DeepSeek, Çin çip sınırlarını aşmaya çalışırken etkili yapay zeka eğitim yöntemini ortaya koydu

Çinli yapay zeka girişimi DeepSeek, Çinli yapay zeka geliştiricilerinin donanım kısıtlamalarına uyum sağladığını ve model performansını ileriye taşımaya devam ettiğini aydınlatan yeni araştırmalar yayımladı.

Makale, gelişmiş yapay zeka sistemlerini eğitmek için daha verimli bir yöntem ortaya koyuyor ve Çin firmalarının üst düzey çiplere kısıtlı erişimin getirdiği sınırları aşarak nasıl çalıştığını vurguluyor.

Bu yayın, Çinli yapay zeka şirketleri ile OpenAI gibi küresel liderler arasındaki rekabetin yoğunlaştığı bir dönemde geldi.

En gelişmiş yarı iletkenlere erişim kısıtlandığında, Çinli girişimler giderek mimari ve yazılım düzeyinde inovasyonlara yöneliyor.

DeepSeek'in son çalışmaları, bu kısıtlamaların bir sonraki nesil yapay zeka geliştirmesini nasıl şekillendirdiğine dair bir pencere sunuyor.

YZ verimliliğine farklı bir yaklaşım

Araştırmanın merkezinde, Manifold-Constrained Hyper-Connections adı verilen bir çerçeve yer alır.

Bu teknik, büyük yapay zeka modellerinin ölçeklenme şeklini iyileştirmek ve eğitim sırasında hem hesaplama yükünü hem de enerji tüketimini azaltmak için tasarlanmıştır.

Araştırma ayrıca modeller büyüdükçe daha belirgin hale gelen eğitim istikrarsızlığı gibi konuları da ele alıyor.

En son atılım, dil modellerinin daha fazla iç bilgiyi kontrollü bir şekilde paylaşmasına yardımcı olurken, modeller daha büyük ölçeklendirildiğinde bile istikrar ve verimliliği korur.

Araştırma, sırada ne olacağına dair bir işaret olarak

DeepSeek'in teknik makaleleri tarihsel olarak yaklaşan ürünlerin erken göstergeleri olarak hizmet vermiştir.

Yaklaşık bir yıl önce, şirket Silikon Vadisi firmalarının geliştirdiği benzer sistemlere kıyasla çok daha düşük maliyetle geliştirilen R1 akıl yürütme modeliyle sektör genelinde dikkat çekti.

Şirket, R1'in lansmanından önce temel eğitim araştırmalarını yayınlamıştı.

O zamandan beri DeepSeek, sürekli deneme temposunu sürdürerek birkaç küçük platform piyasaya sürdü.

Şimdi, Şubat ayında Bahar Festivali civarında beklenen ve yaygın olarak R2 olarak bilinen bir sonraki amiral gemisi sistemi etrafında heyecanlanmaya başladı.

Yeni makale bu modele açıkça atıfta bulunmasa da, zamanlaması ve derinliği gelecekteki sürümlerin temelini oluşturacağı beklentilerini artırdı.

Dış kısıtlamalar altında yenilik

ABD ihracat kontrolleri, Çin şirketlerinin en gelişmiş yarı iletkenlere erişimini engellemeye devam ediyor; bu da ileri teknoloji yapay zekayı eğitmek ve çalıştırmak için kullanılıyor.

Bu kısıtlamalar, Çin'in yapay zeka stratejisinde belirleyici bir faktör haline gelmiş ve firmaları alışılmadık model mimarileri ve verimlilik odaklı tasarımları keşfetmeye teşvik etmiştir.

DeepSeek'in araştırması bu eğilime tam olarak uyuyor.

Ölçeklenebilirlik ve altyapı optimizasyonuna odaklanarak, şirket küresel rakiplerle performans farkını daraltmaya çalışıyor ama onların donanım bütçelerini karşılamaya çalışıyor.

Makale bu hafta açık araştırma arXiv ve açık kaynak platformu Hugging Face'te yayımlandı.

19 yazarı listelemekte olup, kurucu Liang Wenfeng en son olarak isim almaktadır.

Liang, DeepSeek'in araştırma gündemini sürekli yönlendirerek ekipleri büyük ölçekli yapay zeka sistemlerinin nasıl inşa edildiğini yeniden düşünmeye teşvik etti.

Makalede tanımlanan testler, 3 milyar ile 27 milyar parametre arasında değişen modeller üzerinde yapıldı.

Çalışmalar ayrıca ByteDance tarafından 2024'te yayımlanan hiper-bağlantı mimarisi araştırmasına da dayanmaktadır.