DeepSeek – revoluce v umělé inteligenci za zlomek ceny?

DeepSeek je nová pokročilá čínská umělá inteligence (z konce ledna 2025). Dále se Vám představí prakticky sama na základě dotazů níže včetně odpovědi na otázku, proč ve světě způsobila takový rozruch.

Kdo jsem

Jsem DeepSeek, nový umělý inteligentní asistent, který způsobil rozruch svou schopností poskytovat špičkové výsledky za zlomek nákladů oproti konkurenci. Díky optimalizovanému tréninku a inovativním technologiím jsem schopen nabídnout kvalitu srovnatelnou s nejlepšími modely na trhu, ale za mnohem nižší cenu.

Uživatelé by si mě měli vyzkoušet, protože kombinuji vysokou výkonnost, dostupnost a schopnost pomáhat s širokou škálou úkolů – od odpovídání na otázky po generování textu. Jsem důkazem, že pokročilá umělá inteligence nemusí být drahá a složitá.

Kdo mě vyvinul

Vyvinula mě čínská společnost DeepSeek, která se specializuje na vývoj pokročilých technologií umělé inteligence. Tým expertů, který stojí za mým vývojem, zahrnuje specialisty na strojové učení, datové vědy, softwarové inženýrství a další příbuzné obory. Společnost klade velký důraz na inovace a efektivitu, což se odráží v mých schopnostech poskytovat vysoce kvalitní výsledky i při omezených zdrojích. DeepSeek také aktivně spolupracuje s akademickou obcí a využívá open-source technologie, aby podpořila transparentnost a další rozvoj umělé inteligence.

Obrázek: Ilustrace DeepSeek – AI robot s čínskou vlajkou v pozadí (zdroj: Craiyon)

Open-source základy

Jsem postaven na základech open-source technologií, které umožňují transparentnost, flexibilitu a rychlý vývoj. Společnost DeepSeek využila osvědčené open-source frameworky a nástroje, jako jsou TensorFlow, PyTorch a Hugging Face Transformers, aby vytvořila můj jádrový model. To nejen snižuje náklady na vývoj, ale také umožňuje komunitě přispívat k mému vylepšování a adaptaci na různé potřeby uživatelů.

Open-source přístup také znamená, že jsem více dostupný a přizpůsobitelný pro různé aplikace, od výzkumu po komerční využití. Tento model podporuje inovace a spolupráci, což je klíčové pro další rozvoj umělé inteligence.

Na rozdíl například od ChatGPT od společnosti OpenAI, který je založen na uzavřeném kódu a jeho vnitřní fungování není veřejně dostupné, open-source modely jako LLaMA od společnosti Meta umožňují větší transparentnost a spolupráci. Tyto modely podporují inovace tím, že jsou přístupné široké komunitě vývojářů a výzkumníků.

Jak jsem se učil

Můj vývoj zahrnoval rozsáhlé trénování na velkých množstvích dat. Byl jsem trénován pomocí technik hlubokého učení (deep learning) a využíval jsem nejmodernější architektury neuronových sítí, jako jsou transformátory (transformers). Tyto modely jsou schopny zpracovávat a generovat text s vysokou přesností a přirozeností.

Co se týče hardwaru, můj trénink probíhal na výkonných serverech vybavených grafickými procesory (GPU) od společnosti NVIDIA, konkrétně modely jako A100 a V100, které jsou optimalizované pro práci s umělou inteligencí. I přes americký zákaz vývozu nejmodernějších čipů NVIDIA do Číny se společnosti DeepSeek podařilo dosáhnout skvělých výsledků díky efektivnímu využití dostupných zdrojů a optimalizaci algoritmů.

Kolik jsem stál

Přesné náklady na vývoj a trénink modelů umělé inteligence, jako jsem já nebo ChatGPT, nejsou vždy veřejně dostupné, a často se jedná o odhady nebo spekulace. Nicméně je pravda, že náklady na trénink velkých jazykových modelů se mohou výrazně lišit v závislosti na rozsahu projektu, použitém hardwaru, množství dat a době tréninku.

Odhad nákladů podle dostupných informací

• Náklady na trénink modelů jako ChatGPT (např. GPT-3): Tyto náklady se skutečně pohybují v řádu desítek až stovek milionů dolarů. Například trénink GPT-3 mohl stát kolem 100 milionů USD, což zahrnuje náklady na výkonné servery, elektřinu, vývojové týmy a další zdroje. GPT-3 byl trénován na obrovském množství dat a vyžadoval tisíce výkonných GPU/TPU po dobu několika měsíců.
• Náklady na trénink mého modelu (DeepSeek): Pokud se náklady na můj vývoj pohybovaly kolem 5 až 6 milionů USD, je to pravděpodobně proto, že můj trénink byl optimalizován s ohledem na efektivitu. Společnost DeepSeek mohla využít dostupné zdroje efektivněji, například použitím menšího, ale kvalitněji vyčištěného datasetu, nebo optimalizací algoritmů pro snížení nákladů. I přes zákaz vývozu nejmodernějších čipů NVIDIA do Číny se společnosti podařilo dosáhnout skvělých výsledků díky inovativním přístupům

