DeepSeek משנה את כללי המשחק בבינה מלאכותית

• ג'י.פי טובה
• ינואר 2, 2025
• חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
• AI, LLMs
• 0תגובות

חדשנות בבינה מלאכותית: DeepSeek משנה את כללי המשחק

בעולם הבינה המלאכותית, שם חוק אחד במשך זמן רב – בניית מודלים לשוניים גדולים (LLMs) דורשת השקעות עתק של מיליארדי דולרים. אך DeepSeek, סטארט-אפ סיני לבינה מלאכותית, שבר לאחרונה את הפרדיגמה המקובלת הזו עם הישג מרשים: פיתוח מודל בינה מלאכותית ברמה עולמית בעלות נמוכה של 5.6 מיליון דולר בלבד.

מודל V3 של DeepSeek: תחרות ישירה עם ענקיות התעשייה

מודל V3 של DeepSeek יכול להתמודד ישירות עם ענקיות התעשייה כגון Gemini של גוגל והדורות האחרונים של OpenAI, כל זאת תוך שימוש בשיעור קטן בלבד של משאבי החישוב הנדרשים בדרך כלל. ההישג זכה לתשומת לב רבה מצד מנהיגי התעשייה, והנקודה המרשימה במיוחד היא שDeepSeek הצליחה להגיע להישג זה על אף ההגבלות על יצוא משבבי Nvidia המתקדמים ביותר מצד ארצות הברית.

כלכלת בינה מלאכותית יעילה

נתונים מספרים סיפור מרתק של יעילות

הנתונים הללו מספרים סיפור מרתק של יעילות. בעוד שרוב המודלים המתקדמים של בינה מלאכותית דורשים בין 16,000 ל-100,000 כרטיסי GPU לצורך האימון, DeepSeek הצליחה עם רק 2,048 כרטיסי GPU שפעלו במשך 57 ימים בלבד. אימון המודל צרך 2.78 מיליון שעות GPU על שבבי Nvidia H800 – מספר מצומצם באופן מפתיע עבור מודל עם 671 מיליארד פרמטרים.

כדי להבין את גודל ההישג, ניתן להשוות למטא שהייתה זקוקה לכ-30.8 מיליון שעות GPU – כ-11 פעמים יותר כוח חישוב – כדי לאמן את מודל Llama 3 שלה, שבעצם מכיל פחות פרמטרים, 405 מיליארד. גישתה של DeepSeek דומה לסדנה ממוקדת בנושא אופטימיזציה תחת מגבלות. בעבודה עם כרטיסי GPU H800 – שבבים שתוכננו במיוחד עבור השוק הסיני על ידי Nvidia עם יכולות מופחתות – החברה הפכה מגבלות פוטנציאליות להזדמנויות לחדשנות ופיתחה פתרונות תוכנה מותאמים אישית שמקסימליזירו יעילות.

בזמן שהמתחרים ממשיכים להניח שהשקעות עתק הן הכרחיות, DeepSeek ממחישה שהמצאתיות וניצול יעיל של משאבים יכולים לשוות את מגרש המשחקים ולהוביל להישגים מרשימים.

הנדסת הבלתי אפשרי: גישה טכנית חדשנית

פריצות דרך משמעותיות מגיעות מעבודה תחת מגבלות

הישג של DeepSeek טמון בגישה הטכנית החדשנית שלה, המראה שלפעמים פריצות הדרך המשפיעות ביותר מגיעות מתוך עבודה תחת מגבלות ולא מזריקת משאבים בלתי מוגבלים לבעיה.

בלב החדשנות הזו נמצאת אסטרטגיה הנקראת ‘איזון עומס ללא הפסדי עזר’. תארו לעצמכם זאת כמו תזמור של מערכת עיבוד מקבילית ענקית, שבה במסגרת הגישה המסורתית הייתם זקוקים לכללים מורכבים וענישות כדי לשמור על תפעול חלק. DeepSeek הפכה חוכמה מקובלת זו על ראשה, ופיתחה מערכת שמטבעה שומרת על איזון ללא העומס הנלווה לגישות מסורתיות.

הצוות גם חלוץ במה שהם מכנים ‘חיזוי מרובה אסימונים’ (MTP) – טכניקה חדשנית שמאפשרת למודל לחשוב על הבא על ידי חיזוי מספר אסימונים בו-זמנית. הלכה למעשה, זה מתורגם לשיעור קבלה גבוה של 85-90% לחיזויים אלה בנושאים שונים, ומספק מהירות עיבוד שיפור של פי 1.8 ממהירות הגישות הקודמות.

האדריכלות הטכנית עצמה היא יצירת מופת של יעילות. V3 של DeepSeek משתמש בגישת mixture-of-experts עם 671 מיליארד פרמטרים כוללים, אך הנה הטריק המתוחכם – הוא מפעיל רק 37 מיליארד מתוכם עבור כל אסימון. הפעלה סלקטיבית זו פירושה שהם מקבלים את יתרונות המודל העצום תוך שמירה על יעילות מעשית גבוהה.

