Dalam perkembangan mengejutkan yang telah menggoncang industri AI, syarikat permulaan AI China, DeepSeek telah mencapai sesuatu yang dianggap mustahil - mencipta model bahasa besar yang setanding dengan OpenAI o1 dari segi prestasi dengan hanya menggunakan sebahagian kecil sumber. Pencapaian teknologi ini mencabar pandangan konvensional tentang hubungan antara sumber pengkomputeran dan keupayaan model AI.
Pencapaian Kecekapan Kos Yang Revolusioner
Model R1 DeepSeek dilatih menggunakan hanya 2,048 GPU NVIDIA H800, dengan jumlah kos latihan kira-kira 5.576 juta Dolar Amerika. Ini menunjukkan pengurangan dramatik berbanding pendekatan latihan tradisional yang biasanya memerlukan pelaburan puluhan bilion dolar. Model ini menunjukkan prestasi yang setanding dengan OpenAI o1 dalam pelbagai tugas, termasuk matematik, pengkodan, dan penaakulan bahasa semulajadi.
Spesifikasi Latihan:
- Konfigurasi GPU: 2,048 GPU NVIDIA H800
- Jumlah Kos Latihan: USD 5.576 juta
- Tempoh Latihan: 54 hari dengan 2,048 GPU atau 11 hari dengan 10,000 GPU
 |
|---|
| Elon Musk merenungkan prestasi mengagumkan model DeepSeek R1, menandakan era baru dalam kecekapan AI |
Inovasi Teknikal Di Sebalik R1
Kejayaan R1 berpunca daripada pendekatan inovatif DeepSeek dalam latihan model. Pasukan ini membangunkan strategi pembelajaran pengukuhan tulen tanpa sebarang latihan penyeliaan untuk R1-Zero, yang kemudiannya berkembang menjadi model R1 yang lengkap. Proses latihan dibahagikan kepada empat peringkat utama: permulaan sejuk, pembelajaran pengukuhan berorientasikan penaakulan, pensampelan penolakan dengan penalaan terkawal, dan pembelajaran pengukuhan menyeluruh merangkumi semua senario.
 |
|---|
| Cip AI canggih yang digunakan dalam model R1 DeepSeek melambangkan teknologi inovatif di sebalik pembangunannya |
Pengoptimuman Peringkat Sistem
DeepSeek mencapai kecekapan yang luar biasa melalui pelbagai strategi pengoptimuman. Pasukan ini melaksanakan strategi pengimbangan beban bebas kehilangan tambahan untuk seni bina MoE (Mixture of Experts) mereka, yang merangkumi satu pakar bersama dan 256 pakar penghalaan. Mereka juga membangunkan algoritma DualPipe untuk pengoptimuman komunikasi dan menggunakan teknik pengurusan memori yang canggih untuk memaksimumkan penggunaan GPU.
Seni Bina Model:
- Jumlah Parameter: 671B
- Parameter Aktif per Token: 37B (5.5% daripada jumlah)
- Seni Bina: 61 lapisan Transformer
- Konfigurasi MoE: 1 pakar dikongsi + 256 pakar penghalaan
- Pengaktifan Token: 8 pakar penghalaan setiap token
 |
|---|
| Teknologi NVIDIA memainkan peranan penting dalam pengoptimuman peringkat sistem model R1 DeepSeek |
Impak dan Tindak Balas Industri
Pencapaian ini telah menarik perhatian pemimpin industri. Ketua Pegawai Eksekutif Microsoft, Satya Nadella mengakui kecekapan menakjubkan model sumber terbuka DeepSeek di Forum Ekonomi Dunia di Davos. Perkembangan ini juga telah memberi kesan kepada nilai pasaran NVIDIA, mencetuskan perbincangan tentang keperluan perkakasan AI dan metodologi latihan pada masa hadapan.
Implikasi Masa Depan
Penemuan DeepSeek mencadangkan perubahan paradigma dalam pembangunan AI, menunjukkan bahawa kemajuan penting boleh dicapai melalui inovasi algoritma dan bukannya bergantung semata-mata kepada sumber pengkomputeran yang besar. Ini boleh mendemokrasikan pembangunan AI dengan menjadikannya lebih mudah diakses oleh organisasi yang mempunyai sumber terhad, berpotensi mempercepatkan kadar inovasi dalam bidang ini.
Strategi Latihan Selari:
- Selari talian paip 16 hala
- Selari pakar 64 hala
- Merentangi 8 nod fizikal
- Selari data berdasarkan ZeRO-1
Sumbangan Sumber Terbuka
Berbeza dengan pendekatan tertutup OpenAI dengan o1, DeepSeek telah memilih untuk menjadikan model mereka sebagai sumber terbuka, membolehkan penyelidik di seluruh dunia mengkaji dan membina berdasarkan kerja mereka. Keputusan ini telah mendapat pujian meluas daripada komuniti AI dan boleh mempercepatkan kemajuan kolektif teknologi AI.