訓練人工智慧（AI）模型長期以來一直是一個資源密集且昂貴的過程。隨著對更強大的人工智慧模型的需求不斷增長，訓練它們的成本也在增加。從龐大的資料集到深度學習演算法所需的運算能力，人工智慧訓練的成本很容易就達到數百萬美元。對於小型企業或新興新創公司來說，這些成本通常會造成巨大的進入障礙。
然而， 深度搜尋一家因突破性創新而備受關注的人工智慧公司，找到了一種將人工智慧訓練成本降低驚人 30 倍的方法。透過結合尖端技術與創造性的解決問題策略，DeepSeek 大大降低了開發人工智慧的財務和營運障礙。在本文中，我們將探討 DeepSeek 如何實現這項令人印象深刻的壯舉，並研究實現這項突破的技術。
是什麼讓人工智慧訓練如此昂貴？
在深入了解 DeepSeek 如何取得成功之前，有必要了解 AI 模型訓練成本高的根本原因。造成這些費用的有幾個關鍵因素。
1.巨大的運算能力需求
訓練人工智慧，尤其是深度學習模型，需要大量的運算能力。深度學習模型包含數百萬甚至數十億個參數，需要透過一系列迭代進行調整和微調。模型越複雜，所需的處理能力就越大。這導致許多公司大力投資配備強大的圖形處理單元 (GPU) 或張量處理單元 (TPU) 等專用硬體的資料中心。
2.資料採集與儲存成本
人工智慧模型嚴重依賴大型資料集進行訓練。收集、整理和儲存這些資料本身就需要成本。公司通常必須購買昂貴的資料集，或在資料收集和預處理上投入大量資源。一旦獲取，這些數據就需要在強大的伺服器或雲端基礎設施上儲存和管理，從而進一步增加總體成本。
3. 能源消耗
運行訓練人工智慧模型所需的硬體需要大量的能源。訓練過程越長，消耗的電量越多。在許多情況下，能源成本是人工智慧訓練整體費用中最重要的因素之一。
4.時間和人力成本
人工智慧模型訓練不僅涉及硬體和資料。它需要了解機器學習演算法、模型最佳化和資料管理的細微差別的熟練專業人員。培訓過程越長，這些專家需要投入的時間就越多，這意味著更高的勞動成本。
DeepSeek 如何以 30 倍的成本訓練 AI？
DeepSeek 削減 AI 訓練成本的方法是多方面的。透過重新思考傳統的人工智慧模型開發和訓練方法，該公司利用了多項關鍵創新，從而大幅降低了開支。
1. 去中心化邊緣運算
DeepSeek 取得的最重大突破之一是從集中式基於雲端的訓練轉向分散式邊緣運算模型。傳統上，人工智慧模型在大型集中式伺服器或資料中心進行訓練。這些設施需要大量的運算能力並消耗大量的能源。
DeepSeek 透過利用邊緣設備（更靠近資料生成地點的小型分散式運算節點）顛覆了這個模型。這些邊緣設備在本地處理數據，減少了對集中式伺服器處理所有運算負載的需求。透過將運算工作分佈到數千個更小、低成本的邊緣設備上，DeepSeek 能夠大幅削減基礎設施成本。
邊緣運算也為訓練提供了更快的回饋循環，因為資料不需要傳輸到中央伺服器進行處理。訓練系統的分散性有助於加速模型訓練，同時降低運算和時間成本。
如何使用：
DeepSeek 的邊緣運算網路由數千個連接的設備組成，這些設備處理訓練過程中的特定任務。這些設備不會將所有原始資料傳送到集中式伺服器，而是在本地處理資料並將結果傳回中央集線器。這可以實現即時更新和更快的訓練週期。
2.遷移學習：在預先訓練的模型上進行訓練
DeepSeek 用於降低成本的另一項關鍵技術是 轉移學習。此方法涉及利用已經在大型通用資料集上進行預訓練的模型，然後針對特定任務進行微調。遷移學習允許 DeepSeek 採用現有模型，並使用更少的資料和運算資源將其適應新的應用，而不需要從頭開始訓練 AI 模型（這需要大量的資料集和計算資源）。
