PEKING / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zeigen, dass Innovation nicht immer mit enormen finanziellen Mitteln verbunden sein muss. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür liefert das chinesische Startup DeepSeek, das mit einem Bruchteil der üblichen Ressourcen eine der leistungsstärksten KI-Systeme der Welt entwickelt hat.
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DeepSeek hat kürzlich für Aufsehen gesorgt, als es bekannt gab, dass es eines der weltweit leistungsstärksten KI-Systeme mit deutlich weniger Computerchips als üblich entwickelt hat. Während andere Unternehmen auf Supercomputer mit über 16.000 spezialisierten Chips setzen, benötigte DeepSeek lediglich etwa 2.000. Diese Effizienz wurde durch eine Reihe technologischer Tricks erreicht, die die Kosten für den Aufbau des Systems erheblich reduzierten.
Die führenden KI-Technologien basieren auf neuronalen Netzwerken, die ihre Fähigkeiten durch die Analyse riesiger Datenmengen erlernen. Diese Systeme analysieren monatelang nahezu alle englischen Texte im Internet sowie zahlreiche Bilder, Töne und andere Multimedia-Inhalte. Dies erfordert enorme Rechenleistung, die traditionell durch spezialisierte Grafikprozessoren (GPUs) bereitgestellt wird. Diese Chips, ursprünglich für die Grafikdarstellung in Videospielen entwickelt, sind auch hervorragend für die mathematischen Berechnungen geeignet, die neuronale Netzwerke antreiben.
DeepSeek hat die Kosten durch die Anwendung der Methode der „Mixture of Experts“ gesenkt. Anstatt ein einziges neuronales Netzwerk zu schaffen, das alle Muster in den Daten lernt, teilte DeepSeek das System in viele kleinere Netzwerke auf, die jeweils auf ein bestimmtes Fachgebiet spezialisiert sind. Diese Experten-Netzwerke wurden mit einem allgemeinen System kombiniert, das die Interaktionen zwischen den Experten koordinierte.
Ein weiterer Trick von DeepSeek bestand darin, die mathematischen Berechnungen zu optimieren. Anstatt Zahlen in 16-Bit-Speicher zu multiplizieren, komprimierte DeepSeek diese auf 8-Bit-Speicher, was die Genauigkeit der Berechnungen reduzierte, aber dennoch ausreichend war, um ein leistungsstarkes neuronales Netzwerk zu erzeugen. Bei der Multiplikation dieser Zahlen wurde das Ergebnis jedoch auf 32-Bit-Speicher gestreckt, um die Präzision zu erhöhen.
Die Ingenieure von DeepSeek haben gezeigt, dass sie nicht nur in der Lage sind, komplexen Computercode zu schreiben, sondern auch die Effizienz der Chips weiter zu steigern. Diese Fähigkeiten sind selten und erfordern ein hohes Maß an Expertise. Während einige KI-Labore möglicherweise ähnliche Tricks anwenden, war die Arbeit von DeepSeek für viele überraschend. Die Experimente, die zu diesem Durchbruch führten, erforderten erhebliche Investitionen in elektrische Energie und waren mit hohen Risiken verbunden.
DeepSeek hat seine Methoden mit anderen KI-Forschern geteilt, was die Kosten für den Aufbau von KI-Systemen erheblich senken könnte. Diese Offenheit könnte die Innovationskraft in der Branche weiter ankurbeln und zeigt, dass auch mit begrenzten Mitteln bedeutende Fortschritte erzielt werden können.
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