DeepSeek, uma start-up baseada em Hangzhou, anunciou em uma postagem no WeChat que seu modelo DeepSeek V3 possui 671 bilhões de parâmetros e foi treinado em cerca de dois meses com um investimento de apenas US$ 5,58 milhões. Esse custo é significativamente menor do que os valores típicos investidos por grandes empresas de tecnologia no setor.

Modelos de linguagem, como o DeepSeek V3, são fundamentais para a implementação de serviços de IA generativa, permitindo que sistemas de inteligência artificial reconheçam padrões complexos e façam previsões precisas. O destaque do novo modelo não está apenas em sua performance, mas também na eficiência de recursos utilizados durante o processo de treinamento.

Andrej Karpathy, cientista da computação e membro fundador da OpenAI, comentou sobre a eficácia do modelo DeepSeek, elogiando o custo acessível e a robustez do treinamento. O modelo foi capaz de utilizar apenas 2,78 milhões de horas de GPU, em comparação com os 30,8 milhões de horas necessárias para treinar o modelo Llama 3.1 da Meta, que utilizou chips H100 não permitidos para exportação à China.

Os testes comparativos mostraram que o DeepSeek V3 teve desempenho superior em várias capacidades, como compreensão e geração de texto, conhecimento técnico e resolução de problemas. Isso representa um avanço significativo da DeepSeek no setor de IA, que é amplamente dominado por empresas ocidentais.

A introdução do modelo DeepSeek V3 pode mudar as dinâmicas da indústria de inteligência artificial, uma vez que demonstra que empresas menores podem competir com gigantes tecnológicos através de inovações e eficiência. A comunidade de tecnologia deve manter um olhar atento sobre como essa competição se desenrolará, especialmente em um cenário global onde as sanções dos EUA dificultam o acesso a tecnologias avançadas para empresas chinesas. Para mais atualizações sobre inovações em IA, assine nossa newsletter e fique por dentro das últimas novidades.

FONTES:

1. South China Morning Post

2. South China Morning Post

3. South China Morning Post

4. South China Morning Post

5. South China Morning Post