Hemligheten bakom Deepseeks AI
Den kinesiska AI-företaget DeepSeek har snabbt blivit en av de mest omtalade aktörerna inom AI-utveckling. Med sin senaste modellserie, R1 och R1-Zero, har företaget lyckats skapa konkurrenskraftiga AI-modeller till en bråkdel av kostnaden jämfört med OpenAI:s GPT-4. Detta har skakat om branschen och till och med påverkat börsvärdet för chipjättar som NVIDIA.
DeepSeek har visat att AI-modeller kan byggas effektivt utan att förlita sig på den dyraste och mest avancerade hårdvaran. Med en träningskostnad på mindre än 6 miljoner dollar—jämfört med de över 100 miljoner dollar som OpenAI spenderade på GPT-4—har företaget optimerat både sina algoritmer och sin infrastruktur för att maximera prestanda på äldre NVIDIA-hårdvara.
Optimering istället för rå datorkraft
En av de stora faktorerna bakom DeepSeeks framgång är den optimerade arkitekturen som gör att modellerna kräver mindre datorkraft. U.S.A:s sanktioner mot export av avancerade chip till Kina har tvingat kinesiska företag att fokusera på mjukvaruoptimeringar snarare än att förlita sig på dyra och kraftfulla datahallar.
Detta har lett till en mer kostnadseffektiv strategi där DeepSeek har kombinerat befintliga tekniker och utvecklat egna metoder för att effektivisera träningsprocessen. Genom att använda minnessnåla dataformat och designa en modellarkitektur anpassad för äldre hårdvara har DeepSeek lyckats skapa en AI som konkurrerar med, och i vissa fall överträffar, OpenAI:s bästa publikt tillgängliga modeller.
Självförbättrande AI utan mänsklig feedback
En av de mest revolutionerande aspekterna med DeepSeeks R1-modeller är hur de hanterar förstärkande inlärning. Tidigare har AI-modeller förbättrats genom reinforcement learning with human feedback (RLHF), där människor bedömer och belönar korrekta svar.
DeepSeek har tagit ett helt annat tillvägagångssätt. Istället för att förlita sig på mänskliga etiketter och justeringar har företaget utvecklat ett system där AI:n själv kan identifiera och korrigera sina egna misstag. Forskare bakom modellen beskriver detta som en milstolpe för AI-forskningen, eftersom det bevisar att resonemangskapacitet hos språkmodeller kan utvecklas utan mänsklig styrning.
Resultaten av denna metod var dock inte perfekta från början. R1-Zero hade vissa brister, som svårigheter att generera sammanhängande text och en tendens att blanda olika språk. För att förbättra modellen implementerade DeepSeek en ny träningspipeline som kombinerade en liten mängd manuellt märkt data med flera omgångar av ren förstärkande inlärning. Det slutliga resultatet, R1, överträffade OpenAI:s GPT-o1 i flera tester inom matematik och programmering.
Vad betyder detta för AI-industrin?
DeepSeeks innovationer visar att stora AI-genombrott inte nödvändigtvis kräver enorma mängder resurser. Den kinesiska AI-industrins förmåga att utveckla toppmoderna modeller med begränsade resurser är en tydlig signal till västerländska AI-företag att de måste börja optimera sina egna metoder snarare än att enbart förlita sig på massiva investeringar i hårdvara.
Denna utveckling kan förändra AI-landskapet på flera sätt. Om andra företag tar efter DeepSeeks strategi kan vi komma att se fler AI-modeller som är både kraftfulla och kostnadseffektiva, vilket i sin tur kan leda till snabbare och mer tillgängliga framsteg inom artificiell intelligens.