新德里，1月29日（ANI）：随着社交媒体平台和股票市场因新人工智能公司DeepSeek的受欢迎而嗡嗡声，伯恩斯坦的一份报告称，DeepSeek看起来很棒，但不是奇迹，而且不是500万美元建造的。
该报告谈到了围绕DeepSeek模型的嗡嗡声，特别是该公司仅用500万美元就构建了与OpenAI相当的模型。根据这份报告，这种说法具有误导性，并没有反映出全部情况。
声明称：“我们相信DeepSeek并没有‘以500万美元打造OpenAI’”；这些模特看起来很棒，但我们不认为她们是奇迹；而由此引发的周末推特恐慌似乎被夸大了。”
伯恩斯坦的报告指出，DeepSeek开发了两个主要的人工智能模型家族：“DeepSeek- v3”和“DeepSeek R1”。V3模型是一个使用混合专家（MOE）体系结构的大型语言模型。
这种方法将多个较小的模型组合在一起工作，与其他大型模型相比，使用更少的计算资源，从而产生高性能。V3模型总共有6710亿个参数，在任何给定时间都有370亿个活动参数。
它还结合了创新技术，如多头潜在注意（MHLA），减少了内存使用，以及使用FP8计算的混合精度训练，提高了效率。
为了训练V3模型，DeepSeek使用了2,048个NVIDIA H800 GPU的集群，大约两个月的时间，总共约270万GPU小时用于预训练，280万GPU小时包括后训练。
虽然有些人估计这种培训的成本约为500万美元，基于每GPU小时2美元的租金，但报告指出，这一数字不包括开发模型所涉及的广泛研究、实验和其他成本。
第二个模型“DeepSeek R1”建立在V3的基础上，但使用强化学习（RL）和其他技术来显著提高推理能力。R1模型尤其令人印象深刻，在推理任务中与OpenAI的模型竞争。
然而，该报告指出，开发R1所需的额外资源可能是巨大的，尽管该公司的研究论文中没有量化。
尽管大肆宣传，但报告强调，DeepSeek的模型确实令人印象深刻。例如，V3模型在语言、编码和数学基准测试上的表现与其他大型模型一样好，甚至更好，而只使用一小部分计算资源。
例如，预训练V3需要大约270万GPU小时，这只是训练其他一些领先模型所需计算资源的9%。
总之，该报告概述说，虽然DeepSeek的成就是非凡的，但关于以500万美元建立一个OpenAI竞争对手的恐慌和夸大的说法被夸大了。(ANI)
