DeepSeekはAIを30倍安く訓練しましたか？

DeepSeek：リソースだけでなく、効率でAIトレーニングに革命をもたらします

Deepseekは、AIコミュニティ全体で大きな話題を生み出しており、一見不可能なものを達成したことで称賛されています。これは、典型的なコストのわずか1/30でAIモデルをトレーニングしています。 多くの企業は「最先端の」モデルを誇っていますが、DeepSeekは真の革新が境界を押し広げ、以前に達成不可能な結果を​​達成することにあることを実証しています。 同社のアプリは、App Storeチャートのトップにさえ急上昇しており、ChatGptのような確立された巨人を上回っています。このウイルスのイメージは、その成功を示しています：

Deepseekの驚くべき成果は、巧妙な戦略の組み合わせに由来しています：

1. スマートな最適化、高価ではないハードウェア：期待に反して、DeepSeekは最先端の制限されたAIチップに依存していません。代わりに、彼らは、細心の低レベルのコードの最適化を通じて、容易に利用可能なハードウェア（おそらくNVIDIA H800）のパフォーマンスを最大化することに焦点を合わせてきました。これにより、メモリ使用量のピーク効率が確保され、優れたソフトウェアがハードウェアの制限を克服できることを証明しました。

2. ターゲットトレーニング：効率の最大化：従来のAIトレーニングの貢献に関係なく、すべてのモデルコンポーネントを更新することがよくあります。 Deepseekの革新的な「補助ロスフリーロードバランシング」手法は、この非効率性に対処します。 彼らはモデルの重要な部分（「専門家」）のみを訓練し、バイアス用語を使用してリソースを動的に割り当てて、一部の部品を過負荷にしないようにしますが、他の部品は十分に活用されていません。
それがどのように機能するか：

各テキストセグメント（ "トークン"）は、専門家の小さなサブセットによって処理されます。

システムは、専門家のワークロードのバランスをとるためにバイアス用語を動的に調整します。
• これにより、計算オーバーヘッドが追加されずに効率的なリソース利用が得られます。
• 結果：
トークンごとにトレーニングされているモデルパラメーターの5％のみがトークンです メタと比較したGPU使用量の95％の減少

精度を損なうことなく、大幅に高速で安価なトレーニング。

3. 速度とコストの節約のためのデータ圧縮：AIモデルの実行、特に推論（出力生成）は、メモリ集約型です。 Deepseekの「低ランクキー価値（KV）関節圧縮」技術は、KVキャッシュのキー価値ペアを効率的に圧縮し、パフォーマンスの損失なしにストレージのニーズを最小限に抑えます。

それがどのように機能するか：

キーと値のベクトルは、ダウンプロジェクションマトリックスを使用して圧縮されます。
• 圧縮データのみが保存され、メモリ要件が削減されます
データは、必要に応じて最小限の精度の損失で減圧されます。
• 利点：

メモリの使用量が少ない。

より速い推論。
コストの削減。

よりスマートトレーニングのための補強学習：deepseekは、簡単に検証可能な回答（数学、コーディング）を備えたタスクに焦点を当て、強化学習を採用しています。 正しい結果が報われ、成功したパターンを強化し、より少ないリソースで精度を向上させます。

deepseekの影響：

Deepseekの成功は、ターゲットトレーニング、スマート圧縮、効率的なハードウェア利用の3つの重要な原則を強調しています。 このアプローチは、コストを削減するだけでなく、テストとイノベーションのサイクルを加速します。 同社は、画期的なAIが無制限のリソースを必要としないことを証明しています。利用可能なものを最大化することです。 この効率のモデルは、AIの将来のゲームチェンジャーです。

（注：行動への呼びかけと関連記事のリストは変わらないままです。）

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