DeepSeek 技術的背後: 為什麼它比 OpenAI 更引人注目?

2025-01-30
DeepSeek 技術的背後: 為什麼它比 OpenAI 更引人注目?

AI 開發主要由擁有龐大資源的公司主導,OpenAI 是其中的佼佼者。

然而,中國的 AI 創業公司 DeepSeek 推出了DeepSeek-R1 ,這是一個替代方案,能以更低的成本提供相若的效能

DeepSeek-R1 的訓練成本僅為 600 萬美元,而OpenAI 的 GPT-4 據報則需要超過 1 億美元。儘管資源上的差異,DeepSeek-R1 在推理、編碼和語言理解方面的表現都很好。

本文將探討DeepSeek 的技術、成本效益以及開放原始碼的可及性,並與 OpenAI 的方法進行比較。

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DeepSeek 如何以不同的方式訓練 AI

訓練過程對於決定 AI 模型的表現起著關鍵作用。DeepSeek-R1 與 OpenAI 的 GPT-4 採用不同的策略,DeepSeek 著重於效率,而 OpenAI 則以大規模運算為優先。

DeepSeek 的方法: 強化學習實現高效訓練

DeepSeek-R1 依靠強化學習,允許模型從錯誤中學習,並隨時間改進其推理能力。這種方法可以提高人工智能處理編碼和邏輯決策等任務的能力,而不需要過多的人為干預

  • DeepSeek-R1 使用 2,048 個 Nvidia H800 GPU 進行訓練,這是高成本效益的高端晶片替代方案。
  • DeepSeek-R1使用 2,048 Nvidia H800 GPU訓練,是高成本效益的高端晶片替代方案
  • 這讓 DeepSeek 無需大量資料集即可達到高準確度。

藉由優先考量效率,DeepSeek 可降低訓練成本,同時在AI 基準中維持 強大效能 

OpenAI 的方法: 大規模資料與計算

OpenAI 採取了不同的方法,專注於使用龐大的資料集尖端硬體 來訓練模型

  • 據報導,GPT-4 需要 8,000 個 Nvidia H100 GPU,這是目前最昂貴的 AI 晶片之一。
  • 模型在更大的資料集上進行訓練,以確保廣泛的知識覆蓋。
  • 監督微調發揮了關鍵作用,這意味著需要人為干預來改善反應。

雖然這種方法可以產生能力 極高 的模型,但成本高昂且需要大量資源。

DeepSeek 的方法證明,強大的 AI 模型並不總是需要昂貴的硬體或極大的資料量

成本比較: DeepSeek 如何以更少的成本實現更多的成果

開發 AI 模型 的成本 是新成立的 AI 創業公司 最大的障礙之一DeepSeek 的方法證明了 AI 開發可以有效率地完成,而不需要十億美元的投資。

DeepSeek-R1:具成本效益的人工智能模型

DeepSeek 的訓練成本約為 600 萬美元,只是 GPT-4 預估成本的一小部分。透過專注於高效率的硬體與最佳化的訓練,DeepSeek-R1在不需要過度花費的情況下,就能提供具有競爭力的效能。

  • DeepSeek-R1 使用 H800 GPU ,雖然價格較低,但對於 AI 訓練仍然有效
  • 經過優化的演算法,讓模型不需要大型資料集也能達到高效能。
  • 它的建立以效率為考量,減少不必要的計算成本。

這種方法降低了 AI 開發的門檻,讓那些沒有 OpenAI 資金水準的公司也能更容易地進行AI 開發

OpenAI 的 GPT-4:高成本與大規模運算

OpenAI 的訓練方法雖然有效,但所依賴的預算卻是大多數 AI 創業公司無法負擔的

  • 訓練 GPT-4 的估計成本超過 1 億美元,使其成為有史以來最昂貴的 AI 模型之一。
  • 它使用高階的 Nvidia H100 GPU ,性能優異,但價格卻高得多。
  • 雲端運算的費用也增加了整體成本,使得維護與更新的費用昂貴。

儘管 OpenAI 的策略帶來了高能力的 AI 模型,但所需的財務投資限制了誰能開發這樣的系統

DeepSeek證明了高性能的 AI 模型不需要過多的花費,使其成為尋找具有成本效益的 AI 解決方案的公司的可行選擇

開放源碼與專利 AI:誰最受益?

DeepSeek 和 OpenAI的另一個關鍵差異在於其 AI 模型的可及性

DeepSeek 的開放源碼模式: 鼓勵合作

DeepSeek 已將DeepSeek-R1 開源,允許開發人員和研究人員不受任何限制地使用和改進模型。

  • 該模型以 MIT 授權提供意味著任何人都可以修改和應用它。
  • 開發人員可以將 DeepSeek-R1 整合到自己的專案中,鼓勵更廣泛的應用。
  • 它允許人工智能研究人員進行改進實驗,促進創新。

DeepSeek 將其模型開放源碼,促進 AI 發展 超越企業控制,確保 AI 的進步能被廣泛使用。

OpenAI 的封閉模式: 有限存取

OpenAI 採取了不同的路徑,選擇保留 GPT-4 的專屬性。

  • 開發人員只能透過付費 API 來存取 OpenAI 的模型,這表示他們無法完全控制 AI。
  • 客製化功能有限,公司無法針對特定需求微調模型。
  • OpenAI 控制模型的更新和部署,限制了獨立開發。

雖然這可以確保品質控制和安全性,但卻限制了可及性降低了小型公司自由使用 AI 的能力

DeepSeek 的開放原始碼模式提供了更大的彈性,使其成為需要客製化 AI 解決方案的開發人員的更好選擇。

總結

DeepSeek 高效訓練方法、具成本效益的模型,以及開放原始碼的方式,使其成為 OpenAI 的有力競爭者。

雖然 OpenAI 在大規模的 AI 研究上仍然領先,但DeepSeek 卻證明了 AI 開發並不需要依賴過度的花費

DeepSeek-R1將強化學習(reinforcement learning)優先於暴力計算(brute-force computing),以極低的成本實現了高性能。此外,DeepSeek-R1的開放源碼模式鼓勵合作,讓 AI 更容易獲得。

常見問題

DeepSeek-R1 與 GPT-4 的訓練有何不同?

DeepSeek-R1使用強化學習來有效提升推理能力,而 GPT-4則依賴大量資料集和人工微調來提升效能。

為什麼 DeepSeek-R1 的開發成本明顯較低?

DeepSeek-R1是在 2,048 個 Nvidia H800 GPU 上進行訓練,成本為 600 萬美元,而 GPT-4 則需要8,000 個 Nvidia H100 GPU 1 億美元以上的訓練預算

DeepSeek 的開源模式為何重要?

DeepSeek允許開發者存取和修改其 AI 模型,鼓勵更廣泛的採用,而 OpenAI 則保持其 AI 模型的專屬性,僅透過付費 API 提供

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