DeepSeek: ein kostengünstiger, quelloffener Konkurrent für die Branchenriesen

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Der Aufbau von hochmodernen großen Sprachmodellen (LLM) ist ein teures Unterfangen, das erhebliche Rechenleistung und finanzielle Investitionen erfordert. In der Vergangenheit haben Unternehmen wie OpenAI und Google Milliarden in die Entwicklung und Feinabstimmung ihrer Modelle gesteckt und sich dabei auf High-End-Hardware wie die fortschrittlichen GPUs von Nvidia verlassen.

DeepSeek hat jedoch einen anderen Weg eingeschlagen. Das in China ansässige Unternehmen ist auf die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz spezialisiert und hat sich als kosteneffizienter Akteur im LLM-Bereich positioniert. DeepSeek behauptet, sein R1-Modell für weniger als 6 Millionen US-Dollar entwickelt zu haben - ein Bruchteil der Kosten, die den Branchenführern entstehen. Durch die Optimierung der Hardwareanforderungen und die Verringerung der Abhängigkeit von hochmodernen Chips hat sich DeepSeek als kostengünstige Alternative positioniert.

Das Aufkommen kostengünstigerer KI-Lösungen wie DeepSeek stellt eine grundlegende Herausforderung für die Geschäftsmodelle von Unternehmen dar, die stark in KI-Infrastrukturen investiert haben. Der Ansatz von DeepSeek signalisiert einen potenziellen Wandel in der Art und Weise, wie KI-Modelle entwickelt und eingesetzt werden, indem die Effizienz gegenüber der brachialen Rechenleistung in den Vordergrund gestellt wird.

Open Source: ein Wendepunkt im Spiel

Im Gegensatz zu den proprietären KI-Modellen von OpenAI ist DeepSeek-R1 quelloffen und kostenlos zu nutzen. Dieser Ansatz unterbricht die bestehenden Monetarisierungsstrategien von Technologieunternehmen aus dem Silicon Valley wie OpenAI, die für den Zugang zu KI-gestützten Diensten wie ChatGPT Gebühren verlangen. Mit dem kostenlosen KI-Modell von DeepSeek können Unternehmen und Entwickler leistungsstarke KI-Funktionen integrieren, ohne an teure Abonnementpläne oder nutzungsabhängige Gebühren gebunden zu sein. Als chinesisches Startup, das von Pekings wachsendem KI-Ökosystem unterstützt wird, leitet DeepSeek mit seinem Schritt eine politisch bedeutsame Veränderung in der KI-Landschaft ein und stellt die Dominanz US-amerikanischer Firmen in Frage. Diese Entwicklung könnte das Wettbewerbsumfeld neu gestalten und hochwertige KI zugänglicher machen, während etablierte Akteure gezwungen sind, ihre Einnahmequellen zu überdenken.

Key developments in DeepSeek’s technology

Reinforcement Learning mit chain of thought

Die Kerninnovation von DeepSeek-R1 liegt in seinem Ansatz des Reinforcement Learning (RL). Diese Methode legt den Schwerpunkt auf Denkaufgaben und ermöglicht es dem Modell, seine Fähigkeiten iterativ und ohne überwachte Daten zu verfeinern. Die Forscher setzten außerdem ein regelbasiertes Belohnungssystem ein, das den traditionellen neuronalen Belohnungsmechanismen überlegen ist, indem es den Lernprozess des Modells effektiver steuert. Dadurch wird sichergestellt, dass sich DeepSeek mit minimalen menschlichen Eingriffen weiterentwickelt und sein Potenzial zur Selbstverbesserung freisetzt.

Mehrstufiges Training und Cold-Start-Daten

Der Entwicklungsprozess umfasst eine mehrstufige Trainingspipeline, die mit Kaltstartdaten beginnt, bevor auf RL umgestellt wird. Dieser stufenweise Ansatz entschärft Probleme wie Sprachvermischung und schlechte Lesbarkeit, die in früheren Iterationen als Herausforderungen festgestellt wurden. Durch diese Verfeinerungen will DeepSeek die Genauigkeit der Schlussfolgerungen und die sprachliche Kohärenz seiner Modelle verbessern.

