Seek培訓了30倍更便宜的AI？

DeepSeek：以效率徹底改變AI培訓，而不僅僅是資源

DeepSeek在AI社區中引起了巨大的嗡嗡聲，以實現看似不可能的事物：僅以典型成本的1/30培訓AI模型。 儘管許多公司擁有“最先進的”模型，但DeepSeek表明，真正的創新在於突破界限並取得以前無法實現的結果。 該公司的應用程序甚至已升至App Store排行榜的頂部，超過了Chatgpt等既定巨人。這種病毒圖像說明了其成功：

DeepSeek的傑出成就源於巧妙的策略的結合：>

智能優化，不是昂貴的硬件：

與期望相反，DeepSeek並不依賴於尖端的，受限制的AI芯片。取而代之的是，他們致力於通過細緻的低級代碼優化來最大程度地提高隨時可用的硬件（可能是NVIDIA H800）的性能。這確保了內存使用方面的峰值效率，證明了高級軟件可以克服硬件限制。

有針對性的培訓：最大化效率：>傳統的AI培訓通常會更新所有模型組件，無論其貢獻如何。 DeepSeek創新的“輔助負載平衡”技術解決了這一效率低下。 他們僅訓練模型的基本部分（“專家”），使用偏差術語動態分配資源，以避免使某些部分過載，而其他部分仍未得到充分利用。

它的工作原理：
2. 每個文本段（“ token”）由一小部分專家進行處理。

系統動態調整偏差術語，以平衡跨專家的工作量。

這會導致有效的資源利用，而無需添加計算開銷。 >

結果：
• 每個令牌只有5％的模型參數是訓練的。 與元相比，GPU使用率降低了95％。
>
• >明顯更快，更便宜的訓練，而不會損害精度。

3. >速度和成本節省的數據壓縮：運行AI模型，尤其是在推理期間（輸出生成），是內存密集的。 DeepSeek的“低級鍵值（KV）關節壓縮”技術有效地壓縮了KV緩存中的鍵值對，最大程度地減少了存儲需求而不會損失性能。

它的工作原理：

鍵和值向量是使用下投影矩陣壓縮的。
• 僅存儲壓縮數據，減少了內存需求。
>根據需要減少準確性損失的數據。
• >
• 好處：

較低的內存用法。

更快的推理。
降低成本。

>更智能培訓的強化學習：

DeepSeek採用強化學習，專注於具有易於驗證的答案（數學，編碼）的任務。 正確的結果得到了獎勵，從而增強了成功的模式，並通過更少的資源來提高準確性。

> DeepSeek的影響： DeepSeek的成功突出了三個關鍵原則：有針對性的培訓，智能壓縮和有效的硬件利用率。 這種方法不僅降低了成本，還可以加速測試和創新周期。 該公司證明了開創性的AI不需要無限的資源。這是關於最大化可用的東西。 這種效率模型是AI的未來的遊戲規則。

（注意：行動的電話和相關文章列表保持不變。

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