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DeepSeek的确在一定程度上以相对较少的算力实现了与ChatGPT相媲美的效果,但并不能就此得出算力投资可以减小、不需要多少算力的结论,具体分析如下:

DeepSeek以少算力实现类似效果的原因

- 技术创新:DeepSeek采用“强化学习驱动的极简架构”,如8位浮点精度(FP8)、混合专家(MoE)架构和自研DualPipe通信系统,将训练成本压缩至557万美元。

- 训练优化:仅用8000道数学题完成训练,而传统方法需数百万题。

- 硬件突破:通过混合专家架构等创新,让低端芯片也能驾驭顶级AI模型,如6710亿参数的DeepSeek - V3,每次推理仅激活37亿参数,消费级GPU即可运行。

不能减少算力投资的原因

- AI发展需求:随着人工智能技术的不断演进和发展,AI模型的规模在不断扩大,对算力的需求也在持续增长。

- 应用场景拓展:AI应用场景越来越广泛,除了自然语言处理,在图像识别、自动驾驶、医疗等众多领域的应用都需要大量算力支持。

- 竞争与创新:行业竞争激烈,各企业和研究机构为了在AI领域取得领先,不断研发新的模型和技术,这都需要算力支持。

- 技术限制:虽然算法和架构的优化可以提高效率,但在当前技术条件下,算力仍然是制约AI发展的重要因素,特别是对于一些复杂的任务和大规模的模型训练。
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