تم إصدار DeepSeek V3: الخوارزمية الابتكارية تقود نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3-0324 على منصة Hugging Face. يتمتع هذا النموذج الذي يحتوي على 6850 مليار معلمة بتحسينات ملحوظة في قدراته البرمجية وتصميم واجهة المستخدم وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى للتو، أثنى الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا على DeepSeek. وأشار إلى أن الرأي السائد في السوق بأن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق هو رأي خاطئ، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر، وليس أقل.
ديب سيك كمنتج يمثل اختراق الخوارزمية، أثار العلاقة بينه وبين供应芯片 تساؤلات حول دور القوة الحاسوبية والخوارزمية في تطور الصناعة.
التعايش والتطور المشترك بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين القدرة الحاسوبية يوفر أساسًا لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، والتعلم من أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن تحسين الخوارزمية من استخدام القدرة الحاسوبية بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز من كفاءة استخدام موارد الحساب.
علاقة التعايش بين القوة الحسابية والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء مجموعات قوة حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تكوين مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: بعض الشركات تصبح قادة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال النظام البيئي، بينما تعمل مزودات الخدمات السحابية على تقليل عوائق النشر من خلال خدمات القوة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة إنجازات الابتكار في الخوارزمية وتحسين قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
تُعزى الزيادة السريعة لـ DeepSeek إلى ابتكاراتها التكنولوجية. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
يستخدم DeepSeek بنية مركبة من Transformer + MOE (Mixture of Experts)، ويقدم آلية انتباه كامن متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attension, MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا، حيث يتولى Transformer المهام العادية، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يمتلك كل خبير مجال تخصصه الخاص، وعندما يواجهون مشكلة معينة، يتولى الخبير الأكثر كفاءة معالجة الأمر، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج.
طرق التدريب革新
قدمت DeepSeek إطار عمل التدريب الهجين بدقة FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية للتوزيع، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عندما تكون هناك حاجة لحساب دقيق لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يكون من الممكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحساب ويزيد من سرعة التدريب ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم توقع رمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على توقع عدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وفي نفس الوقت يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية تعلم التعزيز
خوارزمية GRPO (تحسين مكافأة العقوبة العامة) الجديدة من DeepSeek تحسن عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، حيث يقود النموذج لتعلم سلوك أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز موارد حسابية كبيرة في هذه العملية، بينما تكون خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظامًا تقنيًا كاملًا، حيث تقلل من متطلبات القوة الحسابية من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من فئة المستهلك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
يعتقد الكثير من الناس أن DeepSeek قد تجاوز بعض الهياكل الأساسية، مما أطلق سراحه من الاعتماد على أجهزة معينة. في الواقع، يتم تحسين خوارزمية DeepSeek من خلال طبقة تنفيذ خيوط متوازية أكثر عمقاً. إنها لغة تمثيل وسيطة بين الكود عالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات أدق في الأداء.
إن تأثير ذلك على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج، من ناحية، فإن DeepSeek في الواقع مرتبط بشكل أعمق بالأجهزة المحددة والبيئة، وانخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يوسع نطاق السوق بشكل عام؛ ومن ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الجودة، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى المستهلك.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek إلى توفير مسار تقني للصمود في صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود الرقائق المتطورة، خفف التفكير في "البرمجيات لتعويض العتاد" الاعتماد على الرقائق المستوردة الرائدة.
في upstream، خفّضت الخوارزمية الفعّالة ضغط متطلبات القدرة الحاسوبية، مما يمكّن مزودي خدمات القدرة الحاسوبية من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة عائد الاستثمار. في downstream، خفّض النموذج المفتوح المصدر المُحسّن عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من القدرة الحاسوبية، بل يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق على Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقدم تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek دفعة جديدة للبنية التحتية لـ Web3 AI، حيث تتيح الهندسة المعمارية المبتكرة والخوارزميات الفعالة ومتطلبات الطاقة المنخفضة إمكانية الاستدلال على الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إن هيكل MoE مناسب بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تحتوي العقد المختلفة على شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحساب لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح لمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، ووكيل توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكيل تنفيذ التداولات على السلسلة، ووكيل إشراف نتائج التداول، مما يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل وكيل مراقبة العقود الذكية، ووكيل تنفيذ العقود الذكية، ووكيل الإشراف على نتائج التنفيذ، وما إلى ذلك، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيداً.
إدارة المحافظ الاستثمارية الشخصية: يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهان أو تقديم السيولة في الوقت الحقيقي وفقًا لتفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والظروف المالية للمستخدم.