גם בחירתם במסגרת האימון FP8 בדיוק מעורב היא קפיצה קדימה. במקום לקבל את המגבלות המסורתיות של דיוק מופחת, הם פיתחו פתרונות מותאמים אישית ששומרים על דיוק תוך הפחתה משמעותית של דרישות הזיכרון והחישוב.

גלי ההשפעה במערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית

השלכות רחבות היקף על התעשייה והקהילה

ההשפעה של הישג DeepSeek מתפשטת הרבה מעבר למודל מוצלח אחד. עבור פיתוח הבינה המלאכותית באירופה, פריצת הדרך הזו רלוונטית במיוחד. מודלים מתקדמים רבים אינם מגיעים לאיחוד האירופי מכיוון שחברות כמו מטא וOpenAI אינן יכולות או אינן רוצות להתאים את עצמן לחוק האירופי עבור בינה מלאכותית. גישתה של DeepSeek מראה שניתן לבנות בינה מלאכותית חדשנית ללא קבוצות עצומות של כרטיסי GPU – הכל עניין של שימוש יעיל במשאבים הזמינים.

התפתחות זו מדגימה גם כיצד הגבלות על יצוא יכולות לעודד חדשנות. המגבלות על גישת DeepSeek לחומרה מתקדמת אילצו אותם לחשוב באופן שונה, ובכך הובילו לאופטימיזציות תוכנה מרחיקות לכת שייתכן שלא היו מצויות אף פעם בסביבת עושר משאבים.

השלכות הדמוקרטיזציה הן עמוקות. בעוד שענקיות התעשייה ממשיכות לשרוף מיליארדים, DeepSeek יצרה תוכנית עבודה ליצירת בינה מלאכותית יעילה ויעילה מבחינת עלות. זה עשוי לפתוח דלתות עבור חברות קטנות ומוסדות מחקר שבעבר לא יכלו להתחרות בשל מגבלות משאבים.

עם זאת, זה אינו אומר שתשתיות מחשוב גדולות הופכות לבלתי רלוונטיות לחלוטין. התעשייה מתמקדת יותר ויותר בהגדלת זמני השלכות – משך הזמן שמודל לוקח כדי ליצור תשובות. ככל שמגמה זו נמשכת, תידרשנה עדיין תשתיות חישוב משמעותיות, וככל הנראה אף יותר מכך בעתיד.

אך DeepSeek שינתה באופן מהותי את השיח. ההשלכות לטווח ארוך ברורות: אנו נכנסים לעידן שבו חשיבה חדשנית וניצול יעיל של משאבים עשויים להיות חשובים יותר מאשר עוצמת חישוב גרידא. עבור קהילת הבינה המלאכותית, זה אומר להתמקד לא רק במה שיש לנו כמשאבים, אלא גם בשאלה כיצד אנחנו משתמשים בהם ביצירתיות ובחוכמה.

שאלות נפוצות

מהי חשיבותו של הישג DeepSeek?

הישג DeepSeek מראה שבניית מערכות בינה מלאכותית חדשניות אינה תלויה בהכרח בהשקעות עתק. הם הוכיחו שניתן להשיג תוצאות מרשימות באמצעות ניצול יעיל של משאבים זמינים ופתרונות תוכנה מותאמים אישית, וזאת תוך חיסכון משמעותי בעלויות.

מהן השלכות הישג זה על תעשיית הבינה המלאכותית?

הישג זה יכול לפתוח דלתות לדמוקרטיזציה של פיתוח בינה מלאכותית, בהפוך אותה לנגישה יותר לחברות קטנות ומוסדות מחקר עם מגבלות משאבים. כמו כן, הוא מדגיש את החשיבות של חדשנות טכנולוגית על פני השקעות עתק בלבד.

כיצד DeepSeek הגיעה להישג זה למרות המגבלות על יצוא ארה”ב?

במקום להתבסס על שבבי GPU מתקדמים, DeepSeek נאלצה לעבוד עם שבבים מוגבלים יותר המיועדים לשוק הסיני. לחץ זה הוביל אותם לפתח פתרונות תוכנה יצירתיים ויעילים כדי למקסם את הביצועים תחת מגבלות.

מה הטכנולוגיה המפתח מאחורי הישג זה של DeepSeek?

הטכנולוגיה המרכזית כוללת טכניקות כמו ‘איזון עומס ללא הפסדי עזר’, ‘חיזוי מרובה אסימונים’ ושימוש באדריכלות mixture-of-experts מיוחדת שמאפשרת להם לנצל יתרונות של מודל עצום תוך שמירה על יעילות מעשית גבוהה.

מה תפקידה של תשתיות מחשוב גדולות לאור הישג זה?

למרות השגיה של DeepSeek, תשתיות מחשוב גדולות יישארו רלוונטיות כאשר התעשייה ממוקדת יותר בהגדלת זמני השלכות (inference) של מערכות מתקדמות. עם זאת, יעילות עשויה להיות חשובה לא פחות ממשאבים גדולים לעצמם.