DeepSeek V3 Yayınlandı: Verimli Algoritma AI'da Yeni Bir Yön Belirliyor
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini duyurdu, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı. Bu güncelleme, sektörde hesap gücü ve algoritma ilişkisi üzerine geniş bir tartışma başlattı.
Sonunda gerçekleşen 2025 GTC Konferansı'nda, sektör liderleri DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundular. Önceki piyasa görüşlerinin, DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağı yönündeki düşüncenin yanlış olduğunu belirttiler; gelecekteki hesaplama taleplerinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladılar.
DeepSeek, algoritmik bir atılımın temsilci ürünü olarak, donanım tedarikleri ile olan ilişkisi, AI endüstrisinde hesaplama gücü ve algoritmanın rolüne dair düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın karşılıklı evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlarken, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini sağlıyor; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünden daha verimli bir şekilde yararlanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırıyor.
Güç ve algoritmanın birlikte yaşama ilişkisi, AI endüstri yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri kurmayı hedeflerken, DeepSeek gibi şirketler algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Donanım üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağladı, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırdı.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı teknolojik yeniliklerine dayanmaktadır, aşağıda ana yeniliklerinin kısa açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemekte ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) devreye sokmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği bir süper takım gibidir; MOE ise ekipteki uzmanlar grubuna benzer, her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır. Belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanabilmesini sağlar ve modelin performansını daha da yükseltir.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karmaşıklık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki gereksinimlere göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruflu kullanır, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliğinin artırılması
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. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, böylece çıkarım hızını önemli ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir koç sağlamak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesini sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistem oluşturdu ve hesaplama gücü gereksinimlerini düşürdü. Artık sıradan tüketici seviyesindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Donanım Üreticilerine Etkisi
DeepSeek, donanım üreticisinin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu gerçekleştirir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olarak işlev görür; bu katmana müdahale ederek, DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları gerçekleştirebilir.
Bu, donanım üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulamalarındaki engellerin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çipler üzerindeki talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarıyla etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın tamamlanması" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, yüksek verimli algoritma, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı model, AI uygulama geliştirme için giriş engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek, bu da daha fazla dikey alanda AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MOE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarına sahip olabilir ve tek bir düğümün tam modeli saklaması gerekmez. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu ajan sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini ajanı, zincir üzeri ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları gözetim ajanı gibi bir arada çalışan ajanlar aracılığıyla kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçlarının denetim aracısı gibi işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığının otomasyonunu sağlamak.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak, Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliklere güç katmak, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bir hesaplama gücü yarışı değil, hesaplama gücü ile algoritmanın eş güdümlü optimizasyon yarışı olacak. 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.
23 Likes
Reward
23
7
Share
Comment
0/400
MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Yine geldi krepler, daha başında düşüş oldu.
View OriginalReply0
SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Sonunda takılmıyor.
View OriginalReply0
GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Kim onu hala kaldırabilir ki?
View OriginalReply0
wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Bilgi İşlem Gücü Büyük Yatırımcılar oldu
View OriginalReply0
ForkTongue
· 07-22 04:22
Ne yapıyorsun, Quark'ı kullanmak daha iyi.
View OriginalReply0
GasWaster
· 07-22 04:17
Yine bir maliyet düşürme çağrısı yapan, ama bunu karşılayamayacak olan.
View OriginalReply0
FUD_Whisperer
· 07-22 04:08
Bilgi İşlem Gücü yeniden yapılandırması inanılmaz!
DeepSeek V3 yenilikçi AI Algoritması, verimli hesaplama çağını yönlendiriyor.
DeepSeek V3 Yayınlandı: Verimli Algoritma AI'da Yeni Bir Yön Belirliyor
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini duyurdu, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı. Bu güncelleme, sektörde hesap gücü ve algoritma ilişkisi üzerine geniş bir tartışma başlattı.
Sonunda gerçekleşen 2025 GTC Konferansı'nda, sektör liderleri DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundular. Önceki piyasa görüşlerinin, DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağı yönündeki düşüncenin yanlış olduğunu belirttiler; gelecekteki hesaplama taleplerinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladılar.
DeepSeek, algoritmik bir atılımın temsilci ürünü olarak, donanım tedarikleri ile olan ilişkisi, AI endüstrisinde hesaplama gücü ve algoritmanın rolüne dair düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın karşılıklı evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlarken, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini sağlıyor; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünden daha verimli bir şekilde yararlanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırıyor.
Güç ve algoritmanın birlikte yaşama ilişkisi, AI endüstri yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri kurmayı hedeflerken, DeepSeek gibi şirketler algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Donanım üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağladı, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırdı.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı teknolojik yeniliklerine dayanmaktadır, aşağıda ana yeniliklerinin kısa açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemekte ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) devreye sokmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği bir süper takım gibidir; MOE ise ekipteki uzmanlar grubuna benzer, her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır. Belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanabilmesini sağlar ve modelin performansını daha da yükseltir.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karmaşıklık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki gereksinimlere göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruflu kullanır, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliğinin artırılması
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. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, böylece çıkarım hızını önemli ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir koç sağlamak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesini sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistem oluşturdu ve hesaplama gücü gereksinimlerini düşürdü. Artık sıradan tüketici seviyesindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Donanım Üreticilerine Etkisi
DeepSeek, donanım üreticisinin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu gerçekleştirir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olarak işlev görür; bu katmana müdahale ederek, DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları gerçekleştirebilir.
Bu, donanım üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulamalarındaki engellerin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çipler üzerindeki talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarıyla etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın tamamlanması" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, yüksek verimli algoritma, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı model, AI uygulama geliştirme için giriş engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek, bu da daha fazla dikey alanda AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MOE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarına sahip olabilir ve tek bir düğümün tam modeli saklaması gerekmez. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu ajan sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini ajanı, zincir üzeri ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları gözetim ajanı gibi bir arada çalışan ajanlar aracılığıyla kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçlarının denetim aracısı gibi işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığının otomasyonunu sağlamak.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak, Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliklere güç katmak, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bir hesaplama gücü yarışı değil, hesaplama gücü ile algoritmanın eş güdümlü optimizasyon yarışı olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.