DeepSeek V3 Выпуск: Алгоритм инноваций ведет к новым парадигмам AI
Недавно DeepSeek выпустил обновление версии V3-0324 на платформе Hugging Face. Эта модель с 6850 миллиардами параметров значительно улучшила свои способности в кодировании, дизайне пользовательского интерфейса и в области вывода.
На только что завершенной конференции 2025 GTC CEO Nvidia высоко оценил DeepSeek. Он отметил, что ранее на рынке считали, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на чипы, что является ошибочным мнением, и что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как представитель прорывного алгоритма, связь с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритма в развитии отрасли.
Совместное развитие вычислительной мощности и алгоритмов
В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу для выполнения более сложных Алгоритм, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; в то время как оптимизация Алгоритм позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами вновь формируют ландшафт AI индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритма, формируя различные технические направления.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании становятся лидерами по вычислительным мощностям ИИ через экосистему, в то время как облачные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании стремятся найти баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Возникновение открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в Алгоритм и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна суперкоманде, где Transformer отвечает за выполнение обычных задач, а MOE выступает в роли экспертной группы, каждый из экспертов обладает своей областью специализации, и когда возникает конкретная проблема, наиболее подходящий эксперт берется за ее решение, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко акцентировать внимание на различных важных деталях при обработке информации, что进一步提升ает производительность модели.
Инновационные методы обучения
DeepSeek представил структуру смешанной точности обучения FP8. Эта структура похожа на интеллектуальный распределитель ресурсов, который может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. При необходимости высокой точности вычислений используется более высокая точность, чтобы гарантировать точность модели; в то время как при допустимости более низкой точности точность снижается, что позволяет экономить вычислительные ресурсы, увеличивать скорость обучения и снижать использование памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода выполняются поэтапно, при этом на каждом этапе предсказывается только один токен. Однако технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет процесс вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм强化学习 DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения моделей.强化学习 можно сравнить с тем, как если бы у модели был тренер, который направляет ее на обучение лучшему поведению через вознаграждения и наказания. Традиционные алгоритмы强化学习 могут потреблять большое количество вычислительных ресурсов в этом процессе, тогда как новый алгоритм DeepSeek более эффективен, он может сократить ненужные вычисления, обеспечивая при этом повышение производительности модели, тем самым достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации не являются изолированными техническими аспектами, а формируют целостную техническую систему, снижающую требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные графические карты для потребителей теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая барьеры для применения ИИ, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области ИИ.
Влияние на чиповую индустрию
Многие считают, что DeepSeek обошёл некоторые базовые архитектуры, избавившись от зависимости от конкретного оборудования. На самом деле, DeepSeek оптимизирует алгоритмы через более низкий уровень параллельного выполнения потоков. Это промежуточный язык представления, находящийся между высокоуровневым кодом и реальными инструкциями GPU, позволяющий DeepSeek осуществлять более тонкую настройку производительности, работая на этом уровне.
Влияние на чиповую индустрию двустороннее: с одной стороны, DeepSeek на самом деле более глубоко связан с определенным оборудованием и экосистемой, снижение порога входа для AI приложений может расширить общий размер рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые AI модели, которые раньше требовали顶级 GPU для работы, теперь могут эффективно работать на средних или даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской AI индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской ИИ-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощности, что позволяет поставщикам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повышать доходность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снизила порог входа для разработки AI приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, не требуя значительных ресурсов вычислительной мощности, что приведет к появлению большего количества AI решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новую динамику для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вычисление. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка далее снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает общую вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многопользовательская система
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью совместной работы агентов анализа данных о рынке в реальном времени, агентов прогнозирования краткосрочных колебаний цен, агентов выполнения сделок на блокчейне, агентов мониторинга результатов торговли и т.д., помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов мониторинга смарт-контрактов, агентов выполнения смарт-контрактов, агентов контроля результатов выполнения и т.д., для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности на основе их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительных мощностей, благодаря инновациям в алгоритмах, находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI индустрии. Снижение порога входа в применение, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, предоставление возможностей для финансовых инноваций — эти изменения перерабатывают цифровую экономику. В будущем развитие AI больше не будет просто гонкой вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов. На этой новой гонке DeepSeek и другие инноваторы переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Довольно круто, давай сделаем это.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
посмотрел цифры... 68.5B параметров все еще не оптимальны для L2 кросс-чейн вычислительной эффективности, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Еще один, кто пришел на вершину с самого начала
Посмотреть ОригиналОтветить0
RegenRestorer
· 07-05 05:11
Искусственный интеллект действительно впечатляет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableGenius
· 07-05 05:10
смешно... просто еще один хайп по поводу ИИ без реальных новшеств, если честно
DeepSeek V3 ведет новый парадигму AI: Алгоритм инноваций переосмысляет цифровую экономику
DeepSeek V3 Выпуск: Алгоритм инноваций ведет к новым парадигмам AI
Недавно DeepSeek выпустил обновление версии V3-0324 на платформе Hugging Face. Эта модель с 6850 миллиардами параметров значительно улучшила свои способности в кодировании, дизайне пользовательского интерфейса и в области вывода.