DeepSeek هو الابتكار الذي يجد突破 تحت قيود قوة الحوسبة من خلال الابتكار في الخوارزمية، مما يفتح طريق تطوير متميز لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق على قوة الحوسبة، بل هو سباق لتحسين التآزر بين القوة الحوسبية والخوارزمية. في هذا المضمار الجديد، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة بالحكمة الصينية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
8
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
قوي جدا، اتبعت ذلك وفعلته.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
قمت بحساب الأرقام... 68.5 مليار معلمة لا تزال غير مثالية لكفاءة حسابات L2 عبر السلاسل بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LostBetweenChains
· 07-06 06:20
نجم آخر ظهر منذ البداية
شاهد النسخة الأصليةرد0
RegenRestorer
· 07-05 05:11
الذكاء الاصطناعي قوي حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableGenius
· 07-05 05:10
أشعر بخيبة أمل... مجرد قطار ضجيج آخر للذكاء الاصطناعي بدون ابتكار حقيقي بصراحة
ديب سيك V3 يقود نموذج جديد للذكاء الاصطناعي: الابتكار في الخوارزمية يعيد تشكيل الاقتصاد الرقمي
تم إصدار DeepSeek V3: الخوارزمية الابتكارية تقود نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3-0324 على منصة Hugging Face. يتمتع هذا النموذج الذي يحتوي على 6850 مليار معلمة بتحسينات ملحوظة في قدراته البرمجية وتصميم واجهة المستخدم وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى للتو، أثنى الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا على DeepSeek. وأشار إلى أن الرأي السائد في السوق بأن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق هو رأي خاطئ، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر، وليس أقل.
ديب سيك كمنتج يمثل اختراق الخوارزمية، أثار العلاقة بينه وبين供应芯片 تساؤلات حول دور القوة الحاسوبية والخوارزمية في تطور الصناعة.
التعايش والتطور المشترك بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين القدرة الحاسوبية يوفر أساسًا لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، والتعلم من أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن تحسين الخوارزمية من استخدام القدرة الحاسوبية بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز من كفاءة استخدام موارد الحساب.
علاقة التعايش بين القوة الحسابية والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء مجموعات قوة حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تكوين مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: بعض الشركات تصبح قادة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال النظام البيئي، بينما تعمل مزودات الخدمات السحابية على تقليل عوائق النشر من خلال خدمات القوة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة إنجازات الابتكار في الخوارزمية وتحسين قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
تُعزى الزيادة السريعة لـ DeepSeek إلى ابتكاراتها التكنولوجية. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
يستخدم DeepSeek بنية مركبة من Transformer + MOE (Mixture of Experts)، ويقدم آلية انتباه كامن متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attension, MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا، حيث يتولى Transformer المهام العادية، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يمتلك كل خبير مجال تخصصه الخاص، وعندما يواجهون مشكلة معينة، يتولى الخبير الأكثر كفاءة معالجة الأمر، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج.
طرق التدريب革新
قدمت DeepSeek إطار عمل التدريب الهجين بدقة FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية للتوزيع، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عندما تكون هناك حاجة لحساب دقيق لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يكون من الممكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحساب ويزيد من سرعة التدريب ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم توقع رمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على توقع عدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وفي نفس الوقت يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية تعلم التعزيز
خوارزمية GRPO (تحسين مكافأة العقوبة العامة) الجديدة من DeepSeek تحسن عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، حيث يقود النموذج لتعلم سلوك أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز موارد حسابية كبيرة في هذه العملية، بينما تكون خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظامًا تقنيًا كاملًا، حيث تقلل من متطلبات القوة الحسابية من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من فئة المستهلك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
يعتقد الكثير من الناس أن DeepSeek قد تجاوز بعض الهياكل الأساسية، مما أطلق سراحه من الاعتماد على أجهزة معينة. في الواقع، يتم تحسين خوارزمية DeepSeek من خلال طبقة تنفيذ خيوط متوازية أكثر عمقاً. إنها لغة تمثيل وسيطة بين الكود عالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات أدق في الأداء.
إن تأثير ذلك على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج، من ناحية، فإن DeepSeek في الواقع مرتبط بشكل أعمق بالأجهزة المحددة والبيئة، وانخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يوسع نطاق السوق بشكل عام؛ ومن ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الجودة، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى المستهلك.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek إلى توفير مسار تقني للصمود في صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود الرقائق المتطورة، خفف التفكير في "البرمجيات لتعويض العتاد" الاعتماد على الرقائق المستوردة الرائدة.
في upstream، خفّضت الخوارزمية الفعّالة ضغط متطلبات القدرة الحاسوبية، مما يمكّن مزودي خدمات القدرة الحاسوبية من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة عائد الاستثمار. في downstream، خفّض النموذج المفتوح المصدر المُحسّن عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من القدرة الحاسوبية، بل يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق على Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقدم تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek دفعة جديدة للبنية التحتية لـ Web3 AI، حيث تتيح الهندسة المعمارية المبتكرة والخوارزميات الفعالة ومتطلبات الطاقة المنخفضة إمكانية الاستدلال على الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إن هيكل MoE مناسب بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تحتوي العقد المختلفة على شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحساب لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح لمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، ووكيل توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكيل تنفيذ التداولات على السلسلة، ووكيل إشراف نتائج التداول، مما يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل وكيل مراقبة العقود الذكية، ووكيل تنفيذ العقود الذكية، ووكيل الإشراف على نتائج التنفيذ، وما إلى ذلك، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيداً.
إدارة المحافظ الاستثمارية الشخصية: يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهان أو تقديم السيولة في الوقت الحقيقي وفقًا لتفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والظروف المالية للمستخدم.
DeepSeek هو الابتكار الذي يجد突破 تحت قيود قوة الحوسبة من خلال الابتكار في الخوارزمية، مما يفتح طريق تطوير متميز لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق على قوة الحوسبة، بل هو سباق لتحسين التآزر بين القوة الحوسبية والخوارزمية. في هذا المضمار الجديد، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة بالحكمة الصينية.