DeepSeek nastavlja pomicati granice i mijenjati pravila igre

Tradicionalno su veliki jezični modeli (LLM-ovi) usavršavani nadziranom doradom (SFT – supervised fine-tuning), metodom koja zahtijeva mnogo resursa i financijskih sredstava. DeepSeek se, međutim, okrenuo učenju pojačanjem, optimizirajući svoj model kroz iterativne povratne petlje. Ova metoda dramatično je smanjila troškove – i do 90 posto u usporedbi s tradicionalnim pristupima, poput onih koji se koriste za ChatGPT – dok je istodobno zadržala ili čak nadmašila performanse na različitim testovima.

Iako destilacija modela, metoda u kojoj manji, učinkovitiji modeli uče od većih, kompleksnijih modela, nije nova, način na koji ju je DeepSeek implementirao jest revolucionaran. Prava inovacija leži u transparentnosti. Otvorenim dijeljenjem detaljnih informacija o vlastitoj metodologiji, DeepSeek je pretvorio teorijski čvrstu, ali u praksi teško provedivu tehniku u široko dostupan i upotrebljiv alat.

Ova otvorenost eksponencijalno je ubrzala usvajanje. U samo nekoliko tjedana, početnih 60 destiliranih modela koje je objavio DeepSeek pretvorilo se u oko 6000 modela koje sada hosta zajednica na Hugging Faceu. Programeri diljem svijeta sada imaju konkretne predloške za izradu snažnih, specijaliziranih AI modela u znatno manjim razmjerima.

Smanjujući prepreke za ulazak, DeepSeekova open-source strategija omogućuje organizacijama svih veličina i sektora da istražuju sofisticirana AI rješenja koja su im donedavno bila izvan dosega. Široka dostupnost destiliranih modela znači da se specijalizirane primjene mogu brzo razvijati, otvarajući vrata inovacijama u područjima poput zdravstva, financija, proizvodnje i obrazovanja.

Za poslovni svijet, ovo predstavlja ključnu prekretnicu. Skupa IT infrastruktura potrebna za rad tradicionalnih LLM-ova često je onemogućavala manjim poduzećima da usvoje najnovija AI rješenja. DeepSeekovi destilirani modeli nude moćne, prilagođene AI mogućnosti uz djelić nekadašnjih troškova. Organizacije sada mogu lako koristiti AI optimiziran za vlastite podatkovne skupove, omogućujući dublje uvide, veću operativnu učinkovitost i veću konkurentnost.

Uz to, ovi destilirani modeli znatno smanjuju ekološki otisak povezan s primjenom AI-ja. S obzirom na to da održivost postaje središnja poslovna vrijednost, tvrtke sada mogu uskladiti svoje AI strategije s korporativnim ciljevima odgovornosti, smanjujući emisije ugljika bez kompromisa u tehnološkoj sposobnosti.

Iako je tradicionalno zaostajala za AI velesilama poput SAD-a i Kine, Europa je u jedinstvenoj poziciji da iskoristi DeepSeekov pristup. Europska snaga u open-source suradnji, primjerice kroz inicijative poput OpenEuroLLM-a i organizacije poput Mistral AI, savršeno se uklapa u DeepSeekovu filozofiju otvorenosti.

Umjesto da ulaze u skupu utrku za GPU infrastrukturom, europske kompanije mogu prednjačiti korištenjem energetski učinkovitih, manjih modela. Budući da Europa ima znatno više cijene energije, metoda destilacije predstavlja stratešku prednost: održiva i učinkovita AI rješenja koja su privlačna poduzećima, potrošačima i regulatorima.

Osim toga, europski regulatorni okvir, koji naglašava zaštitu podataka i prava potrošača, posebno je prikladan za manje, transparentnije modele. Prihvaćanjem DeepSeekove prakse destilacije, europske organizacije mogu lakše ispuniti stroge regulative te se globalno istaknuti kao predvodnici odgovornog korištenja AI-ja.