要約:
- DeepSeekの研究によると、大規模言語モデル（LLMs）のトレーニングに5％のハードウェアリソースで完了可能
- DeepSeekによる影響：LLMトレーニングは引き続き高い計算能力に依存するか
- 計算ハードウェア需要の再定義：推論最適化 vs. 事前トレーニング最適化
- COT論理チェーン推論：合成トレーニングデータの変革的価値
- ハードウェア市場の再構築
- DeepSeek現象：AI分野の「スプートニクの瞬間」
考察:
DeepSeekの研究結果はAIトレーニングのパラダイムシフトを示唆しており、従来の高性能コンピューティングクラスターに依存していたLLMトレーニングにおける計算能力需要を著しく削減する可能性がある。DFINITY Foundationの研究によると、将来のAIコンピューティングは、推論計算を最適化するハードウェアを必要とする可能性が高く、これにより従来のLLM事前トレーニングGPUの需要が減少する可能性がある。AIコンピューティングの効率を向上させるためには、推論時の計算リソースの最適化が重要であり、このトレンドが続けば、AIハードウェア市場は大きな変化を経験する可能性がある。
元記事: https://www.binance.com/square/post/19756868444402