Sejauh mana Deepseek terlatih AI 30 kali lebih murah?

DeepSeek: merevolusikan latihan AI dengan kecekapan, bukan hanya sumber

DeepSeek menjana buzz yang ketara di seluruh komuniti AI, dipuji kerana mencapai yang seolah -olah mustahil: latihan model AI pada hanya 1/30 kos biasa. Walaupun banyak syarikat mempunyai model "canggih", DeepSeek menunjukkan bahawa inovasi benar terletak pada menolak sempadan dan mencapai hasil yang tidak dapat dicapai sebelumnya. Aplikasi syarikat itu bahkan telah meruncing ke bahagian atas carta App Store, melampaui gergasi yang ditubuhkan seperti ChatGPT. Imej virus ini menggambarkan kejayaannya:

pencapaian luar biasa DeepSeek berpunca daripada gabungan strategi pintar:

1. Pengoptimuman pintar, perkakasan tidak mahal: bertentangan dengan jangkaan, DeepSeek tidak bergantung pada cip AI yang terhad. Sebaliknya, mereka telah memberi tumpuan kepada memaksimumkan prestasi perkakasan yang sedia ada (mungkin NVIDIA H800) melalui pengoptimuman kod peringkat rendah yang teliti. Ini memastikan kecekapan puncak dalam penggunaan memori, membuktikan bahawa perisian unggul dapat mengatasi batasan perkakasan.

Latihan yang disasarkan: Memaksimumkan kecekapan:
2. Latihan AI tradisional sering mengemas kini semua komponen model, tanpa mengira sumbangan mereka. Teknik pengimbang beban bebas "bantu-bantu-kehilangan DeepSeek yang inovatif menangani ketidakcekapan ini. Mereka hanya melatih bahagian -bahagian penting model ("pakar"), secara dinamik memperuntukkan sumber menggunakan istilah bias untuk mengelakkan terlalu banyak bahagian manakala yang lain masih kurang dimanfaatkan.
Bagaimana ia berfungsi:

setiap segmen teks ("token") diproses oleh subset kecil pakar.

Sistem secara dinamik menyesuaikan istilah bias untuk mengimbangi beban kerja di seluruh pakar.
ini menghasilkan penggunaan sumber yang cekap tanpa menambah overhead pengiraan.
• Hasil:

hanya 5% parameter model dilatih setiap token.

95% pengurangan penggunaan GPU berbanding meta.

• Latihan yang lebih cepat dan lebih murah tanpa menjejaskan ketepatan.
• 3. pemampatan data untuk penjimatan kelajuan dan kos: menjalankan model AI, terutamanya semasa kesimpulan (penjanaan output), adalah intensif memori. Teknik pemampatan bersama "nilai kunci rendah (KV) DeepSeek" dengan cekap memampatkan pasangan nilai utama dalam cache KV, meminimumkan keperluan penyimpanan tanpa kehilangan prestasi.
  Bagaimana ia berfungsi:
  vektor kunci dan nilai dimampatkan dengan menggunakan matriks penurunan harga.
  • hanya data termampat disimpan, mengurangkan keperluan memori.
  • Data dikurangkan seperti yang diperlukan dengan kehilangan ketepatan yang minimum.
  Manfaat:
  Penggunaan memori yang lebih rendah.
  • kesimpulan lebih cepat.
  • mengurangkan kos.

  

  Pembelajaran Penguatkuasaan untuk Latihan yang lebih bijak:
  DeepSeek menggunakan pembelajaran tetulang, memberi tumpuan kepada tugas dengan jawapan yang mudah diverifikasi (matematik, pengekodan). Keputusan yang betul diberi ganjaran, memperkuat corak yang berjaya dan meningkatkan ketepatan dengan sumber yang lebih sedikit.

  Impak DeepSeek:

  Kejayaan DeepSeek menyoroti tiga prinsip utama: latihan yang disasarkan, pemampatan pintar, dan penggunaan perkakasan yang cekap. Pendekatan ini bukan sahaja mengurangkan kos tetapi juga mempercepatkan kitaran ujian dan inovasi. Syarikat membuktikan bahawa AI terobosan tidak memerlukan sumber yang tidak terhad; Ini mengenai memaksimumkan apa yang ada. Model kecekapan ini adalah penukar permainan untuk masa depan AI.

  (nota: Panggilan untuk tindakan dan senarai artikel yang berkaitan kekal tidak berubah.)

  Buka rahsia latihan AI kos efektif DeepSeek! Mendaftar dalam kursus "Bermula dengan DeepSeek" kami hari ini dan belajar bagaimana memanfaatkan teknologi AI yang kuat di sebahagian kecil daripada kos. Jangan ketinggalan -memulakan perjalanan anda sekarang!

  checkout artikel terperinci kami mengenai kerja dan perbandingan DeepSeek dengan model yang serupa:

  DeepSeek R1- Openai's O1 terbesar pesaing di sini!
  Membina aplikasi AI dengan DeepSeek-V3
  • DeepSeek-V3 vs Gpt-4o vs Llama 3.3 70b
  • DeepSeek V3 vs GPT-4O: Mana yang lebih baik?
  • DeepSeek R1 vs Openai O1: Mana yang lebih baik?
  Tunggu ke blog Analytics Vidhya untuk lebih banyak kandungan yang hebat!

Atas ialah kandungan terperinci Sejauh mana Deepseek terlatih AI 30 kali lebih murah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!