Deepseek y Chatgpt: ¿Como se crearon?

El desarrollo de modelos de inteligencia artificial como DeepSeek y ChatGPT ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Ambos modelos comparten similitudes en su enfoque, pero también tienen diferencias clave en su desarrollo, arquitectura y los desafíos que enfrentaron. En este artículo, exploraremos cómo se desarrolló DeepSeek en comparación con ChatGPT, los problemas que surgieron en cada etapa y cómo se superaron.

1. Introducción a DeepSeek y ChatGPT

ChatGPT

• Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer).
• Utiliza una combinación de aprendizaje supervisado y aprendizaje por refuerzo (RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback) para generar respuestas coherentes y contextuales.
• Es conocido por su capacidad para mantener conversaciones fluidas y su amplia gama de aplicaciones.

DeepSeek

• DeepSeek es un modelo de lenguaje desarrollado por DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd., una empresa china enfocada en IA.
• Al igual que ChatGPT, DeepSeek se basa en arquitecturas de transformers y está diseñado para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• DeepSeek se destaca por su enfoque en la optimización de recursos y su adaptabilidad a entornos específicos, como la industria y la educación.

2. Desarrollo de DeepSeek vs. ChatGPT

Etapa 1: Investigación y diseño

ChatGPT

• Enfoque: OpenAI se basó en investigaciones previas sobre transformers y modelos de lenguaje a gran escala.
• Desafíos:
  • Determinar el tamaño óptimo del modelo (número de parámetros).
  • Garantizar que el modelo fuera lo suficientemente generalista para múltiples tareas.
• Solución:
  • Se optó por un modelo grande (por ejemplo, GPT-3 con 175 mil millones de parámetros) para maximizar la capacidad de generalización.
  • Se utilizó una arquitectura escalable que permitiera ajustar el tamaño según las necesidades.

DeepSeek

• Enfoque: DeepSeek se centró en la eficiencia y la adaptabilidad a entornos específicos.
• Desafíos:
  • Reducir el costo computacional sin sacrificar el rendimiento.
  • Adaptar el modelo a dominios específicos, como la industria y la educación.
• Solución:
  • Se utilizaron técnicas de compresión de modelos, como la cuantización y el pruning, para reducir el tamaño del modelo.
  • Se entrenó el modelo con datos específicos de dominios para mejorar su precisión en tareas especializadas.

Etapa 2: Entrenamiento del modelo

ChatGPT

• Enfoque: Entrenamiento en grandes volúmenes de datos de texto no etiquetado.
• Desafíos:
  • Recolectar y limpiar grandes cantidades de datos.
  • Evitar sesgos en los datos de entrenamiento.
• Solución:
  • Se utilizaron datasets públicos y privados, como Common Crawl y libros, para entrenar el modelo.
  • Se implementaron técnicas de filtrado y balanceo de datos para reducir sesgos.

DeepSeek

• Enfoque: Entrenamiento con datos específicos de dominios y optimización de recursos.
• Desafíos:
  • Obtener datos de alta calidad para dominios específicos.
  • Reducir el tiempo y el costo de entrenamiento.
• Solución:
  • Se colaboró con instituciones y empresas para obtener datos especializados.
  • Se utilizaron técnicas de entrenamiento distribuido y hardware especializado (como GPUs y TPUs) para acelerar el proceso.

Etapa 3: Ajuste fino y RLHF

ChatGPT

• Enfoque: Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF).
• Desafíos:
  • Recolectar retroalimentación humana de alta calidad.
  • Asegurar que el modelo no genere respuestas dañinas o inapropiadas.
• Solución:
  • Se contrató a un equipo de anotadores humanos para proporcionar retroalimentación.
  • Se implementaron sistemas de moderación y filtrado para evitar respuestas no deseadas.

DeepSeek

• Enfoque: Ajuste fino con datos específicos y retroalimentación de expertos.
• Desafíos:
  • Encontrar expertos en dominios específicos para proporcionar retroalimentación.
  • Mantener el equilibrio entre la precisión y la generalización.
• Solución:
  • Se colaboró con expertos en industrias específicas para ajustar el modelo.
  • Se utilizaron técnicas de transfer learning para adaptar el modelo a nuevas tareas.