Destillation für mehr Effizienz

Um die Leistung weiter zu optimieren, hat DeepSeek Techniken zur Modelldestillation eingesetzt. Dieser Prozess komprimiert die Fähigkeiten des Modells in einer deutlich kleineren Architektur und erreicht eine hohe Leistung mit nur 1,5 Milliarden Parametern. Diese Innovationen machen das Modell sowohl kosteneffektiv als auch rechnerisch effizient und machen es für einen größeren Nutzerkreis interessant.

Geschwindigkeit und Leistung: der MoE-Vorteil

Eines der herausragenden Merkmale von DeepSeek ist die Verwendung einer Mixture of Experts (MoE)-Architektur. Im Gegensatz zu herkömmlichen dichten Modellen, die während der Verarbeitung alle Neuronen aktivieren, werden bei der MoE-Architektur je nach Aufgabe bestimmte Komponenten des Modells selektiv aktiviert. Diese selektive Aktivierung erhöht theoretisch die Geschwindigkeit und verringert den Rechenaufwand. Benchmarks zeigen jedoch gemischte Ergebnisse. Obwohl die Architektur auf Effizienz ausgelegt ist, haben einige Nutzer von Serverproblemen und langsamen Antwortzeiten berichtet, was Zweifel an der Zuverlässigkeit in Szenarien mit hohen Anforderungen aufkommen lässt.

OpenAI vs. DeepSeek

DeepSeek entwickelt sich zu einem ernsthaften Gegner von OpenAI, insbesondere im Hinblick auf Kosten und Zugänglichkeit. Während OpenAI seinen Ruf auf leistungsstarken, proprietären Modellen wie GPT-4 aufgebaut hat, konzentriert sich DeepSeek auf Effizienz und Erschwinglichkeit. DeepSeek hat sein neuestes Modell mit bemerkenswerter Effizienz trainiert und dabei nur 2.000 GPUs über 55 Tage hinweg zu Kosten von 5,58 Millionen Dollar eingesetzt - deutlich weniger als die viel höheren Trainingskosten von OpenAI. Diese Ressourceneffizienz erstreckt sich auch auf das API-Angebot des Unternehmens, das zwei primäre Modelle anbietet: DeepSeek-V3 (deepseek-chat), ein Allzweckmodell, das auf 15 Billionen Token trainiert wurde, und DeepSeek-R1 (deepseek-reasoner), das für fortgeschrittene Denk-, Mathematik- und Codierungsaufgaben optimiert ist.Infolgedessen sind die API-Dienste von DeepSeek angeblich 20- bis 40-mal billiger als die von OpenAI, was sie zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen macht, die ihre Kosten ohne Leistungseinbußen senken wollen.

Preisgestaltung für DeepSeeks API-Modelle

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist der Closed-Source-Ansatz von OpenAI und die Open-Source-Strategie von DeepSeek. OpenAI hält seine leistungsstärksten Modelle proprietär und legt Wert auf Sicherheit, Kontrolle und Unternehmenspartnerschaften, während DeepSeek seine Modelle öffentlich zugänglich gemacht hat, um eine breitere Akzeptanz und Anpassung zu fördern. In Bezug auf die Leistung ist DeepSeek-R1 bei Aufgaben wie Codierung und mathematischem Denken gut, aber OpenAI hat immer noch einen Vorteil bei multimodaler KI, Unternehmensintegrationen und langfristiger Zuverlässigkeit.

Sam Altman hat die Fortschritte von DeepSeek anerkannt und seine Arbeit als „beeindruckend“ bezeichnet, aber behauptet, dass OpenAI seine Modelle weiter verbessern wird. Dieser Wettbewerb könnte OpenAI dazu bringen, seine Innovationen zu beschleunigen, aber im Moment haben die Erfolgsbilanz und das Vertrauen der Unternehmen die Nase vorn, wenn es um die Einführung in Unternehmen geht.

