Поддержка инклюзивности: DeepSeek нацелен на распространение ИИ в глобальном масштабе, независимо от экономического состояния региона.
4.2. Снижение стоимости обучения и использования
Инновации в архитектуре DeepSeek и ее обучение с использованием RL приводят к снижению вычислительных затрат.
Ключевые аспекты:
Оптимизация обучения: Использование "холодного старта" и RL вместо массивных наборов данных для SFT.
Энергоэффективность: Значительное снижение потребления электроэнергии, что делает DeepSeek более экологичным выбором.
Масштабируемость: Гибкость DeepSeek позволяет развертывать модель с минимальными затратами даже на инфраструктуре с ограниченными ресурсами.