Etapa 4: Despliegue y optimización

ChatGPT

• Enfoque: Despliegue en la nube con escalabilidad masiva.
• Desafíos:
  • Manejar grandes volúmenes de solicitudes de usuarios.
  • Reducir la latencia y los costos operativos.
• Solución:
  • Se utilizó infraestructura en la nube (como Azure) para escalar el servicio.
  • Se implementaron técnicas de caching y optimización de modelos para reducir la latencia.

DeepSeek

• Enfoque: Despliegue en entornos locales y en la nube con enfoque en la eficiencia.
• Desafíos:
  • Adaptar el modelo a hardware limitado (como dispositivos móviles).
  • Garantizar la privacidad de los datos en entornos locales.
• Solución:
  • Se desarrollaron versiones ligeras del modelo para dispositivos con recursos limitados.
  • Se implementaron técnicas de encriptación y procesamiento local para proteger la privacidad.

3. Problemas clave y cómo se superaron

Problemas comunes

1. Sesgos en los datos:
   • Ambos modelos enfrentaron el desafío de reducir sesgos en los datos de entrenamiento.
   • Solución: Filtrado de datos y técnicas de balanceo.
2. Costo computacional:
   • El entrenamiento de modelos grandes es extremadamente costoso.
   • Solución: Uso de hardware especializado y técnicas de compresión de modelos.
3. Seguridad y privacidad:
   • Ambos modelos necesitaban garantizar que no generaran contenido dañino o violaran la privacidad.
   • Solución: Implementación de sistemas de moderación y encriptación.

Problemas específicos de DeepSeek

1. Adaptación a dominios específicos:
   • DeepSeek necesitaba ser altamente especializado.
   • Solución: Colaboración con expertos y uso de datos específicos.
2. Optimización para hardware limitado:
   • DeepSeek se enfocó en entornos con recursos limitados.
   • Solución: Desarrollo de versiones ligeras y técnicas de cuantización.

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Uno de los desafíos más significativos en el desarrollo de DeepSeek fue la falta de acceso a hardware de última generación, como GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) y TPUs (Unidades de Procesamiento Tensor) de alto rendimiento. Este problema obligó al equipo de DeepSeek a recurrir a hardware más antiguo y económico, lo que tuvo un impacto directo en el proceso de desarrollo. A continuación, exploramos por qué ocurrió esto, cómo afectó al proyecto y las soluciones que se implementaron para superar estas limitaciones.

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1. ¿Por qué faltó hardware de última generación para Deepseek?

Razones principales

1. Altos costos de hardware:
   • Las GPUs y TPUs de última generación, como las NVIDIA A100 o las Google TPU v4, son extremadamente costosas. Estas unidades pueden costar decenas de miles de dólares cada una, y se necesitan cientos o incluso miles de ellas para entrenar modelos de lenguaje a gran escala.
   • Para una empresa emergente como DeepSeek, adquirir este tipo de hardware representaba una inversión financiera prohibitiva.
2. Disponibilidad limitada:
   • Durante los últimos años, la demanda de hardware para IA ha superado la oferta, especialmente debido a la escasez global de chips y la alta demanda de empresas como OpenAI, Google y NVIDIA.
   • Esto dificultó que DeepSeek pudiera acceder a hardware de última generación, incluso si contaba con el presupuesto.
3. Enfoque en la optimización de costos:
   • DeepSeek priorizó la eficiencia y la rentabilidad desde el principio. En lugar de invertir en hardware costoso, optó por soluciones más económicas que permitieran maximizar el uso de los recursos disponibles.