Benchmarks: Wie schneidet DeepSeek ab?

Vergleich zwischen DeepSeek-R1 und anderen repräsentativen Modellen

Die Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass DeepSeek-R1 bei einer Reihe von Aufgaben außergewöhnlich gut abschneidet und oft andere führende Modelle wie GPT-4o, OpenAI o1 und Claude-3.5 in den Schatten stellt. Bei englischen Aufgaben erreicht es Spitzenwerte in Bereichen wie MMLU-Redux (92,9 EM) und AlpacaEval2.0 (87,6 LC-winrate), was ein starkes kontextuelles Verständnis und Bewertungsfähigkeiten zeigt.

Bei der Codierung sticht DeepSeek-R1 mit einem hohen Prozentsatz bei Codeforces (96,3) und starken Ergebnissen im LiveCodeBench (65,9 Pass@1-COT) hervor, was seine Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Codegenerierung und Problemlösungsaufgaben unter Beweis stellt. Bei den Mathematik-Benchmarks ist er führend bei MATH-500 (97,3 Pass@1) und zeigt beeindruckende Leistungen bei AIME 2024 (79,8 Pass@1). Seine Leistung bei chinesischsprachigen Aufgaben, wie CLUEWSC (92,8 EM), unterstreicht seine Effektivität in mehrsprachigen Szenarien.

Diese Ergebnisse zeigen, dass DeepSeek-R1 nicht nur konkurrenzfähig, sondern in seiner Präzision, seinem Denkvermögen und seiner Anpassungsfähigkeit bei verschiedenen Aufgaben oft überlegen ist.

Sorgen um den Datenschutz: Wo werden Ihre Daten gespeichert?

Für Unternehmen ist der Datenschutz ein entscheidender Faktor bei der Auswahl eines KI-Dienstes. DeepSeek gibt an, dass es anerkannte Sicherheitsstandards befolgt, aber der Standort der Datenspeicherung in China könnte für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen ein Problem darstellen. Im Cybercrime-Index 2024 wird China außerdem als eines der Länder aufgeführt, die am häufigsten Ziel von Cyberangriffen sind, was das Risiko für sensible Daten erhöhen kann.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Zugriffskontrolle. Nach den chinesischen Datenschutzbestimmungen können die Behörden Zugang zu den im Land gespeicherten Informationen verlangen. Dies birgt potenzielle Risiken für Unternehmen, die mit sensiblen oder regulierten Daten umgehen, da sie sorgfältig abwägen müssen, ob die Infrastruktur von DeepSeek mit ihren Compliance-Anforderungen übereinstimmt.

Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft plant DeepSeek, seine derzeitigen Beschränkungen zu überwinden und seine Fähigkeiten zu erweitern. Zu den Schwerpunktbereichen gehören:

  • Sprachmischung: Verbesserung der Fähigkeit des Modells, mehrsprachige Abfragen zu verarbeiten, ohne auf Englisch oder Chinesisch zu verzichten.

  • Prompt-Engineering: Entwicklung robuster Zero-Shot-Einstellungen zur Verbesserung der Leistung bei minimalen Eingaben.

  • Software-Engineering-Aufgaben: Einbeziehung von Techniken wie Rejection Sampling und asynchrone Auswertungen zur Steigerung der Effizienz bei kodierungsbezogenen Anwendungen.

Fazit

DeepSeek rüttelt die KI-Welt mit seinem budgetfreundlichen Open-Source-Modell auf, indem es mehr Menschen den Zugang zu leistungsstarker KI ermöglicht und gleichzeitig die größten Akteure der Branche herausfordert. Auch wenn es noch Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Datenschutz gibt, signalisieren die Innovationen des Unternehmens - vom Reinforcement Learning bis zur Modelldestillation - eine vielversprechende Zukunft für kosteneffiziente, auf das Denken fokussierte KI-Lösungen.