DeepSeek: Cách mạng hóa đào tạo AI với chi phí tối ưu và hiệu suất cao

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ và chi phí đáng kể. Tuy nhiên, DeepSeek, một công ty khởi nghiệp AI từ Trung Quốc, đã thu hút sự chú ý toàn cầu khi tuyên bố phát triển thành công mô hình AI mạnh mẽ chỉ với khoảng 2.000 GPU và chi phí đào tạo khoảng 6 triệu USD. Điều này đặt ra câu hỏi về tính khả thi và những chiến lược mà DeepSeek đã áp dụng để đạt được thành tựu này.

Phương pháp tiếp cận của DeepSeek

Thông thường, các công ty AI lớn như OpenAI hay Google sử dụng siêu máy tính với hơn 16.000 chip chuyên dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn. Chi phí cho quá trình này có thể lên đến hàng trăm triệu USD. DeepSeek đã chọn một hướng đi khác bằng cách sử dụng khoảng 2.000 GPU, cụ thể là các chip Nvidia H800, để đào tạo mô hình của mình. Theo báo cáo, công ty đã áp dụng một số kỹ thuật tối ưu hóa để giảm đáng kể chi phí đào tạo xuống còn khoảng 6 triệu USD, chỉ bằng 1/10 so với số tiền mà Meta đã chi cho công nghệ AI mới nhất của họ.

Chiến lược tối ưu hóa

DeepSeek đã triển khai một số chiến lược để tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình:

1. Phân chia mô hình thành các chuyên gia nhỏ: Thay vì sử dụng một mô hình lớn duy nhất, DeepSeek chia hệ thống thành nhiều mạng nơ-ron nhỏ, mỗi mạng chuyên về một lĩnh vực cụ thể như thơ ca, lập trình máy tính, sinh học hay vật lý. Có thể có tới 100 hệ thống "chuyên gia" như vậy, mỗi hệ thống tập trung vào một lĩnh vực riêng biệt. Việc này giúp giảm tải và tối ưu hóa quá trình đào tạo.

2. Kết hợp với hệ thống tổng quát: Các hệ thống "chuyên gia" được kết nối với một hệ thống "tổng quát" để điều phối và trao đổi thông tin. Sự kết hợp này giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn và giảm thiểu sự trùng lặp trong quá trình xử lý dữ liệu.

3. Nén dữ liệu: DeepSeek áp dụng kỹ thuật nén dữ liệu bằng cách giảm độ chính xác của các phép tính từ 16 bit xuống còn 8 bit. Mặc dù mỗi phép tính trở nên kém chính xác hơn, nhưng tổng thể mô hình vẫn đạt được hiệu suất cao và giảm đáng kể nhu cầu về tài nguyên tính toán.

Những tranh cãi xung quanh tuyên bố của DeepSeek

Mặc dù DeepSeek tuyên bố chỉ sử dụng 2.000 GPU và chi phí đào tạo 6 triệu USD, một số chuyên gia cho rằng con số này có thể chưa phản ánh đầy đủ toàn bộ chi phí. Báo cáo từ SemiAnalysis chỉ ra rằng tổng chi phí vốn cho máy chủ của DeepSeek có thể lên tới 1,3 tỷ USD, bao gồm cả việc vận hành và bảo trì các cụm GPU lớn.

Ngoài ra, có ý kiến cho rằng DeepSeek có thể đã sử dụng các kỹ thuật như "distillation" (chưng cất) từ các mô hình lớn hơn như GPT-4 của OpenAI để huấn luyện mô hình của mình, điều này có thể vi phạm các điều khoản sử dụng và đặt ra câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ.

Phản ứng từ cộng đồng công nghệ

Sự xuất hiện của DeepSeek đã gây ra những phản ứng mạnh mẽ trong cộng đồng công nghệ. Cổ phiếu của Nvidia, nhà sản xuất chip AI hàng đầu, đã giảm 17% trong một ngày, tương đương với việc mất 600 tỷ USD vốn hóa thị trường, do lo ngại về sự cạnh tranh từ các mô hình AI chi phí thấp như của DeepSeek.

Tuy nhiên, một số chuyên gia cho rằng phản ứng này có thể quá mức và nhấn mạnh rằng mặc dù DeepSeek đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc tối ưu hóa chi phí, nhưng điều này không nhất thiết làm giảm nhu cầu về các chip AI hiệu suất cao. Thực tế, việc cải thiện hiệu suất và giảm chi phí có thể thúc đẩy việc áp dụng AI rộng rãi hơn, từ đó tăng nhu cầu về phần cứng AI.

DeepSeek đã mang đến một góc nhìn mới về cách tiếp cận trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn, tập trung vào việc tối ưu hóa và giảm chi phí. Mặc dù còn nhiều tranh cãi và câu hỏi chưa được giải đáp, những thành tựu của DeepSeek có thể thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trong lĩnh vực AI, mở ra cơ hội cho các công ty khởi nghiệp và các tổ chức với nguồn lực hạn chế tham gia vào cuộc cách mạng công nghệ này.