За технологией DeepSeek: Почему она более убедительна, чем OpenAI

Вразработке ИИ в основном доминируют компании, имеющие доступ к огромным ресурсам, и OpenAI занимает лидирующие позиции.

Однако DeepSeek, китайский ИИ-стартап, представил DeepSeek-R1, альтернативу, которая обеспечивает сопоставимую производительность при гораздо меньших затратах.

Затраты на обучение DeepSeek-R1 составили всего 6 миллионов долларов, в то время как на GPT-4 от OpenAI, по некоторым данным, потребовалось более 100 миллионов долларов. Несмотря на разницу в ресурсах, DeepSeek-R1 демонстрирует хорошие результаты в рассуждениях, кодировании и понимании языка.

В этой статье мы рассмотрим технологию DeepSeek, ее экономичность и доступность открытого кода, а также сравним ее с подходом OpenAI.

Как DeepSeek обучает ИИ по-другому

Процесс обучения играет ключевую роль в определении того, насколько хорошо работает модель ИИ. DeepSeek-R1 и GPT-4 от OpenAI придерживаются разных стратегий, причем DeepSeek делает упор на эффективность, а OpenAI - на масштабные вычисления.

Подход DeepSeek: Обучение с подкреплением для эффективного обучения

DeepSeek-R1 опирается на обучение с подкреплением, позволяющее модели учиться на своих ошибках и совершенствовать свои рассуждения с течением времени. Этот метод повышает способность ИИ справляться с такими задачами, как кодирование и принятие решений на основе логики , без чрезмерного вмешательства человека.

• Для обучения DeepSeek-R1 было использовано 2 048 графических процессоров Nvidia H800, которые являются экономичной альтернативой высококлассным чипам.
• В нем используется система, основанная на обратной связи, то есть вместо слепого предсказания текста он совершенствуется на основе ответов.
• Это позволяет DeepSeek достигать высокой точности, не требуя огромных наборов данных.

Благодаря приоритету эффективности DeepSeek снижает затраты на обучение, сохраняя при этом высокие показатели в бенчмарках ИИ.

Подход OpenAI: Крупномасштабные данные и вычисления

OpenAI использует другой подход, фокусируясь на обучении моделей на огромных наборах данных и используя передовое оборудование.

• Как сообщается, для GPT-4 потребовалось 8 000 графических процессоров Nvidia H100, которые являются одними из самых дорогих чипов для ИИ.
• Модель обучалась на значительно больших наборах данных, обеспечивая широкий охват знаний.
• Ключевую роль сыграла контролируемая тонкая настройка, то есть для улучшения ответов требовалось вмешательство человека.

Хотя этот метод позволяет получить высокоэффективную модель, он требует больших затрат и значительных ресурсов.

Метод DeepSeek доказывает, что сильные модели ИИ не всегда нуждаются в дорогостоящем оборудовании или огромных объемах данных.

Сравнение затрат: Как DeepSeek добивается большего с меньшими затратами

Стоимость разработки модели ИИ - одно из самых больших препятствий для новых ИИ-стартапов. Подход DeepSeek - доказательство того, что разработка ИИ может быть эффективной и не требовать миллиардных инвестиций.

DeepSeek-R1: экономически эффективная модель ИИ

Затраты на обучение DeepSeek составили около 6 миллионов долларов, что в разы меньше стоимости GPT-4. Сосредоточившись на эффективном оборудовании и оптимизированном обучении, DeepSeek-R1 обеспечивает конкурентоспособную производительность без необходимости чрезмерных затрат.

• В DeepSeek-R1 используются графические процессоры H800, которые дешевле, но все еще эффективны для обучения ИИ.
• Оптимизированные алгоритмы позволяют модели достигать высокой производительности без больших наборов данных.
• Она была построена с учетом эффективности, сокращая ненужные вычислительные затраты.

Такой подход снижает барьеры для разработки ИИ, делая его более доступным для компаний, которые не имеют такого уровня финансирования, как OpenAI.

GPT-4 от OpenAI: высокие затраты и масштабные вычисления

Метод обучения OpenAI, хотя и эффективен, но опирается на бюджет, который большинство ИИ-стартапов не могут себе позволить.

• Оценочная стоимость обучения GPT-4 превышает 100 миллионов долларов, что делает его одной из самых дорогих моделей ИИ, когда-либо созданных.
• В ней используются высококлассные графические процессоры Nvidia H100, которые обеспечивают отличную производительность, но стоят гораздо дороже.
• К общей стоимости добавляются расходы на облачные вычисления, что делает дорогостоящим обслуживание и обновления.

