSeek đã đào tạo AI với chi phí rẻ hơn 30 lần như thế nào?
Cách tiếp cận của DeepSeek để cắt giảm chi phí đào tạo AI là đa phương diện. Bằng cách xem xét lại các cách tiếp cận truyền thống để phát triển và đào tạo mô hình AI, công ty đã tận dụng một số cải tiến quan trọng cho phép giảm đáng kể chi phí.
1. Điện toán biên phi tập trung
Một trong những đột phá quan trọng nhất mà DeepSeek tạo ra là chuyển từ đào tạo tập trung dựa trên đám mây sang mô hình điện toán biên phi tập trung. Theo truyền thống, các mô hình AI được đào tạo trên các máy chủ tập trung lớn hoặc trong các trung tâm dữ liệu. Các cơ sở này đòi hỏi lượng lớn sức mạnh tính toán và tiêu thụ rất nhiều năng lượng.
DeepSeek đã đảo ngược mô hình này bằng cách sử dụng các thiết bị biên—các nút điện toán phân tán nhỏ hơn nằm gần nơi dữ liệu được tạo ra. Các thiết bị biên này xử lý dữ liệu cục bộ, giảm nhu cầu về các máy chủ tập trung để xử lý toàn bộ tải tính toán. Bằng cách phân phối công việc điện toán trên hàng nghìn thiết bị biên nhỏ hơn, chi phí thấp, DeepSeek đã có thể cắt giảm đáng kể chi phí cơ sở hạ tầng.
Điện toán biên cũng cung cấp vòng phản hồi nhanh hơn cho việc đào tạo, vì dữ liệu không cần phải được truyền đến máy chủ trung tâm để xử lý. Bản chất phi tập trung của hệ thống đào tạo giúp tăng tốc quá trình đào tạo mô hình đồng thời giảm cả chi phí tính toán và thời gian.
Cách hoạt động:
Mạng điện toán biên của DeepSeek bao gồm hàng nghìn thiết bị được kết nối xử lý các tác vụ cụ thể trong quá trình đào tạo. Thay vì gửi tất cả dữ liệu thô đến một máy chủ tập trung, các thiết bị này xử lý dữ liệu cục bộ và gửi kết quả trở lại trung tâm. Điều này cho phép cập nhật theo thời gian thực và chu kỳ đào tạo nhanh hơn.
2. Chuyển giao học tập: Đào tạo trên các mô hình được đào tạo trước
Một kỹ thuật quan trọng khác mà DeepSeek sử dụng để cắt giảm chi phí là học chuyển. Phương pháp này bao gồm việc tận dụng các mô hình đã được đào tạo trước trên các tập dữ liệu chung lớn và sau đó tinh chỉnh chúng cho các tác vụ cụ thể. Thay vì đào tạo một mô hình AI từ đầu, đòi hỏi các tập dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán, việc học chuyển giao cho phép DeepSeek lấy một mô hình có sẵn và điều chỉnh nó cho các ứng dụng mới với ít dữ liệu và tính toán hơn đáng kể.
Bằng cách áp dụng học chuyển giao, DeepSeek đã tránh được quá trình tốn kém và mất thời gian để đào tạo mô hình từ đầu. Điều này làm giảm đáng kể cả lượng dữ liệu cần thiết và sức mạnh tính toán cần thiết để đạt được hiệu suất mô hình ở mức cao.
Cách hoạt động:
Ví dụ, thay vì bắt đầu với một mô hình hoàn toàn mới, DeepSeek sử dụng một mô hình được đào tạo trước trên một tập dữ liệu rộng (ví dụ: một tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh hoặc văn bản). Sau đó, họ "tinh chỉnh" mô hình bằng cách cung cấp cho nó một tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho tác vụ. Điều này cho phép mô hình thích ứng với tác vụ mới với ít thời gian và dữ liệu hơn nhiều so với việc đào tạo một mô hình từ đầu.
3. Thiết kế phần cứng được tối ưu hóa
DeepSeek cũng đạt được mức giảm chi phí thông qua phần cứng được tối ưu hóa, tùy chỉnh. Đào tạo AI truyền thống thường dựa vào phần cứng đa năng như GPU hoặc TPU, vốn đắt tiền và ngốn nhiều năng lượng. Thay vì chỉ dựa vào phần cứng có sẵn, DeepSeek đã phát triển phần cứng tùy chỉnh được thiết kế riêng cho các mô hình AI của mình, cải thiện hiệu suất và giảm chi phí vận hành.
Các chip AI tùy chỉnh này được thiết kế để thực hiện các phép tính cụ thể cần thiết cho các mô hình của DeepSeek hiệu quả hơn, giúp giảm nhu cầu sử dụng quá nhiều tài nguyên tính toán và tiêu thụ năng lượng.
Cách hoạt động:
Các chip tùy chỉnh của DeepSeek tối ưu hóa xử lý song song, cho phép chúng thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc. Hiệu quả này làm giảm số chu kỳ xử lý cần thiết để hoàn thành một tác vụ, cắt giảm cả chi phí thời gian và năng lượng.
