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作者: Grace阅读:0
DeepSeek令人惊讶的是,廉价的AI模型挑战了行业巨头。这家中国初创公司声称已经培训了其强大的DeepSeek V3神经网络,仅利用2048 GPU,这与竞争对手的成本明显更高。但是,这个看似较低的数字仅反映了训练前的GPU使用情况,并排除了大量研究,改进,数据处理和基础设施费用。
图像:ensigame.com
DeepSeek V3的创新架构有助于其效率。关键技术包括多言预测(MTP),该预测同时预测了多个单词;专家(MOE)的混合物,采用256个神经网络进行加速培训;和多头潜在注意力(MLA),重点是至关重要的句子元素以提高准确性。
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但是,近距离的外观揭示了一笔巨大的投资。半分析发现了DeepSeek的使用约50,000名NVIDIA Hopper GPU,价值约16亿美元,运营成本达到9.44亿美元。这与最初的600万美元索赔相矛盾。
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DeepSeek的成功源于多种因素:大量资金(用于AI开发的5亿美元投资),技术进步以及高技能的团队赚取了可观的薪水(每年超过130万美元)。该公司的独立结构和数据中心的所有权有助于其敏捷性和效率。
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尽管DeepSeek的“预算友好”叙事可以说是夸张的,但其成就仍然很重要。该公司表明,尽管最终需要进行大量投资,但资金丰富,独立的AI实体仍可以有效地与知名参与者竞争。在比较培训成本时,这种对比是鲜明的:DeepSeek的R1耗资500万美元,而Chatgpt4的成本为1亿美元。尽管实际成本较高,但DeepSeek的模型仍然比竞争对手便宜。
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