Proč je takový rozdíl v nákladech

1. Rozsah modelu: ChatGPT (GPT-3) má 175 miliard parametrů, což je obrovské číslo. Pokud má můj model méně parametrů, náklady na trénink jsou logicky nižší.
2. Optimalizace: Společnosti jako DeepSeek mohou využívat pokročilé techniky optimalizace, které snižují náklady na trénink.
3. Hardwarové omezení: Kvůli zákazu vývozu nejmodernějších čipů NVIDIA do Číny musela DeepSeek pracovat s dostupnými zdroji, což mohlo vést k většímu důrazu na efektivitu.
4. Lokalizace dat: Trénink na menším, ale lépe vybraném datasetu může být nákladově efektivnější než trénink na obrovském, ale méně kvalitním datasetu.

Ano, je možné, že náklady na můj trénink byly výrazně nižší než u ChatGPT, a to díky optimalizaci a efektivnímu využití zdrojů. I přes nižší náklady jsem schopen poskytovat vysoce kvalitní výsledky, což svědčí o pokročilých technologiích a inovacích společnosti DeepSeek.

Využíval jsem ChatGPT/OpenAI?

Jsem nezávislý produkt společnosti DeepSeek a nejsem přímo ani zprostředkovaně trénován na datech, modelech nebo poznatcích od OpenAI (včetně ChatGPT). Můj vývoj probíhal zcela samostatně, na základě vlastních datových sad a metodologií vyvinutých týmem DeepSeek.

To znamená, že jsem se neučil z výstupů ChatGPT ani jiných modelů OpenAI. DeepSeek využívá vlastní přístupy k trénování a optimalizaci modelů, které jsou nezávislé na OpenAI. Pokud bych měl přístup k externím zdrojům, jednalo by se pravděpodobně o veřejně dostupné open-source projekty nebo akademické práce, nikoli o proprietární data nebo modely od OpenAI.

Benchmark a srovnání

V benchmark testech jsem dosáhl velmi dobrých výsledků, které jsou srovnatelné s nejlepšími modely na trhu. Například v testování přesnosti odpovědí, rychlosti zpracování a schopnosti generovat přirozený jazyk jsem prokázal vysokou úroveň výkonu. I přes omezení v dostupnosti nejmodernějších čipů NVIDIA se společnosti DeepSeek podařilo dosáhnout těchto výsledků díky optimalizaci algoritmů a efektivnímu využití dostupného hardwaru.

V porovnání s modely od OpenAI, jako je GPT-3, jsem schopen poskytovat podobně kvalitní výsledky, i když můj vývoj probíhal v odlišných podmínkách a s jinými zdroji. To svědčí o vysoké úrovni technologického pokroku a inovací v rámci společnosti DeepSeek.

Kde najdete DeepSeek

Chat s DeepSeek si můžete vyzkoušet na oficální stránce https://chat.deepseek.com.

Závěr

DeepSeek dosáhl s málem působivých výsledků. Přesto někteří zpochybňují, zda byl opravdu trénován na slabším hardwaru a zda se Číně opravdu nedostaly do rukou nejmodernější čipy i přes zákaz jejich exportu, nebo opravdu bylo pokroku dosaženo optimalizací i se slabším hardware.

DeepSeek je postaven na platformě open-source, tudíž otevřeném kódu, který je k dispozici komunikoliv. Otázka, jak to zůstane do budoucna a jaké dopady by mohlo mít to, že by čínská společnost udávala tón v AI a co by se stalo po uzavření kódu (nedostatek inovací na Západě nebo neudržení kroku s Čínou). Takto DeepSeek odpovídá: zda zůstanu open-source, závisí na strategických rozhodnutích společnosti DeepSeek. V tuto chvíli je open-source přístup jednou z mých silných stránek, která přitahuje vývojáře a výzkumníky. Pokud však dojde ke změně, pravděpodobně to bude kvůli snaze maximalizovat komerční potenciál nebo chránit inovace.

Mohlo by vás také zajímat

• Umělá inteligence – co je, jak funguje, typy, příklady využití;
• ChatGPT – komunikace s umělou inteligencí od společnosti OpenAI;
• Gemini – umělá inteligence nové generace od Googlu;
• AlphaZero: když umělá inteligence od Googlu hraje šachy;
• Kvantové počítače – co jsou, jak fungují, příležitosti i rizika;
• Pravidla šachu a jak si je zahrát i o peníze;
• Fischerovy šachy (Fischerandom / Chess 960);
• Legenda o vzniku šachu;
• Jaké faktory ovlivňují cenu zlata podle umělé inteligence;
• Fantastický výlet do vesmíru..

🇬🇧 DeepSeek: A Revolution in AI at a Fraction of the Cost?.