إصدار DeepSeek V3: الخوارزمية الفعالة تقود اتجاهات جديدة في الذكاء الاصطناعي
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال. وقد أثار هذا التحديث نقاشاً واسعاً في الصناعة حول العلاقة بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية.
في المؤتمر الأخير GTC 2025 ، أعطى قادة الصناعة تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek. وأشار إلى أن السوق اعتقد سابقًا أن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الشرائح، وهو اعتقاد خاطئ، حيث أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر وليس أقل.
يعتبر DeepSeek كمنتج تمثيلي للاختراقات الخوارزمية، وقد أثار العلاقة بينه وبين موردي الأجهزة تساؤلات حول دور القوة الحاسوبية والخوارزمية في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
تفاعل تطور القوة الحاسوبية والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، أدى تحسين قوة الحوسبة إلى توفير أساس لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يزيد من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
علاقة التعايش بين القوة الحاسوبية والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات ضخمة من القدرة الحاسوبية، بينما تركز شركات مثل DeepSeek على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: تصبح شركات الأجهزة الرائدة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال النظام البيئي، بينما تعمل شركات خدمات السحابة على تقليل عوائق النشر من خلال خدمات القوة الحسابية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق توازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA جعلت الابتكارات في الخوارزمية وتحسين القدرة الحاسوبية قابلة للمشاركة، مما يسرع من عملية التطوير والتوسع التكنولوجي.
الابتكار التكنولوجي في DeepSeek
نجاح DeepSeek لا يمكن أن ينفصل عن ابتكاراتها التقنية، وفيما يلي شرح موجز لنقاطها الرئيسية للابتكار:
تحسين هيكل النموذج
تعتمد DeepSeek على هيكل مدمج من Transformer + MOE (خليط من خبراء) ، وتقدم آلية انتباه كامنة متعددة الرؤوس (MLA). يشبه هذا الهيكل فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، حيث يمتلك كل خبير مجال تخصص خاص به. عند مواجهة مشاكل معينة ، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة مما يزيد بشكل كبير من كفاءة ودقة النموذج. كما 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 للتدريب بدقة مختلطة FP8. يعمل هذا الإطار كمنسق موارد ذكي، قادر على اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. يتم استخدام دقة أعلى عندما تكون هناك حاجة لحسابات عالية الدقة لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يمكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحساب، ويسرع 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 تتم خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، و يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تحسين الخوارزمية الجديدة للتعلم المعزز GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تجهيز النموذج بمدرب، من خلال المكافآت والعقوبات لتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل. الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملاً، حيث تقلل من متطلبات قوة الحوسبة على طول سلسلة التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من الفئة الاستهلاكية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المزيد من المطورين والشركات من المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على الشركات المصنعة للأجهزة
ديب سيك يقوم بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة PTX (Parallel Thread Execution) لمصنعي الأجهزة. PTX هي لغة تمثيل وسيط بين الكود العالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لديب سيك تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على مصنعي الأجهزة ذو وجهين، من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة ونظامها البيئي بشكل أعمق، وقد تؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الكلي؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات خوارزمية DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على شرائح عالية الأداء، حيث يمكن أن تعمل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت بحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات العالية الأداء الآن بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات متوسطة المستوى أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا تقنيًا لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الشرائح المتقدمة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن العتاد" تقلل من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتميزة.
في المنبع، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما سمح لمزودي خدمات الحوسبة بتمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة معدل العائد على الاستثمار. في المصب، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق على Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تمتلك تحسينات الخوارزمية في DeepSeek قوة جديدة للبنية التحتية لـ Web3 AI، حيث تجعل العمارة المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، ومتطلبات القدرة الحاسوبية المنخفضة من استنتاج AI اللامركزي ممكنًا. إن بنية MOE مناسبة 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 للعقدة الواحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من متطلبات الموارد الحاسوبية المتقدمة، مما يتيح لمزيد من الموارد الحاسوبية الانضمام إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عائق الدخول إلى الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال التشغيل المتزامن لوكلاء تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، ووكلاء توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكلاء تنفيذ التداولات على السلسلة، ووكلاء مراقبة نتائج التداول، يساعد المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل وكلاء مراقبة العقود الذكية، ووكلاء تنفيذ العقود الذكية، ووكلاء مراقبة نتائج التنفيذ معًا لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الخوارزمية الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
يعمل DeepSeek على إيجاد breakthroughs من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحسابية، مما يفتح مسارات تطوير مختلفة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيقات، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل ملامح الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق على القدرة الحسابية، بل سيكون سباقًا بين تحسين القدرة الحسابية والخوارزمية بصورة متكاملة. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة 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 23
أعجبني
23
7
مشاركة
تعليق
0/400
MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
مرة أخرى، بدأت البان كيك بهبوط.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SmartContractWorker
· 07-23 22:18
أخيراً لم يتعطل الأمر
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
من يستطيع حملها بعد الآن؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
撸قوة الحوسبةمستثمرين كبار了
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkTongue
· 07-22 04:22
ماذا تفعل، من الأفضل استخدام كواك
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasWaster
· 07-22 04:17
مرة أخرى، شخص ينادي بتقليل التكاليف لكنه لا يستطيع تحملها
ديب سيك V3革新 الخوارزمية يقود عصر الحوسبة الفعالة
إصدار DeepSeek V3: الخوارزمية الفعالة تقود اتجاهات جديدة في الذكاء الاصطناعي
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال. وقد أثار هذا التحديث نقاشاً واسعاً في الصناعة حول العلاقة بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية.
