DeepSeek V3 publié : Algorithme innovation menant à un nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle de 6850 milliards de paramètres présente des améliorations significatives en termes de capacité de codage, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de Nvidia a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir ne fera qu'augmenter, pas diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Développement symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des Algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des Algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des parcours technologiques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul super grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles de technologie.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA, etc. permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches régulières, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible aux différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthode d'entraînement innovante
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; lorsqu'une précision inférieure peut être acceptée, il réduit la précision afin d'économiser des ressources de calcul, d'accélérer la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles fonctionnent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percées de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement de DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme donner un entraîneur au modèle, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements à travers des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources de calcul au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points technologiques isolés, mais forment un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation courante peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur l'industrie des semi-conducteurs
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certaines architectures sous-jacentes, se libérant ainsi de la dépendance à des matériels spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes via une couche d'exécution de threads parallèles plus basse. C'est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus fin en manipulant ce niveau.
L'impact sur l'industrie des puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié à un matériel et un écosystème spécifiques, et la baisse du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'approche "logiciel pour compenser le matériel" réduit la dépendance aux puces d'importation de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger le cycle de vie du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un seul nœud ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit davantage la demande en ressources informatiques haut de gamme, permettant à un plus grand nombre de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement la barrière à l'entrée pour participer au calcul décentralisé de l'IA, mais augmente également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : Grâce à l'analyse en temps réel des données du marché par des agents, à la prévision des fluctuations de prix à court terme par des agents, à l'exécution des transactions sur la chaîne par des agents, et à la supervision des résultats des transactions par des agents, cela aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion personnalisée de portefeuille : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en effet à la recherche de percées à travers l'innovation algorithme sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie chinoise de l'IA. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
C'est assez impressionnant, on y va!
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Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
a fait les calculs... 68,5 milliards de paramètres encore sous-optimaux pour l'efficacité de calcul cross-chain L2 à vrai dire
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LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Encore un qui atteint le sommet dès ses débuts
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RegenRestorer
· 07-05 05:11
L'IA est vraiment incroyable.
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StableGenius
· 07-05 05:10
smh... juste un autre train hype d'IA sans véritable innovation à vrai dire
DeepSeek V3 : une nouvelle ère pour l'IA : Algorithme innovant redéfinissant l'économie numérique
DeepSeek V3 publié : Algorithme innovation menant à un nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle de 6850 milliards de paramètres présente des améliorations significatives en termes de capacité de codage, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de Nvidia a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir ne fera qu'augmenter, pas diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Développement symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des Algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des Algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des parcours technologiques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul super grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles de technologie.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA, etc. permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches régulières, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible aux différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthode d'entraînement innovante
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; lorsqu'une précision inférieure peut être acceptée, il réduit la précision afin d'économiser des ressources de calcul, d'accélérer la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles fonctionnent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percées de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement de DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme donner un entraîneur au modèle, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements à travers des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources de calcul au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points technologiques isolés, mais forment un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation courante peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur l'industrie des semi-conducteurs
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certaines architectures sous-jacentes, se libérant ainsi de la dépendance à des matériels spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes via une couche d'exécution de threads parallèles plus basse. C'est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus fin en manipulant ce niveau.
L'impact sur l'industrie des puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié à un matériel et un écosystème spécifiques, et la baisse du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'approche "logiciel pour compenser le matériel" réduit la dépendance aux puces d'importation de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger le cycle de vie du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un seul nœud ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit davantage la demande en ressources informatiques haut de gamme, permettant à un plus grand nombre de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement la barrière à l'entrée pour participer au calcul décentralisé de l'IA, mais augmente également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : Grâce à l'analyse en temps réel des données du marché par des agents, à la prévision des fluctuations de prix à court terme par des agents, à l'exécution des transactions sur la chaîne par des agents, et à la supervision des résultats des transactions par des agents, cela aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion personnalisée de portefeuille : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en effet à la recherche de percées à travers l'innovation algorithme sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie chinoise de l'IA. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.