Seek培训了30倍更便宜的AI？

DeepSeek：以效率彻底改变AI培训，而不仅仅是资源

DeepSeek在AI社区中引起了巨大的嗡嗡声，以实现看似不可能的事物：仅以典型成本的1/30培训AI模型。 尽管许多公司拥有“最先进的”模型，但DeepSeek表明，真正的创新在于突破界限并取得以前无法实现的结果。 该公司的应用程序甚至已升至App Store排行榜的顶部，超过了Chatgpt等既定巨人。这种病毒图像说明了其成功：

DeepSeek的杰出成就源于巧妙的策略的结合：>

智能优化，不是昂贵的硬件：

与期望相反，DeepSeek并不依赖于尖端的，受限制的AI芯片。取而代之的是，他们致力于通过细致的低级代码优化来最大程度地提高随时可用的硬件（可能是NVIDIA H800）的性能。这确保了内存使用方面的峰值效率，证明了高级软件可以克服硬件限制。

有针对性的培训：最大化效率：>传统的AI培训通常会更新所有模型组件，无论其贡献如何。 DeepSeek创新的“辅助负载平衡”技术解决了这一效率低下。 他们仅训练模型的基本部分（“专家”），使用偏差术语动态分配资源，以避免使某些部分过载，而其他部分仍未得到充分利用。

它的工作原理：
2. 每个文本段（“ token”）由一小部分专家进行处理。

系统动态调整偏差术语，以平衡跨专家的工作量。

这会导致有效的资源利用，而无需添加计算开销。>

结果：
• 每个令牌只有5％的模型参数是训练的。 与元相比，GPU使用率降低了95％。
>
• >明显更快，更便宜的训练，而不会损害精度。

3. >速度和成本节省的数据压缩：运行AI模型，尤其是在推理期间（输出生成），是内存密集的。 DeepSeek的“低级键值（KV）关节压缩”技术有效地压缩了KV缓存中的键值对，最大程度地减少了存储需求而不会损失性能。

它的工作原理：

键和值向量是使用下投影矩阵压缩的。
• 仅存储压缩数据，减少了内存需求。
>根据需要减少准确性损失的数据。
• >
• 好处：

较低的内存用法。

更快的推理。
降低成本。

>更智能培训的强化学习：

DeepSeek采用强化学习，专注于具有易于验证的答案（数学，编码）的任务。 正确的结果得到了奖励，从而增强了成功的模式，并通过更少的资源来提高准确性。

> DeepSeek的影响： DeepSeek的成功突出了三个关键原则：有针对性的培训，智能压缩和有效的硬件利用率。 这种方法不仅降低了成本，还可以加速测试和创新周期。 该公司证明了开创性的AI不需要无限的资源。这是关于最大化可用的东西。 这种效率模型是AI的未来的游戏规则。

（注意：行动的电话和相关文章列表保持不变。

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