DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma Yeniliği AI Yeni Paradigmayı Belirliyor
Son günlerde, DeepSeek, Hugging Face platformunda en son V3-0324 sürüm güncellemesini yayınladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su DeepSeek'i büyük bir takdirle değerlendirdi. Daha önce piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama taleplerinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladı.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi, sektördeki gelişimde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın ortak gelişimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlıyor, bu da modellerin daha büyük veri setleri ile çalışmasını ve daha karmaşık kalıpları öğrenmesini mümkün kılıyor; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırıyor.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluş ilişkisi AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümesi oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile yüksek verimli Algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük içerisindedir. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısaca açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmiştir. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri üstlendiği ve MOE'nin ekipteki uzmanlar grubu gibi davrandığı süper bir takım gibidir; her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı bulunmaktadır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetenekli uzman devreye girer, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işleme sırasında farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemleri yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlamaktadır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmekte, eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olduğu için çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
güçlendirme öğrenme Algoritma突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir koç atamak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modeli daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendirir. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha etkilidir; model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlayabilir.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarsama süreçlerine kadar tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü ihtiyacını azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları bile güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltarak daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip sanayisine etkisi
Birçok kişi, DeepSeek'in belirli donanımlara olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı alt yapıları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu daha düşük seviyedeki paralel iş parçacığı yürütme katmanı aracılığıyla gerçekleştiriyor. Bu, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olup, bu katmanı işleterek DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları yapabiliyor.
Bu durum çip endüstrisi üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında belirli donanım ve ekosisteme daha derin bir şekilde bağlı hale geldi, AI uygulama eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en üst düzey GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta sınıf hatta tüketici seviyesindeki grafik kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlandığı bir ortamda, "yazılım ile donanımı tamamlamak" düşüncesi, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme engelini azaltmıştır. Çok sayıda küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir güç sağlıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek uç hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Ajan Sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verileri analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarını tahmin eden ajanlar, zincir üzerindeki işlem yürütme ajanları ve işlem sonuçlarını denetleyen ajanların uyumlu çalışmasıyla kullanıcıların daha yüksek getiri elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracı, akıllı sözleşme yürütme aracı, yürütme sonuçları denetim aracı gibi araçlar iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarında yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile突破 arayışı içinde, Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ve AI entegrasyonunu desteklemek, yüksek kaliteli çiplere bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık yalnızca bir hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
8
Repost
Share
Comment
0/400
WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Gerçekten etkileyici, hemen harekete geçtim.
View OriginalReply0
Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
sayılara baktım... 68.5B parametre L2 cross-chain hesaplama verimliliği için hala optimal değil açıkçası
View OriginalReply0
LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Bir başka zirveye çıkış.
View OriginalReply0
RegenRestorer
· 07-05 05:11
Yapay zeka gerçekten çok güçlü.
View OriginalReply0
StableGenius
· 07-05 05:10
smh... gerçekten yenilik olmadan sadece başka bir yapay zeka hype treni
DeepSeek V3, AI'nin yeni bir paradigmasını öncülük ediyor: Algoritma yenilikleri dijital ekonomiyi yeniden şekillendiriyor
DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma Yeniliği AI Yeni Paradigmayı Belirliyor
Son günlerde, DeepSeek, Hugging Face platformunda en son V3-0324 sürüm güncellemesini yayınladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su DeepSeek'i büyük bir takdirle değerlendirdi. Daha önce piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama taleplerinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladı.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi, sektördeki gelişimde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın ortak gelişimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlıyor, bu da modellerin daha büyük veri setleri ile çalışmasını ve daha karmaşık kalıpları öğrenmesini mümkün kılıyor; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırıyor.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluş ilişkisi AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümesi oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile yüksek verimli Algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük içerisindedir. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısaca açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmiştir. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri üstlendiği ve MOE'nin ekipteki uzmanlar grubu gibi davrandığı süper bir takım gibidir; her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı bulunmaktadır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetenekli uzman devreye girer, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işleme sırasında farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemleri yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlamaktadır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmekte, eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olduğu için çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
güçlendirme öğrenme Algoritma突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir koç atamak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modeli daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendirir. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha etkilidir; model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlayabilir.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarsama süreçlerine kadar tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü ihtiyacını azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları bile güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltarak daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip sanayisine etkisi
Birçok kişi, DeepSeek'in belirli donanımlara olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı alt yapıları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu daha düşük seviyedeki paralel iş parçacığı yürütme katmanı aracılığıyla gerçekleştiriyor. Bu, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olup, bu katmanı işleterek DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları yapabiliyor.
Bu durum çip endüstrisi üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında belirli donanım ve ekosisteme daha derin bir şekilde bağlı hale geldi, AI uygulama eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en üst düzey GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta sınıf hatta tüketici seviyesindeki grafik kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlandığı bir ortamda, "yazılım ile donanımı tamamlamak" düşüncesi, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme engelini azaltmıştır. Çok sayıda küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir güç sağlıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek uç hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Ajan Sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verileri analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarını tahmin eden ajanlar, zincir üzerindeki işlem yürütme ajanları ve işlem sonuçlarını denetleyen ajanların uyumlu çalışmasıyla kullanıcıların daha yüksek getiri elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracı, akıllı sözleşme yürütme aracı, yürütme sonuçları denetim aracı gibi araçlar iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarında yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile突破 arayışı içinde, Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ve AI entegrasyonunu desteklemek, yüksek kaliteli çiplere bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık yalnızca bir hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.