Kako je DeepSeek-R1 preobrazil svet umetne inteligence

Januarja letos je manj znani kitajski AI laboratorij DeepSeek predstavil odprtokodni model DeepSeek-R1, ki je hitro postal tema pogovorov v Silicijevi dolini. Model je na več matematičnih in logičnih testih presegel vodilne modele, kot je OpenAI o1, ter navdušil s svojo zmogljivostjo, nizkimi stroški in odprtokodnostjo. DeepSeek je s tem izzval največje igralce na trgu umetne inteligence.

Uspeh kljub omejitvam tehnološke vojne

ZDA so s strogimi izvoznimi omejitvami poskušale omejiti dostop kitajskih podjetij do naprednih čipov. Posledično so se številna kitajska podjetja osredotočila na aplikacije, namesto na razvoj lastnih modelov. DeepSeek pa je dokazal, da je možno tekmovati na globalni ravni z optimizacijo programske opreme in učinkovitejšo uporabo omejenih virov.

“Namesto da se zanašajo na vrhunsko strojno opremo, je DeepSeek osredotočen na maksimiranje programske učinkovitosti,” je pojasnila Marina Zhang, strokovnjakinja za inovacije na Univerzi za tehnologijo Sydney.

Kdo stoji za DeepSeek?

DeepSeek je svoje korenine postavil v hedge skladu High-Flyer, ki je v preteklosti vlagal v superračunalnike za analizo finančnih podatkov. Leta 2023 je ustanovitelj Liang Wenfeng, magistrirani računalniški strokovnjak, usmeril sredstva hedge sklada v razvoj naprednih AI modelov. Vizija podjetja je bila usmerjena bolj v znanstveno radovednost kot v komercialni dobiček.

Liang je zgradil ekipo iz mladih doktorandov s prestižnih kitajskih univerz, kot sta Univerza Tsinghua in Peking. Mladostna energija in znanstvena predanost sta omogočili raziskovalno kulturo, ki je odstopala od bolj konkurenčnih delovnih okolij kitajskih tehnoloških gigantov.

Tehnološke inovacije

Zaradi omejenega dostopa do naprednih čipov, kot je Nvidia H100, je DeepSeek razvil učinkovitejše metode za trening modelov. Uporabili so napredne tehnike, kot so:

• Multi-head Latent Attention (MLA) in Mixture-of-Experts, ki zmanjšujeta porabo virov,
• prilagoditve komunikacijskih protokolov med čipi in optimizacije arhitekture modela.

Rezultat? DeepSeek-R1 je za svoj trening porabil desetino računske moči, ki jo potrebuje Meta za svoj model Llama 3.1.

Odprtost kot strateška prednost

DeepSeek je svoje inovacije objavil kot odprtokodno platformo, kar je omogočilo globalni AI skupnosti, da prispeva k nadaljnjemu razvoju. Ta pristop je prinesel veliko dobre volje in prispeval k hitrejšemu napredku.

“DeepSeek dokazuje, da je mogoče doseči vrhunske rezultate z optimizacijo obstoječih pristopov,” je dejala Wendy Chang, strokovnjakinja za politiko AI.

Spremembe za prihodnost

DeepSeek je postavil novo paradigmo v umetni inteligenci: manjši proračuni in inovativne metode lahko tekmujejo z dragimi projekti največjih igralcev. Njihov uspeh izziva tudi trenutne ameriške izvozne omejitve, saj kaže, da kitajska podjetja lahko premagajo ovire z inovacijami in kolektivnim znanjem.

DeepSeek-R1 ni le tehnološki dosežek, temveč simbol prilagodljivosti in kreativnosti v času omejitev. Njihov odprtokodni model bi lahko sprožil nove valove razvoja v umetni inteligenci ter spodbudil podobne inovacije po vsem svetu.