4. Hiệu quả dữ liệu thông qua việc tăng cường và tổng hợp dữ liệu
Các mô hình AI phát triển mạnh trên các tập dữ liệu lớn, chất lượng cao, nhưng việc thu thập dữ liệu như vậy thường tốn kém và mất thời gian. Để giải quyết vấn đề này, DeepSeek đã sử dụng tăng dữ liệu và tạo dữ liệu tổng hợp kỹ thuật tận dụng tối đa dữ liệu hạn chế.
Tăng dữ liệu bao gồm việc sửa đổi dữ liệu hiện có (ví dụ: xoay hình ảnh, thay đổi màu sắc, thêm nhiễu) để tạo ra các ví dụ đào tạo mới, giảm nhu cầu về một tập dữ liệu khổng lồ. Tạo dữ liệu tổng hợp bao gồm việc tạo ra các tập dữ liệu hoàn toàn mới bằng cách sử dụng các mô hình AI, cho phép DeepSeek tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với việc thu thập dữ liệu thực tế.
Cách hoạt động:
Ví dụ, DeepSeek sử dụng dữ liệu tổng hợp để tạo dữ liệu thực tế cho các mô hình đào tạo mà không cần dựa vào dữ liệu thực tế. Cách tiếp cận này cho phép công ty mở rộng đáng kể các tập dữ liệu của mình mà không phải chịu chi phí thu thập hoặc lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu.
5. Song song hóa đào tạo mô hình
Cuối cùng, DeepSeek sử dụng một kỹ thuật được gọi là song song hóa mô hình, chia một mô hình lớn thành các phân đoạn nhỏ hơn có thể được đào tạo đồng thời trên nhiều thiết bị hoặc hệ thống. Chiến lược xử lý song song này đã giảm đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình lớn, phức tạp và cho phép DeepSeek đào tạo các mô hình nhanh hơn, do đó giảm chi phí vận hành.
Cách hoạt động:
Thay vì đào tạo một mô hình lớn tuần tự trên một thiết bị, DeepSeek chia mô hình thành các phần có thể được xử lý độc lập. Các phần này sau đó được đào tạo trên các thiết bị khác nhau cùng một lúc. Các kết quả sau đó được kết hợp để tạo ra mô hình cuối cùng. Sự song song hóa này cho phép đào tạo nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Những ý nghĩa rộng hơn của sự đổi mới của DeepSeek là gì?
Cách tiếp cận sáng tạo của DeepSeek trong việc cắt giảm chi phí đào tạo AI có tiềm năng biến đổi toàn bộ ngành công nghiệp AI. Với việc đào tạo AI trở nên dễ tiếp cận hơn, các công ty nhỏ hơn và các công ty khởi nghiệp hiện có cơ hội phát triển các giải pháp AI của riêng mình mà không cần ngân sách lớn.
1. Giảm rào cản gia nhập
Một trong những tác động quan trọng nhất của các chiến lược giảm chi phí của DeepSeek là tiềm năng dân chủ hóa AI. Bằng cách giảm chi phí đào tạo, DeepSeek đã giúp các công ty nhỏ hơn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau tận dụng AI, thúc đẩy sự đổi mới trên mọi phương diện.
2. Tăng tốc nghiên cứu và phát triển AI
Chi phí thấp hơn cũng có nghĩa là có thể phân bổ nhiều nguồn lực hơn cho nghiên cứu và thử nghiệm AI. Với chương trình đào tạo giá cả phải chăng hơn, các công ty và tổ chức nghiên cứu có thể nhanh chóng lặp lại và khám phá các kỹ thuật AI mới, dẫn đến những tiến bộ nhanh hơn trong công nghệ AI.
Dành cho nhà phát triển: Truy cập API
CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp API deepseek (tên model: deepseek-chat; deepseek-reasoner) và bạn sẽ nhận được 1 đô la trong tài khoản sau khi đăng ký và đăng nhập! Chào mừng bạn đến đăng ký và trải nghiệm CometAPI.
CometAPI hoạt động như một trung tâm tập trung cho các API của một số mô hình AI hàng đầu, loại bỏ nhu cầu phải hợp tác riêng với nhiều nhà cung cấp API.
Vui lòng tham khảo trước API DeepSeek R1 để biết thông tin chi tiết về tích hợp.
Kết luận
Thành tựu đáng chú ý của DeepSeek trong việc giảm chi phí đào tạo AI xuống 30 lần là một ví dụ điển hình về cách đổi mới có thể phá vỡ các ngành công nghiệp đã được thiết lập. Bằng cách sử dụng kết hợp điện toán biên, học chuyển giao, phần cứng tùy chỉnh, kỹ thuật hiệu quả dữ liệu và song song hóa, DeepSeek đã mở đường cho quá trình phát triển AI dễ tiếp cận, hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn. Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển, các kỹ thuật do DeepSeek tiên phong rất có thể sẽ trở thành tiêu chuẩn mới, cho phép AI đạt đến tầm cao mới về hiệu suất, khả năng tiếp cận và khả năng mở rộng.