На только что завершенной конференции 2025 GTC CEO Nvidia высоко оценил DeepSeek. Он отметил, что ранее на рынке считали, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на чипы, что является ошибочным мнением, и что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как представитель прорывного алгоритма, связь с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритма в развитии отрасли.
Совместное развитие вычислительной мощности и алгоритмов
В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу для выполнения более сложных Алгоритм, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; в то время как оптимизация Алгоритм позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами вновь формируют ландшафт AI индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритма, формируя различные технические направления.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании становятся лидерами по вычислительным мощностям ИИ через экосистему, в то время как облачные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании стремятся найти баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Возникновение открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в Алгоритм и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна суперкоманде, где Transformer отвечает за выполнение обычных задач, а MOE выступает в роли экспертной группы, каждый из экспертов обладает своей областью специализации, и когда возникает конкретная проблема, наиболее подходящий эксперт берется за ее решение, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко акцентировать внимание на различных важных деталях при обработке информации, что进一步提升ает производительность модели.
Инновационные методы обучения
DeepSeek представил структуру смешанной точности обучения FP8. Эта структура похожа на интеллектуальный распределитель ресурсов, который может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. При необходимости высокой точности вычислений используется более высокая точность, чтобы гарантировать точность модели; в то время как при допустимости более низкой точности точность снижается, что позволяет экономить вычислительные ресурсы, увеличивать скорость обучения и снижать использование памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода выполняются поэтапно, при этом на каждом этапе предсказывается только один токен. Однако технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет процесс вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм强化学习 DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения моделей.强化学习 можно сравнить с тем, как если бы у модели был тренер, который направляет ее на обучение лучшему поведению через вознаграждения и наказания. Традиционные алгоритмы强化学习 могут потреблять большое количество вычислительных ресурсов в этом процессе, тогда как новый алгоритм DeepSeek более эффективен, он может сократить ненужные вычисления, обеспечивая при этом повышение производительности модели, тем самым достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации не являются изолированными техническими аспектами, а формируют целостную техническую систему, снижающую требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные графические карты для потребителей теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая барьеры для применения ИИ, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области ИИ.
Влияние на чиповую индустрию
Многие считают, что DeepSeek обошёл некоторые базовые архитектуры, избавившись от зависимости от конкретного оборудования. На самом деле, DeepSeek оптимизирует алгоритмы через более низкий уровень параллельного выполнения потоков. Это промежуточный язык представления, находящийся между высокоуровневым кодом и реальными инструкциями GPU, позволяющий DeepSeek осуществлять более тонкую настройку производительности, работая на этом уровне.
Влияние на чиповую индустрию двустороннее: с одной стороны, DeepSeek на самом деле более глубоко связан с определенным оборудованием и экосистемой, снижение порога входа для AI приложений может расширить общий размер рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые AI модели, которые раньше требовали顶级 GPU для работы, теперь могут эффективно работать на средних или даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской AI индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской ИИ-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощности, что позволяет поставщикам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повышать доходность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снизила порог входа для разработки AI приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, не требуя значительных ресурсов вычислительной мощности, что приведет к появлению большего количества AI решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новую динамику для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вычисление. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка далее снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает общую вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многопользовательская система
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью совместной работы агентов анализа данных о рынке в реальном времени, агентов прогнозирования краткосрочных колебаний цен, агентов выполнения сделок на блокчейне, агентов мониторинга результатов торговли и т.д., помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов мониторинга смарт-контрактов, агентов выполнения смарт-контрактов, агентов контроля результатов выполнения и т.д., для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности на основе их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительных мощностей, благодаря инновациям в алгоритмах, находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI индустрии. Снижение порога входа в применение, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, предоставление возможностей для финансовых инноваций — эти изменения перерабатывают цифровую экономику. В будущем развитие AI больше не будет просто гонкой вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов. На этой новой гонке DeepSeek и другие инноваторы переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.