De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) werd recentelijk opgeschud door de opkomst van DeepSeek, een open-source large language model (LLM) ontwikkeld door een Chinees hedgefonds. DeepSeek presteert beter dan de modellen van OpenAI op bepaalde taken, terwijl het aanzienlijk minder kost. Maar wat maakt DeepSeek zo krachtig? Het antwoord ligt in een techniek genaamd Sparsity.
Wat is Sparsity?
Sparsity verwijst naar het proces waarbij delen van een neuraal netwerk of data worden uitgeschakeld zonder dat dit de prestaties van het model significant beïnvloedt. Dit kan op twee manieren gebeuren:
Het verwijderen van irrelevante data die geen invloed heeft op de output.
Het uitschakelen van delen van het neurale netwerk, zoals de "parameters" of "gewichten", die bepalen hoe input wordt omgezet in output.
DeepSeek maakt gebruik van de tweede aanpak. Het model kan grote delen van zijn parameters in- en uitschakelen, wat resulteert in efficiëntere berekeningen. Dit betekent dat DeepSeek minder rekenkracht nodig heeft om dezelfde of zelfs betere resultaten te behalen.
Het Onderzoek van Apple
Hoewel Apple geen directe connectie heeft met DeepSeek, hebben hun onderzoekers belangrijke inzichten gedeeld over sparsity in een recent rapport. In hun studie, gepubliceerd op 21 januari 2025, onderzochten ze hoe sparsity kan worden geoptimaliseerd in modellen zoals DeepSeek. Ze ontdekten dat er een "optimale" mate van sparsity is waarbij een model maximale prestaties levert met minimale rekenkracht.
De onderzoekers gebruikten de MegaBlocks-codebibliotheek, ontwikkeld door Microsoft, Google en Stanford, om te testen hoe het uitschakelen van delen van een neuraal netwerk de prestaties beïnvloedt. Hun bevindingen tonen aan dat je met minder actieve parameters dezelfde nauwkeurigheid kunt bereiken, wat de kosten en energieverbruik van AI-modellen drastisch verlaagt.
Waarom is Sparsity Belangrijk?
Sparsity biedt een economische en technologische doorbraak in AI. Het stelt kleinere labs en onderzoekers in staat om concurrerende modellen te bouwen zonder enorme budgetten. Bovendien maakt het AI-modellen schaalbaarder en efficiënter. Dit betekent dat bedrijven met beperkte middelen toch hoogwaardige AI-oplossingen kunnen ontwikkelen.
Daarnaast werkt sparsity ook in de andere richting: met meer rekenkracht kunnen modellen nog betere resultaten behalen. Dit maakt het een veelzijdige techniek die zowel kostenbesparend als prestatieverhogend is.
De Toekomst van Sparsity
DeepSeek is slechts één voorbeeld van hoe Sparsity de AI-industrie transformeert. Grote spelers zoals Intel en Nvidia hebben Sparsity al jaren geïdentificeerd als een key-technology. Naarmate meer bedrijven en onderzoekers deze aanpak omarmen, kunnen we verwachten dat AI-modellen steeds efficiënter en toegankelijker worden.
Kortom, Sparsity is niet alleen een technische innovatie, maar ook een economische gamechanger. Het stelt ons in staat om meer te doen met minder, en dat is misschien wel precies wat de toekomst van AI nodig heeft.
Comments