في المؤتمر الأخير GTC 2025 ، أعطى قادة الصناعة تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek. وأشار إلى أن السوق اعتقد سابقًا أن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الشرائح، وهو اعتقاد خاطئ، حيث أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر وليس أقل.
يعتبر DeepSeek كمنتج تمثيلي للاختراقات الخوارزمية، وقد أثار العلاقة بينه وبين موردي الأجهزة تساؤلات حول دور القوة الحاسوبية والخوارزمية في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
تفاعل تطور القوة الحاسوبية والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، أدى تحسين قوة الحوسبة إلى توفير أساس لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يزيد من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
علاقة التعايش بين القوة الحاسوبية والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات ضخمة من القدرة الحاسوبية، بينما تركز شركات مثل DeepSeek على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: تصبح شركات الأجهزة الرائدة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال النظام البيئي، بينما تعمل شركات خدمات السحابة على تقليل عوائق النشر من خلال خدمات القوة الحسابية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق توازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA جعلت الابتكارات في الخوارزمية وتحسين القدرة الحاسوبية قابلة للمشاركة، مما يسرع من عملية التطوير والتوسع التكنولوجي.
الابتكار التكنولوجي في DeepSeek
نجاح DeepSeek لا يمكن أن ينفصل عن ابتكاراتها التقنية، وفيما يلي شرح موجز لنقاطها الرئيسية للابتكار:
تحسين هيكل النموذج
تعتمد DeepSeek على هيكل مدمج من Transformer + MOE (خليط من خبراء) ، وتقدم آلية انتباه كامنة متعددة الرؤوس (MLA). يشبه هذا الهيكل فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، حيث يمتلك كل خبير مجال تخصص خاص به. عند مواجهة مشاكل معينة ، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة مما يزيد بشكل كبير من كفاءة ودقة النموذج. كما 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 للتدريب بدقة مختلطة FP8. يعمل هذا الإطار كمنسق موارد ذكي، قادر على اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. يتم استخدام دقة أعلى عندما تكون هناك حاجة لحسابات عالية الدقة لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يمكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحساب، ويسرع 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 تتم خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، و يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تحسين الخوارزمية الجديدة للتعلم المعزز GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تجهيز النموذج بمدرب، من خلال المكافآت والعقوبات لتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل. الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملاً، حيث تقلل من متطلبات قوة الحوسبة على طول سلسلة التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من الفئة الاستهلاكية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المزيد من المطورين والشركات من المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على الشركات المصنعة للأجهزة
ديب سيك يقوم بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة PTX (Parallel Thread Execution) لمصنعي الأجهزة. PTX هي لغة تمثيل وسيط بين الكود العالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لديب سيك تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على مصنعي الأجهزة ذو وجهين، من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة ونظامها البيئي بشكل أعمق، وقد تؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الكلي؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات خوارزمية DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على شرائح عالية الأداء، حيث يمكن أن تعمل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت بحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات العالية الأداء الآن بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات متوسطة المستوى أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا تقنيًا لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الشرائح المتقدمة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن العتاد" تقلل من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتميزة.
في المنبع، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما سمح لمزودي خدمات الحوسبة بتمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة معدل العائد على الاستثمار. في المصب، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق على Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تمتلك تحسينات الخوارزمية في DeepSeek قوة جديدة للبنية التحتية لـ Web3 AI، حيث تجعل العمارة المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، ومتطلبات القدرة الحاسوبية المنخفضة من استنتاج AI اللامركزي ممكنًا. إن بنية MOE مناسبة 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 للعقدة الواحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من متطلبات الموارد الحاسوبية المتقدمة، مما يتيح لمزيد من الموارد الحاسوبية الانضمام إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عائق الدخول إلى الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال التشغيل المتزامن لوكلاء تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، ووكلاء توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكلاء تنفيذ التداولات على السلسلة، ووكلاء مراقبة نتائج التداول، يساعد المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل وكلاء مراقبة العقود الذكية، ووكلاء تنفيذ العقود الذكية، ووكلاء مراقبة نتائج التنفيذ معًا لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الخوارزمية الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
يعمل DeepSeek على إيجاد breakthroughs من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحسابية، مما يفتح مسارات تطوير مختلفة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيقات، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل ملامح الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق على القدرة الحسابية، بل سيكون سباقًا بين تحسين القدرة الحسابية والخوارزمية بصورة متكاملة. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.