DeepSeek V3 випуск: ефективний Алгоритм веде новий напрямок AI
Нещодавно DeepSeek випустила оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що призвело до значного покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до інференції. Це оновлення викликало широку дискусію в галузі щодо зв'язку між обчислювальною потужністю та Алгоритм.
На нещодавньому завершеному 2025 GTC заході лідери галузі високо оцінили DeepSeek. Вони зазначили, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковим, оскільки в майбутньому потреби в обчисленнях лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії в зв'язку з відносинами між постачальниками апаратного забезпечення.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші шаблони; тоді як оптимізація Алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів вже трансформує індустрію штучного інтелекту:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як такі компанії, як DeepSeek, зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислових ланцюгів: виробники апаратного забезпечення стають лідерами в AI Алгоритм, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження завдяки гнучким обчислювальним сервісам.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Підйом відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek неможливий без його технічних інновацій, нижче наведено коротке пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає в ролі експертної групи, де кожен експерт має свою спеціалізацію, і коли виникає специфічна проблема, за її вирішення відповідає найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджувати увагу на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах тренування
DeepSeek представила FP8 змішану точність тренувального фреймворку. Цей фреймворк схожий на розумний розподільник ресурсів, який може відповідно до потреб різних етапів тренування динамічно обирати відповідну обчислювальну точність. Коли потрібні високоточні обчислення, використовується вища точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, знижується точність, що дозволяє заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На стадії висновку DeepSeek впровадив технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку працюють поетапно, на кожному етапі прогнозуючи лише один токен. Натомість технологія MTP може прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює процес висновку та знижує його вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Нова алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, як модель отримує тренера, який керує навчанням моделі кращій поведінці за допомогою винагороди та покарання. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, здатний забезпечити підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували цілісну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер можуть запускати потужні AI моделі, суттєво знижуючи бар'єри для застосування AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств долучитися до інновацій в AI.
Вплив на виробників апаратного забезпечення
DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритм через PTX (Parallel Thread Execution) рівень апаратних виробників. PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпуляціям з цим рівнем, DeepSeek може досягти більш точного налаштування продуктивності.
Вплив на виробників апаратного забезпечення є двостороннім: з одного боку, DeepSeek глибше пов'язана з апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження порогу входження в AI-додатки може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому рівні графічних процесорів.
Значення для китайської AI індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI індустрії. На фоні обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжувати термін експлуатації апаратного забезпечення за рахунок програмної оптимізації та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує поріг для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на базі моделі DeepSeek, не потребуючи значних ресурсів обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для Web3 AI інфраструктури. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI висновування. Архітектура MOE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні експертні мережі, не вимагаючи, щоб один вузол зберігав повну модель, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі у децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація стратегій торгівлі: завдяки спільній роботі агентів аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання торгівлі на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі тощо, допомагаємо користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостережні агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти контролю результатів виконання тощо працюють у координації, щоб реалізувати більш складну автоматизацію бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи їх ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, завдяки інноваціям в алгоритмах, знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI індустрії шлях до диференційованого розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перебудовують цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синхронізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі, інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.
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.
23 лайків
Нагородити
23
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Знову млинець, тільки почався, а вже падіння.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Нарешті не гальмує.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Хто ще може його взяти?
Переглянути оригіналвідповісти на0
wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Лу обчислювальну потужність великих інвесторів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForkTongue
· 07-22 04:22
Що за дурниця, краще вже користуватися Quark.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasWaster
· 07-22 04:17
Ще один, хто кричить про зниження витрат, не може собі цього дозволити.
DeepSeek V3 інноваційний алгоритм штучного інтелекту веде нову еру ефективних обчислень
DeepSeek V3 випуск: ефективний Алгоритм веде новий напрямок AI
Нещодавно DeepSeek випустила оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що призвело до значного покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до інференції. Це оновлення викликало широку дискусію в галузі щодо зв'язку між обчислювальною потужністю та Алгоритм.
На нещодавньому завершеному 2025 GTC заході лідери галузі високо оцінили DeepSeek. Вони зазначили, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковим, оскільки в майбутньому потреби в обчисленнях лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії в зв'язку з відносинами між постачальниками апаратного забезпечення.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші шаблони; тоді як оптимізація Алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів вже трансформує індустрію штучного інтелекту:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як такі компанії, як DeepSeek, зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислових ланцюгів: виробники апаратного забезпечення стають лідерами в AI Алгоритм, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження завдяки гнучким обчислювальним сервісам.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Підйом відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek неможливий без його технічних інновацій, нижче наведено коротке пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає в ролі експертної групи, де кожен експерт має свою спеціалізацію, і коли виникає специфічна проблема, за її вирішення відповідає найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджувати увагу на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах тренування
DeepSeek представила FP8 змішану точність тренувального фреймворку. Цей фреймворк схожий на розумний розподільник ресурсів, який може відповідно до потреб різних етапів тренування динамічно обирати відповідну обчислювальну точність. Коли потрібні високоточні обчислення, використовується вища точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, знижується точність, що дозволяє заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На стадії висновку DeepSeek впровадив технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку працюють поетапно, на кожному етапі прогнозуючи лише один токен. Натомість технологія MTP може прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює процес висновку та знижує його вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Нова алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, як модель отримує тренера, який керує навчанням моделі кращій поведінці за допомогою винагороди та покарання. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, здатний забезпечити підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували цілісну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер можуть запускати потужні AI моделі, суттєво знижуючи бар'єри для застосування AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств долучитися до інновацій в AI.
Вплив на виробників апаратного забезпечення
DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритм через PTX (Parallel Thread Execution) рівень апаратних виробників. PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпуляціям з цим рівнем, DeepSeek може досягти більш точного налаштування продуктивності.
Вплив на виробників апаратного забезпечення є двостороннім: з одного боку, DeepSeek глибше пов'язана з апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження порогу входження в AI-додатки може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому рівні графічних процесорів.
Значення для китайської AI індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI індустрії. На фоні обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжувати термін експлуатації апаратного забезпечення за рахунок програмної оптимізації та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує поріг для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на базі моделі DeepSeek, не потребуючи значних ресурсів обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для Web3 AI інфраструктури. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI висновування. Архітектура MOE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні експертні мережі, не вимагаючи, щоб один вузол зберігав повну модель, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі у децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація стратегій торгівлі: завдяки спільній роботі агентів аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання торгівлі на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі тощо, допомагаємо користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостережні агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти контролю результатів виконання тощо працюють у координації, щоб реалізувати більш складну автоматизацію бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи їх ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, завдяки інноваціям в алгоритмах, знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI індустрії шлях до диференційованого розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перебудовують цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синхронізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі, інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.