Wie tiefe KI 30 -mal billiger trainierte?

Deepseek: revolutionieren KI -Training mit Effizienz, nicht nur Ressourcen

Deepseek erzeugt in der KI -Community erhebliche Aufregung, die für die Erreichung des scheinbar Unmöglichen: Trainings von KI -Modellen mit nur 1/30 der typischen Kosten gelobt wird. Während viele Unternehmen "hochmoderne" Modelle aufweisen, zeigt Deepseek, dass echte Innovation darin liegt, Grenzen zu überschreiten und bisher unerreichbare Ergebnisse zu erzielen. Die App des Unternehmens hat sich sogar an die Spitze der App Store -Charts geschlossen und etablierte Riesen wie ChatGPT übertroffen. Dieses virale Bild zeigt seinen Erfolg:

Deepseeks bemerkenswerte Leistung beruht auf einer Kombination von cleveren Strategien:

1. Smart Optimierung, nicht teure Hardware: Im Gegensatz zu den Erwartungen hat sich Deepseek nicht auf hochmoderne, eingeschränkte KI-Chips verlassen. Stattdessen haben sie sich auf die Maximierung der Leistung von leicht verfügbaren Hardware (wahrscheinlich der NVIDIA H800) durch akribische Code-Optimierungen auf niedriger Ebene konzentriert. Dies stellte sicher

2. Zieltraining: Maximierung der Effizienz: traditionelles KI -Training aktualisiert häufig alle Modellkomponenten, unabhängig von ihrem Beitrag. Deepseeks innovative "Auxiliary-Loss-Free-Lastausgleich" -Technik befasst sich mit dieser Ineffizienz. Sie schulen nur die wesentlichen Teile des Modells ("Experten") und vergeben Ressourcen dynamisch mithilfe eines Vorspannungsbegriffs, um das Überladen einiger Teile zu vermeiden, während andere nicht ausgelastet bleiben.

wie es funktioniert:

Jedes Textsegment ("Token") wird von einer kleinen Untergruppe von Experten verarbeitet.
Das System passt den Vorspannungsbegriff dynamisch an, um die Arbeitsbelastung für Experten auszugleichen.
Dies führt zu einer effizienten Ressourcenauslastung ohne zusätzlichen Rechenaufwand.

Ergebnisse:

nur 5% der Modellparameter werden pro Token geschult.
95% Reduktion der GPU -Verwendung im Vergleich zu Meta.
signifikant schneller und billigeres Training ohne Kompromissgenauigkeit.

3. Datenkomprimierung für Geschwindigkeits- und Kosteneinsparungen: Ausführen von KI-Modellen, insbesondere während der Inferenz (Ausgangsgenerierung), ist speicherintensiv. Deepseeks „Low-Rank-Schlüssel-Wert (KV) -Kompressionstechnik (KV) -Technik effizient komprimiert Schlüsselwertpaare im KV-Cache, wodurch die Speicheranforderungen ohne Leistungsverlust minimiert werden.

wie es funktioniert:

• Schlüssel- und Wertvektoren werden unter Verwendung einer Down-Projection-Matrix komprimiert.
• Nur komprimierte Daten werden gespeichert, wodurch die Speicheranforderungen reduziert werden.
• Daten werden bei Bedarf mit minimalem Genauigkeitsverlust dekomprimiert.

Vorteile:

• Nutzungsverwendung von niedrigerem Speicher.
• schnellere Inferenz.
• reduzierte Kosten.

4. Verstärkungslernen für intelligentere Ausbildung: Deepseek verwendet Verstärkungslernen und konzentriert sich auf Aufgaben mit leicht überprüfbaren Antworten (Mathematik, Codierung). Richtige Ergebnisse werden belohnt, um erfolgreiche Muster zu verstärken und die Genauigkeit mit weniger Ressourcen zu verbessern.

Deepseeks Auswirkungen:

Der Erfolg von Deepseek unterstreicht drei Schlüsselprinzipien: gezielte Schulung, intelligente Komprimierung und effiziente Hardwareauslastung. Dieser Ansatz reduziert nicht nur die Kosten, sondern beschleunigt auch den Test- und Innovationszyklus. Das Unternehmen beweist, dass bahnbrechende KI keine unbegrenzten Ressourcen erfordert. Es geht darum, das zu maximieren, was verfügbar ist. Dieses Effizienzmodell ist ein Game-Changer für die Zukunft von AI.

(Hinweis: Der Aufruf zum Handeln und die Liste der verwandten Artikel bleiben unverändert.)

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