2. Impacto del uso de hardware viejo y barato

El uso de hardware menos potente tuvo varios efectos en el desarrollo de DeepSeek:

Problemas enfrentados

1. Tiempos de entrenamiento más largos:
   • El hardware antiguo, como GPUs de gama media o incluso CPUs, no tiene la capacidad de procesamiento paralelo necesaria para entrenar modelos de lenguaje grandes de manera eficiente.
   • Esto resultó en tiempos de entrenamiento significativamente más largos. Mientras que un modelo como GPT-3 podría entrenarse en semanas con hardware de última generación, DeepSeek tardó meses en completar el entrenamiento.
2. Limitaciones en el tamaño del modelo:
   • El hardware limitado restringió el tamaño del modelo que DeepSeek podía entrenar. Los modelos más grandes requieren más memoria y capacidad de procesamiento, lo que no era viable con el hardware disponible.
   • Como resultado, DeepSeek tuvo que optar por un modelo más pequeño en comparación con GPT-3, lo que afectó su capacidad de generalización en algunas tareas.
3. Dificultades en la experimentación:
   • La falta de hardware potente limitó la capacidad del equipo para experimentar con diferentes arquitecturas y configuraciones. Cada experimento requería un tiempo considerable, lo que ralentizó el proceso de desarrollo.

3. Soluciones implementadas para superar las limitaciones de hardware

A pesar de estos desafíos, el equipo de DeepSeek implementó varias estrategias para maximizar el uso del hardware disponible y superar las limitaciones:

1. Optimización del código y uso eficiente de recursos

• Se implementaron técnicas de optimización de código, como la reducción de la precisión de los cálculos (cuantización) y el uso de bibliotecas eficientes (como TensorFlow Lite o PyTorch con soporte para mixed precision).
• Esto permitió reducir el uso de memoria y acelerar los cálculos en hardware menos potente.

2. Entrenamiento distribuido

• Aunque no se contaba con hardware de última generación, se utilizó un enfoque de entrenamiento distribuido en múltiples GPUs de gama media.
• Esto permitió dividir la carga de trabajo y aprovechar al máximo el hardware disponible.

3. Uso de técnicas de compresión de modelos

• DeepSeek implementó técnicas como pruning (eliminación de conexiones innecesarias en la red neuronal) y knowledge distillation (entrenamiento de un modelo más pequeño basado en un modelo grande preentrenado).
• Estas técnicas redujeron el tamaño del modelo sin sacrificar significativamente su rendimiento.

4. Colaboración con instituciones y uso de hardware compartido

• DeepSeek estableció colaboraciones con universidades y centros de investigación que tenían acceso a hardware más potente.
• Esto permitió realizar pruebas y entrenamientos específicos en entornos mejor equipados.

5. Enfoque en la eficiencia energética

• El hardware antiguo tiende a ser menos eficiente energéticamente. Para abordar esto, DeepSeek optimizó el consumo de energía y utilizó técnicas de enfriamiento pasivo para reducir costos operativos.

4. Lecciones aprendidas y ventajas inesperadas

Aunque la falta de hardware de última generación fue un desafío, también tuvo algunos beneficios inesperados:

1. Innovación en la optimización

• Las limitaciones de hardware obligaron al equipo de DeepSeek a ser más creativo y eficiente en el uso de recursos. Esto llevó a innovaciones en técnicas de compresión y optimización que podrían ser útiles en futuros proyectos.

2. Reducción de costos

• Al no depender de hardware costoso, DeepSeek pudo mantener bajos los costos de desarrollo, lo que permitió invertir más en otras áreas, como la recolección de datos y la retroalimentación humana.

3. Adaptabilidad a entornos con recursos limitados

• El enfoque en hardware económico hizo que DeepSeek fuera más accesible para entornos con recursos limitados, como pequeñas empresas o países en desarrollo.

Conclusión

El desarrollo de DeepSeek y ChatGPT representa dos enfoques diferentes en el campo de la inteligencia artificial. Mientras ChatGPT se centra en la generalización y la escalabilidad, DeepSeek prioriza la eficiencia y la adaptabilidad a dominios específicos. Ambos modelos han superado desafíos significativos, desde la recolección de datos hasta la optimización del rendimiento, y han sentado las bases para futuros avances en IA.

La competencia y colaboración entre estos modelos impulsarán la innovación en el campo del procesamiento de lenguaje natural, beneficiando a industrias y usuarios en todo el mundo.