透過應用遷移學習，DeepSeek 避免了從頭開始訓練模型的昂貴且耗時的過程。這大大減少了所需的數據量和達到高水準模型性能所需的計算能力。
如何使用：
例如，DeepSeek 不是從全新的模型開始，而是使用在廣泛資料集（例如，大量圖像或文字資料集）上預先訓練的模型。然後，他們透過向模型提供較小的、特定於任務的資料集來「微調」模型。這使得模型能夠以比從頭開始訓練模型少得多的時間和資料來適應新任務。
3.優化硬體設計
DeepSeek 也透過客製化、優化的硬體實現了成本降低。傳統的人工智慧訓練通常依賴 GPU 或 TPU 等通用硬件，這些硬件價格昂貴且耗能。 DeepSeek 沒有僅僅依賴現成的硬件，而是開發了專門針對其 AI 模型的定制硬件，從而提高了性能並降低了運營成本。
這些客製化的 AI 晶片旨在更有效率地執行 DeepSeek 模型所需的特定運算，從而減少對過多運算資源和能源消耗的需求。
如何使用：
DeepSeek 的客製化晶片優化了平行處理，使它們能夠同時執行許多運算。這種效率減少了完成任務所需的處理週期數，從而降低了時間和能源成本。
4. 透過增強和合成數據提高數據效率
人工智慧模型依賴大型、高品質的資料集，但收集此類資料通常成本高昂且耗時。為了解決這個問題，DeepSeek 採用了 數據擴充 合成數據生成 充分利用有限數據的技術。
資料擴充 涉及修改現有資料（例如，旋轉影像、更改顏色、添加雜訊）以產生新的訓練範例，從而減少對龐大資料集的需求。 合成數據生成 涉及使用 AI 模型建立全新的資料集，使得 DeepSeek 能夠以獲取真實世界資料成本的一小部分產生大量資料。
如何使用：
例如，DeepSeek 使用合成數據產生來為訓練模型創建真實數據，而無需依賴真實世界的數據。這種方法使公司能夠顯著擴展其資料集，而無需承擔獲取或儲存大量資料的成本。
5.模型訓練的平行化
最後，DeepSeek 採用了一種稱為 模型平行化它將大型模型劃分為多個較小的部分，這些部分可以在多個設備或系統上同時進行訓練。這種平行處理策略大大減少了訓練大型複雜模型所需的時間，使DeepSeek 能夠更快地訓練模型，從而降低營運成本。
如何使用：
DeepSeek 不是在一台設備上按順序訓練大型模型，而是將模型分成可以獨立處理的部分。然後同時在不同的設備上訓練這些部分。隨後將結果結合起來以建立最終模型。這種並行化可以實現更快的訓練和更高的效率。
DeepSeek 的創新有何更廣泛的影響？
DeepSeek 降低 AI 訓練成本的創新方法有可能改變整個 AI 產業。隨著人工智慧培訓變得越來越便宜，小型公司和新創公司現在有機會開發自己的人工智慧解決方案，而無需大量預算。
1. 降低進入門檻
DeepSeek 成本削減策略最顯著的影響之一是實現人工智慧民主化的潛力。透過降低培訓成本，DeepSeek 讓各行業的小型企業也能夠利用人工智慧，從而全面促進創新。
2. 加速人工智慧研發
成本降低也意味著可以將更多資源分配到人工智慧研究和實驗中。透過更實惠的培訓，企業和研究機構可以快速迭代和探索新的人工智慧技術，從而加速人工智慧技術的進步。
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結論
DeepSeek 將人工智慧訓練成本降低 30 倍的卓越成就是創新如何顛覆既有產業的典範。透過結合邊緣運算、遷移學習、客製化硬體、資料效率技術和平行化，DeepSeek 為更易於存取、更有效率、更具成本效益的 AI 開發鋪平了道路。隨著人工智慧領域的不斷發展，DeepSeek 開創的技術很可能成為新的標準，使人工智慧達到效能、可訪問性和可擴展性的全新高度。
