DeepSeek, chińska firma startup działająca w dziedzinie sztucznej inteligencji, niedawno wprowadziła DeepSeek-GRM, uniwersalny model nagrody zaprojektowany w celu optymalizacji wydajności i skalowalności dużych modeli językowych (LLM) w zastosowaniach biznesowych.
Optymalizacja kosztów i wydajności
Według raportów, DeepSeek wytrenował model DeepSeek-R1 używając 2048 kart graficznych Nvidia H800, przy całkowitym koszcie około 5,6 miliona dolarów. Ten wynik został osiągnięty dzięki zastosowaniu zaawansowanych technik, takich jak architektura Mixture-of-Experts (MoE) oraz kwantyzacja, które pozwalają znacznie zmniejszyć wymagania obliczeniowe bez pogorszenia wydajności modelu.
Innowacja w modelu nagrody
DeepSeek-GRM wprowadza metodę Self-Principled Critique Tuning (SPCT), która pozwala modelowi autonomicznie generować wytyczne oraz oceny krytyczne. Ta zdolność poprawia adaptacyjność i efektywność modelu podczas inferencji, czyniąc go szczególnie odpowiednim do zadań złożonych i dynamicznych.
Zastosowania biznesowe
DeepSeek-R1 został z powodzeniem wdrożony w różnych sektorach, w tym w obsłudze klienta, handlu elektronicznym oraz służbie zdrowia. Na przykład firma e-commerce wykorzystała DeepSeek-R1 do automatyzacji zarządzania zapytaniami klientów, osiągając redukcję kosztów operacyjnych nawet do 70%. 
Kontrowersje dotyczące rzeczywistych kosztów
Pomimo oficjalnych deklaracji, niektóre analizy sugerują, że całkowite koszty rozwoju DeepSeek-R1 mogą być znacznie wyższe, biorąc pod uwagę zakup sprzętu i inne wydatki operacyjne. Niektóre raporty szacują całkowite inwestycje nawet na 1,6 miliarda dolarów.
Podsumowanie
DeepSeek-GRM stanowi istotny krok naprzód w adaptacji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, oferując skalowalne i ekonomiczne rozwiązania. Jednak ważne jest, aby dokładnie rozważyć implikacje finansowe i operacyjne związane z wdrożeniem tych technologii.