Глава 3. Дистилляция знаний в DeepSeek
3.1. Как перенос знаний улучшает производительность
Дистилляция знаний (Knowledge Distillation) – это процесс передачи опыта от большой, высокопроизводительной модели ("учителя") к более компактной модели ("ученику"). DeepSeek использует этот подход для достижения баланса между производительностью и экономичностью.
Основные аспекты:
Концентрация ключевых знаний: Вместо передачи всех данных модель "учитель" фокусируется на важных аспектах, таких как вероятности или представления значимых взаимосвязей.
Ускорение обучения: Модель "ученик" быстрее достигает желаемой производительности благодаря эффективному обучению на основе выверенных выходных данных "учителя".
Сохранение высокого качества: Дистиллированные модели демонстрируют сопоставимые результаты с оригинальными большими моделями, сохраняя точность и контекстуальность.
3.2. Компактные модели для устройств с ограниченными ресурсами
DeepSeek решает важную задачу – расширение возможностей компактных моделей для использования на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью.
Преимущества компактных моделей:
Доступность: Они легко интегрируются в мобильные устройства, IoT-системы и локальные серверы.
Снижение энергопотребления: Оптимизированные модели требуют меньше вычислительных ресурсов, что делает их подходящими для экологичных и масштабируемых решений.
Расширение областей применения: Компактные версии DeepSeek позволяют внедрять ИИ даже в тех местах, где ранее это было невозможно, например, в сельских регионах или автономных системах.
Пример: локальная модель DeepSeek может использоваться врачами в удаленных районах для мгновенного анализа медицинских данных без необходимости подключения к облачным системам.
Глава 4. Преимущества DeepSeek
4.1. Высокая производительность и демократизация доступа к ИИ
DeepSeek сочетает передовые алгоритмы с продуманной оптимизацией, что позволяет ей достигать результатов, сравнимых с лидерами отрасли, такими как GPT-4, при более низких затратах.
Доступность для разработчиков: Открытый исходный код DeepSeek и поддержка сообществом способствуют созданию новых решений на ее основе.
Снижение барьеров входа: Низкая стоимость использования делает ИИ доступным для малого и среднего бизнеса, а также образовательных и исследовательских учреждений.