Creador de DeepSeek
El creador de DeepSeek es Liang Wenfeng, un emprendedor chino nacido en 1985 en Guangdong. Liang estudió ingeniería electrónica en la Universidad de Zhejiang y tiene una maestría en informática. Antes de fundar DeepSeek en 2023, Liang era conocido por ser el fundador de High-Flyer Quantitative Investment Management, un fondo de cobertura cuantitativo que utilizaba técnicas de aprendizaje automático para operaciones financieras. Este fondo gestionaba activos por valor de 8,000 millones de dólares y acumuló un clúster de 10,000 chips NVIDIA A100, lo que le proporcionó una base sólida para incursionar en el desarrollo de IA.
Equipo de Desarrollo
El equipo de desarrollo de DeepSeek es notable por su juventud y talento. Está compuesto por aproximadamente 139 personas, en su mayoría jóvenes investigadores y estudiantes de doctorado de universidades de élite como la Universidad de Pekín y la Universidad de Tsinghua. Muchos de ellos son recién graduados o tienen solo unos años de experiencia en la industria. Este enfoque en contratar a jóvenes talentos ha permitido a DeepSeek fomentar una cultura de innovación y creatividad, donde los investigadores tienen libertad para explorar ideas audaces sin las restricciones de la experiencia convencional.
Reducción de Costos y Consumo de Cómputo
DeepSeek ha logrado reducir drásticamente los costos y el consumo de cómputo mediante una combinación de innovaciones técnicas y optimizaciones de hardware y software. Aquí te explico cómo lo hicieron:
Arquitectura MLA (Multi-head Latent Attention)
DeepSeek desarrolló una nueva arquitectura de atención llamada MLA, que reemplaza el mecanismo tradicional de atención multicabezal (MHA) en los modelos Transformer. Esta innovación reduce el uso de memoria y los requisitos de cálculo, lo que permite entrenar modelos más eficientes con menos recursos.DeepSeekMoESparse
Utilizaron una estructura de Mezcla de Expertos (MoE) optimizada, que activa solo un subconjunto de parámetros del modelo durante el entrenamiento y la inferencia. Esto reduce significativamente el costo computacional y mejora la eficiencia energética.Optimización de Hardware
DeepSeek aprovechó su clúster de 10,000 GPUs NVIDIA A100, pero también implementó técnicas de optimización de hardware, como esquemas de comunicación personalizados entre chips y reducción del tamaño de los campos de memoria. Estas mejoras permitieron maximizar el rendimiento de los recursos disponibles.Código Abierto y Colaboración
Al adoptar un enfoque de código abierto, DeepSeek ha fomentado la colaboración global, lo que ha acelerado el desarrollo de tecnologías de vanguardia sin incurrir en costos adicionales de investigación.Entrenamiento Eficiente
DeepSeek entrenó su modelo DeepSeek-V3 con solo 557.6 millones de dólares, una fracción del costo de modelos comparables como GPT-4, que requirió entre 780 millones y 1,000 millones de dólares. Esto se logró mediante la optimización de la arquitectura del modelo y el uso eficiente de datos.
Conclusión
DeepSeek ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial al combinar innovaciones técnicas, optimización de recursos y un equipo joven y talentoso. Su enfoque en la eficiencia y la reducción de costos ha permitido competir con gigantes como OpenAI y Meta, demostrando que es posible lograr avances significativos en IA sin depender de recursos ilimitados. La arquitectura física y lógica de DeepSeek está diseñada para maximizar el rendimiento y minimizar los costos, lo que la convierte en un modelo a seguir en la industria de la IA.
Nos vemos en la próxima.!!!
