DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій веде нову парадигму AI
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення версії V3-0324 на платформі Hugging Face. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та інферентних можливостях.
На нещодавньому заході 2025 GTC, генеральний директор NVIDIA високо оцінив DeepSeek. Він зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, і що майбутні обчислювальні потреби лише зростуть, а не зменшаться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав у людей роздуми щодо взаємозв'язку між постачанням чіпів та роллю обчислювальної потужності й алгоритмів у розвитку галузі.
Спільний розвиток обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ, підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більший обсяг даних і вивчати більш складні патерни; а оптимізація Алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співвідношення потужності та алгоритму переосмислює ландшафт індустрії ШІ:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція ланцюга постачання: деякі підприємства стають домінантами AI обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через гнучкі обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зріст DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено коротке пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою власну галузь спеціалізації, і коли виникає специфічна проблема, за її вирішення відповідає найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка подібна до інтелектуального розподільника ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреби на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, використовується вища точність для забезпечення точності моделі; а коли прийнятна нижча точність, точність знижується, що дозволяє зекономити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі інференції DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи інференції виконуються поступово, де на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість інференції та знижує її витрати.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібно до надання моделі тренера, який через винагороди та покарання спрямовує модель до вивчення кращих дій. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть вимагати значних обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він дозволяє зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, що забезпечує баланс між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними точками, а формують повну технологічну систему, яка зменшує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для застосування AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на чіпову промисловість
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі підходи до архітектури, таким чином позбувшись залежності від конкретного апаратного забезпечення. Насправді, DeepSeek оптимізує алгоритм через нижчий рівень паралельного виконання потоків. Це проміжна мова представлення, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпулюванню цим рівнем, DeepSeek може досягти більш детальної настройки продуктивності.
Вплив на чіпову промисловість є двобічним: з одного боку, DeepSeek насправді тісніше пов'язаний з певним апаратним забезпеченням і екосистемою, зниження бар'єру для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали топових GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI-індустрії. У умовах обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
У верхній частині, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищувати рентабельність інвестицій. У нижній частині, оптимізована відкрита модель зменшує бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень для AI у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка додатково знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, а й підвищило загальні обчислювальні здібності та ефективність мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: шляхом спільної роботи агентів аналізу ринкових даних у реальному часі, агентів прогнозування короткострокових коливань цін, агентів виконання угод на блокчейні, агентів моніторингу результатів торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти нагляду за результатами виконання тощо працюють у координації, що забезпечує автоматизацію складнішої бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з ризикових уподобань користувача, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме завдяки обмеженню обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження порогу використання, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання фінансових інновацій – ці впливи вже переформатовують цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синергію між обчислювальною потужністю та алгоритмами. На цій новій трасі, такі інноватори, як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою китайської мудрості.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Сильно, так і зробили.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
провели розрахунки... 68.5B параметрів все ще не є оптимальними для ефективності обчислень L2 крос-ланцюга, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Ще один, хто досяг успіху з самого початку
Переглянути оригіналвідповісти на0
RegenRestorer
· 07-05 05:11
Штучний інтелект дійсно надто потужний.
Переглянути оригіналвідповісти на0
StableGenius
· 07-05 05:10
схилив голову... просто ще один хайп поїзд AI без справжніх інновацій, якщо чесно
DeepSeek V3 веде нову парадигму AI: Алгоритм інновацій перетворює цифрову економіку
DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій веде нову парадигму AI
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення версії V3-0324 на платформі Hugging Face. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та інферентних можливостях.
На нещодавньому заході 2025 GTC, генеральний директор NVIDIA високо оцінив DeepSeek. Він зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, і що майбутні обчислювальні потреби лише зростуть, а не зменшаться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав у людей роздуми щодо взаємозв'язку між постачанням чіпів та роллю обчислювальної потужності й алгоритмів у розвитку галузі.
Спільний розвиток обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ, підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більший обсяг даних і вивчати більш складні патерни; а оптимізація Алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співвідношення потужності та алгоритму переосмислює ландшафт індустрії ШІ:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція ланцюга постачання: деякі підприємства стають домінантами AI обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через гнучкі обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зріст DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено коротке пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою власну галузь спеціалізації, і коли виникає специфічна проблема, за її вирішення відповідає найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка подібна до інтелектуального розподільника ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреби на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, використовується вища точність для забезпечення точності моделі; а коли прийнятна нижча точність, точність знижується, що дозволяє зекономити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі інференції DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи інференції виконуються поступово, де на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість інференції та знижує її витрати.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібно до надання моделі тренера, який через винагороди та покарання спрямовує модель до вивчення кращих дій. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть вимагати значних обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він дозволяє зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, що забезпечує баланс між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними точками, а формують повну технологічну систему, яка зменшує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для застосування AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на чіпову промисловість
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі підходи до архітектури, таким чином позбувшись залежності від конкретного апаратного забезпечення. Насправді, DeepSeek оптимізує алгоритм через нижчий рівень паралельного виконання потоків. Це проміжна мова представлення, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпулюванню цим рівнем, DeepSeek може досягти більш детальної настройки продуктивності.
Вплив на чіпову промисловість є двобічним: з одного боку, DeepSeek насправді тісніше пов'язаний з певним апаратним забезпеченням і екосистемою, зниження бар'єру для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали топових GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI-індустрії. У умовах обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
У верхній частині, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищувати рентабельність інвестицій. У нижній частині, оптимізована відкрита модель зменшує бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень для AI у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка додатково знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, а й підвищило загальні обчислювальні здібності та ефективність мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: шляхом спільної роботи агентів аналізу ринкових даних у реальному часі, агентів прогнозування короткострокових коливань цін, агентів виконання угод на блокчейні, агентів моніторингу результатів торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти нагляду за результатами виконання тощо працюють у координації, що забезпечує автоматизацію складнішої бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з ризикових уподобань користувача, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме завдяки обмеженню обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження порогу використання, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання фінансових інновацій – ці впливи вже переформатовують цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синергію між обчислювальною потужністю та алгоритмами. На цій новій трасі, такі інноватори, як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою китайської мудрості.