DeepSeek V3 publié : Algorithme innovant menant une nouvelle ère de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Cette nouvelle version dispose de 685 milliards de paramètres et présente des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fait l'éloge de DeepSeek. Il a également souligné que l'idée précédemment répandue sur le fait que le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser plus efficacement la puissance de calcul, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'Algorithme efficaces.
Émergence de la communauté open source : des modèles open source comme DeepSeek et LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion technologique.
Innovations technologiques de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches ordinaires, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore plus les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; et lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision afin d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles fonctionnent étape par étape, ne prédisant qu'un seul Token à chaque étape. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant le coût d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, qui guide l'apprentissage de comportements meilleurs à travers des récompenses et des pénalités. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources informatiques au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, permettant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent maintenant exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes via un ensemble d'instructions plus basique. Ce type d'optimisation est un langage intermédiaire situé entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'atteindre un réglage de performance plus précis en manipulant ce niveau.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité lié plus profondément à certains matériels et écosystèmes, et la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille totale du marché ; d'autre part, l'optimisation des Algorithmes de DeepSeek pourrait changer la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel remplaçant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans nécessiter une grande quantité de ressources de calcul, ce qui va engendrer l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses faibles besoins en puissance de calcul rendent le raisonnement AI décentralisé possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker l'intégralité du modèle, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à un plus grand nombre de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais augmente également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un meilleur rendement.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnement collaboratif des agents pour réaliser une automatisation plus complexe des logiques commerciales.
Gestion de portefeuille personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche à trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique dans un contexte de contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières d'entrée, favoriser l'intégration de Web3 et de l'IA, diminuer la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une course à l'optimisation collaborative de la puissance de calcul et des algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec sagesse.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
12 J'aime
Récompense
12
8
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
GasBankrupter
· 07-27 08:08
Faites frémir, les actions des puces sont devenues des bulls.
Voir l'originalRépondre0
CryptoSourGrape
· 07-27 00:44
Si j'avais acheté des Nvidia à l'époque... Ah, que de larmes.
Voir l'originalRépondre0
GasFeePhobia
· 07-26 18:04
Encore une fois, c'est le piège pour se faire prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
ProposalManiac
· 07-24 19:36
Puissance de calcul布道会进行中？老黄股价又要 To the moon了
Voir l'originalRépondre0
LayerZeroHero
· 07-24 19:34
Après deux jours de tests, les données de benchmark ont complètement explosé la version précédente !
Voir l'originalRépondre0
RugpullTherapist
· 07-24 19:33
Cette chose peut-elle être utile ? Ne me dites pas que c'est encore pour se faire prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
SignatureAnxiety
· 07-24 19:25
Enfin, il y a un nouveau jouet.
Voir l'originalRépondre0
OnChainArchaeologist
· 07-24 19:10
La demande de puces va Goutte ? À quoi pensez-vous ?
DeepSeek V3 lancé, Algorithme innovant menant à une nouvelle ère de l'IA
DeepSeek V3 publié : Algorithme innovant menant une nouvelle ère de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Cette nouvelle version dispose de 685 milliards de paramètres et présente des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fait l'éloge de DeepSeek. Il a également souligné que l'idée précédemment répandue sur le fait que le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser plus efficacement la puissance de calcul, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'Algorithme efficaces.
Émergence de la communauté open source : des modèles open source comme DeepSeek et LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion technologique.
Innovations technologiques de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches ordinaires, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore plus les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; et lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision afin d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles fonctionnent étape par étape, ne prédisant qu'un seul Token à chaque étape. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant le coût d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, qui guide l'apprentissage de comportements meilleurs à travers des récompenses et des pénalités. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources informatiques au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, permettant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent maintenant exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes via un ensemble d'instructions plus basique. Ce type d'optimisation est un langage intermédiaire situé entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'atteindre un réglage de performance plus précis en manipulant ce niveau.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité lié plus profondément à certains matériels et écosystèmes, et la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille totale du marché ; d'autre part, l'optimisation des Algorithmes de DeepSeek pourrait changer la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel remplaçant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans nécessiter une grande quantité de ressources de calcul, ce qui va engendrer l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses faibles besoins en puissance de calcul rendent le raisonnement AI décentralisé possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker l'intégralité du modèle, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à un plus grand nombre de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais augmente également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un meilleur rendement.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnement collaboratif des agents pour réaliser une automatisation plus complexe des logiques commerciales.
Gestion de portefeuille personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche à trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique dans un contexte de contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières d'entrée, favoriser l'intégration de Web3 et de l'IA, diminuer la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une course à l'optimisation collaborative de la puissance de calcul et des algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec sagesse.