Comment profondément formé sur l'IA 30 fois moins cher?

Deepseek: révolutionner la formation d'IA avec l'efficacité, pas seulement les ressources

Deepseek génère un buzz significatif dans la communauté de l'IA, salué pour avoir atteint l'apparence impossible: la formation de modèles d'IA à seulement 1/30 du coût typique. Alors que de nombreuses entreprises possèdent des modèles "de pointe", Deepseek démontre que la véritable innovation réside dans la poussée des frontières et la réalisation de résultats auparavant inaccessibles. L'application de la société a même monté en haut des graphiques de l'App Store, dépassant des géants établis comme Chatgpt. Cette image virale illustre son succès:

La réalisation remarquable de Deepseek découle d'une combinaison de stratégies intelligentes:

1. Optimisation intelligente, non coûteuse du matériel: Contrairement aux attentes, Deepseek ne s'est pas appuyé sur des puces d'IA de pointe et restreintes. Au lieu de cela, ils se sont concentrés sur la maximisation des performances du matériel facilement disponible (probablement le NVIDIA H800) grâce à des optimisations de code de bas niveau méticuleuses. Cela a assuré l'efficacité maximale de l'utilisation de la mémoire, prouvant que les logiciels supérieurs peuvent surmonter les limitations matérielles.

2. Formation ciblée: maximiser l'efficacité: La formation traditionnelle d'IA met souvent à jour tous les composants du modèle, quelle que soit leur contribution. La technique innovante de Deepseek "Balancier de charge sans perte de perte" aborde cette inefficacité. Ils forment uniquement les parties essentielles du modèle ("experts"), allouant dynamiquement les ressources en utilisant un terme de biais pour éviter de surcharger certaines pièces tandis que d'autres restent sous-utilisés.

comment cela fonctionne:

• Chaque segment de texte ("jeton") est traité par un petit sous-ensemble d'experts.
• Le système ajuste dynamiquement le terme de biais pour équilibrer la charge de travail entre les experts.
• Cela se traduit par une utilisation efficace des ressources sans frais de calcul ajoutés.

Résultats:

• Seuls 5% des paramètres du modèle sont formés par jeton.
• Réduction à 95% de l'utilisation du GPU par rapport à la méta.
• une formation considérablement plus rapide et moins chère sans compromettre la précision.

3. Compression des données pour la vitesse et les économies de coûts: Les modèles d'IA exécutés, en particulier pendant l'inférence (génération de sortie), sont à forte intensité de mémoire. La technique de compression conjointe de «valeur clé à faible rang de Deepseek (KV) comprime efficacement les paires de valeurs clés dans le cache KV, minimisant les besoins de stockage sans perte de performance.

comment cela fonctionne:

• Les vecteurs de clé et de valeur sont compressés à l'aide d'une matrice de projection à la baisse.
• Seules les données compressées sont stockées, réduisant les exigences de la mémoire.
• Les données sont décompressées au besoin avec une perte de précision minimale.

Avantages:

• Utilisation de la mémoire inférieure.
• Inférence plus rapide.
• Réduction des coûts.

4. Apprentissage du renforcement pour la formation plus intelligente: Deepseek utilise l'apprentissage du renforcement, en se concentrant sur les tâches avec des réponses facilement vérifiables (mathématiques, codage). Les résultats corrects sont récompensés, renforçant les modèles réussis et améliorant la précision avec moins de ressources.

Impact de Deepseek:

Le succès de Deepseek met en évidence trois principes clés: une formation ciblée, une compression intelligente et une utilisation matérielle efficace. Cette approche réduit non seulement les coûts mais accélère également le cycle des tests et de l'innovation. La société prouve que l'IA révolutionnaire ne nécessite pas de ressources illimitées; Il s'agit de maximiser ce qui est disponible. Ce modèle d'efficacité change la donne pour l'avenir de l'IA.

(Remarque: L'appel à l'action et la liste des articles connexes restent inchangés.)

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