Deepseek für 30 Dollar nachgebaut: Dieses Problem kann die Mini-Version lösen
Das chinesische KI-Startup Deepseek ist derzeit in aller Munde. Nicht nur, weil sie mit Deepseek R1 ein leistungsfähiges KI-Modell veröffentlicht haben. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz soll auch nur einen Bruchteil von dem gekostet haben, was OpenAI für seine Modelle ausgegeben hat. Auch wenn noch die Frage im Raum steht, wie Deepseek die KI trotz US-Sanktionen entwickeln konnte, sind viele schon jetzt von dem Sprachmodell begeistert.
Für Grundfunktionen von Deepseek braucht es nicht viel
Dass es sogar noch kostengünstiger möglich ist, eine KI mit ähnlichen Funktionen wie Deepseek zu entwickeln, zeigt jetzt der Forscher Jiayi Pan von der University of California at Berkeley. Er benötigte keine Millionen, um eine KI zu erstellen, die ihre eigenen Schritte hinterfragt und so bei einer gestellten Aufgabe allmählich zum richtigen Ergebnis kommt. Er benötigte nur 30 US-Dollar.
Allerdings wurde die 30-Dollar-KI nur auf das logische Lösen einer einzigen Aufgabe trainiert. Die KI ist in der Lage, mit mehreren Zwischenschritten eine Lösung im Spiel Countdown zu finden. Bei Countdown werden mehrere Zahlen vorgegeben. Mit diesen Zahlen muss dann ein bestimmtes Ergebnis errechnet werden. Im Grunde muss die KI also eine Gleichung mit den vorhandenen Zahlen finden, um die Zielzahl zu erreichen.
Im Beispiel von Pan soll seine günstige KI aus den Zahlen 19, 36, 55 und 7 das Ergebnis 65 errechnen. Die 30-Dollar-Konkurrenz von Deepseek beginnt damit, die Gleichung 55 + 36 – 19 + 7 aufzustellen. Im nächsten Schritt hinterfragt sie sich selbst, ob das zu einem Ergebnis nahe der Zielsumme führt. Die KI stellt fest, dass das Ergebnis dieser Gleichung 79 ist und setzt den „Denkprozess“ mit der nächsten Gleichung fort. Nach mehreren Versuchen landet die künstliche Intelligenz schließlich bei 55 + 36 – 7 – 19 und spielt diese Gleichung als Antwort aus.
Natürlich hat Deepseek R1-Zero deutlich mehr Tricks auf Lager und kann etwa Coding-Aufgaben lösen oder Daten aus Bildern extrahieren. Das Experiment soll laut Pan trotzdem beweisen, dass gezieltere KI-Lösungen auch mit einem recht kleinen Budget machbar sind. Das Projekt könnt ihr euch auf der Github-Seite von Pans Team anschauen und kostenlos herunterladen.
