DeepSeek出奇招 降本增效惠用戶
你一定已經聽說了DeepSeek這個名字，作為中國本土誕生的人工智能（AI），它的出現對於各行各業產生巨大影響，不少企業甚至引入AI員工來提升效率。AI風靡已有時日，早前的ChatGPT、Gemini等AI已經擁有十分驚人的性能，那麼與它們相比，DeepSeek究竟有何不同呢？
對於企業而言，DeepSeek最顯著的優勢或許是其訓練成本極低，例如DeepSeek-R1的訓練成本僅為557.6萬美元，而類似性能的OpenAI模型訓練成本則高達數十億美元。憑借低成本、開源策略和針對中文語境的優化，DeepSeek在特定領域和市場中表現出色，尤其適合資源有限的企業和對成本敏感的用戶。
DeepSeek的推理成本低主要得益於其在技術架構和訓練策略上的創新：
1. 多頭潛在注意力機制（MLA）
MLA是DeepSeek降低推理成本的關鍵創新之一。與傳統的Transformer架構相比，MLA將每次查詢所需的KV緩存減少了約93.3%。KV緩存是Transformer模型中用於存儲對話上下文數據的機制，減少KV緩存的需求意味着大幅降低了推理時的內存佔用和計算量，從而顯著降低了硬件需求和推理成本。
2. 混合專家模型（MoE）
該架構由多個小的專家模型組成，每個專家專注於不同的任務。這種架構使得模型在處理輸入數據時更加靈活高效，因為每個專家的規模較小，計算效率更高，訓練和存儲成本也相對較低。
3. 優化訓練策略
DeepSeek在訓練過程中採用了多種優化策略，通過使用較低精度的數據表示，在訓練時減少了GPU的內存使用，並顯著提升了訓練速度。此外，DeepSeek還通過減少人工標註數據，進一步降低了訓練成本。
4. 硬件與軟件協同優化
DeepSeek充分利用了現有硬件的性能，通過軟件優化彌補硬件限制。例如，DeepSeek在推理工作負載方面利用了H20 GPU的高內存帶寬和容量，進一步提升了推理效率。這種硬件與軟件的協同優化使得DeepSeek能夠在較低成本的硬件上實現高效的推理。
DeepSeek的一系列創新思路不只降低了企業接入成本，同時也為後續AI的發展提供了一系列優化思路。 ●文鯉