Хотя стратегия OpenAI приводит к созданию высокопроизводительных моделей ИИ, требуемые финансовые вложения ограничивают круг тех, кто может разрабатывать такие системы.

DeepSeek доказывает, что высокопроизводительные модели ИИ не требуют чрезмерных затрат, что делает его жизнеспособной альтернативой для компаний, ищущих экономически эффективные решения в области ИИ.

ИИ с открытым исходным кодом и проприетарный ИИ: кто выигрывает больше?

Еще одно ключевое различие между DeepSeek и OpenAI заключается в том , насколько доступны их модели ИИ.

Модель DeepSeek с открытым исходным кодом: Поощрение сотрудничества

Компания DeepSeek сделала модель DeepSeek-R1 с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам и исследователям использовать и улучшать модель без ограничений.

• Модель доступна под лицензией MIT, что означает, что каждый может изменять и применять ее.
• Разработчики могут интегрировать DeepSeek-R1 в свои собственные проекты, что способствует расширению спектра приложений.
• Это позволяет исследователям ИИ экспериментировать с улучшениями, способствуя инновациям.

Делая свою модель с открытым исходным кодом, DeepSeek способствует развитию ИИ за пределами корпоративного контроля, обеспечивая широкую доступность достижений ИИ.

Закрытая модель OpenAI: Ограниченный доступ

OpenAI пошла другим путем, решив сохранить GPT-4 в собственности.

• Разработчики могут получить доступ к моделям OpenAI только через платные API, что означает отсутствие полного контроля над ИИ.
• Кастомизация ограничена, что не позволяет компаниям точно настроить модель под конкретные нужды.
• OpenAI контролирует обновления и развертывание модели, ограничивая независимую разработку.

Хотя это обеспечивает контроль качества и безопасность, это ограничивает доступность и уменьшает возможности небольших компаний свободно использовать ИИ.

Модель DeepSeek с открытым исходным кодом обеспечивает большую гибкость, что делает ее лучшим вариантом для разработчиков, которым нужны индивидуальные решения в области ИИ.

Заключение

Эффективные методы обучения, экономичная модель и открытый исходный код делаютDeepSeek сильным конкурентом OpenAI.

Хотя OpenAI по-прежнему лидирует в масштабных исследованиях ИИ, DeepSeek доказывает, что развитие ИИ не обязательно должно зависеть от чрезмерных расходов.

Отдавая предпочтение обучению с подкреплением, а не грубым вычислениям, DeepSeek-R1 достигает высокой производительности при меньших затратах. Кроме того, модель с открытым исходным кодом поощряет сотрудничество, делая ИИ более доступным.

Часто задаваемые вопросы

Чем обучение в DeepSeek-R1 отличается от обучения в GPT-4?

DeepSeek-R1 использует обучение с подкреплением для эффективного улучшения навыков рассуждения, в то время как GPT-4 полагается на массивные наборы данных и человеческую тонкую настройку для повышения производительности.

Почему разработка DeepSeek-R1 обошлась значительно дешевле?

DeepSeek-R1 был обучен на 2 048 графических процессорах Nvidia H800, что обошлось в 6 миллионов долларов, в то время как для GPT-4 потребовалось 8 000 графических процессоров Nvidia H100 и бюджет на обучение более 100 миллионов долларов.

Почему важна модель DeepSeek с открытым исходным кодом?

DeepSeek позволяет разработчикам получать доступ к своим моделям ИИ и изменять их, что способствует их более широкому внедрению, в то время как OpenAI сохраняет свои модели ИИ закрытыми и доступными только через платные API.

Осторожность инвесторов

Хотя ажиотаж вокруг криптовалют был захватывающим, помните, что криптовалютное пространство может быть нестабильным. Всегда проводите исследования, оценивайте свою устойчивость к риску и учитывайте долгосрочный потенциал любой инвестиции.

Официальный сайт Bitrue:

Сайт: https://www.bitrue.com/

Регистрация: https://www.bitrue.com/user/register

Отказ от ответственности: Высказанные мнения принадлежат исключительно автору и не отражают точку зрения данной платформы. Данная платформа и ее филиалы снимают с себя всякую ответственность за точность и пригодность предоставленной информации. Она предназначена только для информационных целей и не является финансовым или инвестиционным советом.