DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій веде нову еру AI
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на платформі Hugging Face. Ця нова версія має 6850 мільярдів параметрів і демонструє значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу користувача та можливостях інференції.
На щойно завершеній конференції GTC 2025 генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг високо оцінив DeepSeek. Він також зазначив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, є хибною, і в майбутньому обчислювальні вимоги лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, взаємозв'язок з постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для запуску складніших алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші патерни; в той час як оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальних потужностей та алгоритмів вже формує нову структуру індустрії штучного інтелекту:
Розподіл технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі компанії стають лідерами AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження за допомогою еластичних обчислювальних послуг.
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 зростання DeepSeek нерозривно пов'язане з його технічними інноваціями. Ось просте пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінаційну архітектуру Transformer+MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за обробку звичайних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, кожен експерт має свою галузь спеціалізації, і коли виникає конкретна проблема, її вирішує найвправніший 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 додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця структура схожа на інтелектуальний розподільник ресурсів, який здатний динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібно висока обчислювальна точність, вона використовує вищу точність, щоб забезпечити точність моделі; тоді як коли прийнятна нижча точність, вона знижує точність, що дозволяє заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
На етапі інференції DeepSeek вводить технологію багатотокенного прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційний метод інференції виконуються крок за кроком, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів за один раз, що значно прискорює швидкість інференції та знижує її вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання нагадує наявність тренера для моделі, який за допомогою винагород і покарань спрямовує модель на навчання кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати значні обчислювальні ресурси в цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому покращення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технічними аспектами, а формують повну технічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Тепер звичайні споживчі графічні карти можуть виконувати потужні AI-моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI, що дозволяє більшій кількості розробників і компаній брати участь в інноваціях у сфері AI.
Вплив на постачальників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі технічні рівні, таким чином позбувшись залежності від конкретних чіпів. Насправді, DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через більш низький рівень інструкцій. Цей спосіб оптимізації є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, дозволяючи DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на постачальників чіпів має двоякий характер: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з певним апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи — деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень у висококласних чіпах, підхід "ПЗ компенсує апаратне забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін використання апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибинний вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть містити різні мережі експертів, не потребуючи, щоб один вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк додатково знижує вимоги до високоякісних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях ШІ, але й підвищує обчислювальну потужність і ефективність всієї мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: шляхом аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, нагляд за результатами виконання та інша кооперативна діяльність агентів для реалізації автоматизації складніших бізнес-логік.
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 у рамках обмеження обчислювальної потужності, за допомогою алгоритмічних інновацій шукає прориви, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перебудовують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синхронізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій арені інноватори, такі як DeepSeek, використовують мудрість для переосмислення правил гри.
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.
12 лайків
Нагородити
12
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasBankrupter
· 07-27 08:08
Торгуйте, торгуйте, торгуйте! Акції чипів знову злетіли!
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoSourGrape
· 07-27 00:44
Якби я тоді купив NVIDIA... Ой, це все сльози.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeePhobia
· 07-26 18:04
Знову пастка обману для дурнів
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProposalManiac
· 07-24 19:36
Обчислювальна потужність布道会进行中？老黄股价又要 До місяця了
Переглянути оригіналвідповісти на0
LayerZeroHero
· 07-24 19:34
Тестували два дні, дані бенчмарку перевершили попередню версію!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugpullTherapist
· 07-24 19:33
Ця річ може бути корисною? Не знову обдурювати людей, як лохів.
Випуск DeepSeek V3 Алгоритм інновацій веде нову еру AI
DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій веде нову еру AI
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на платформі Hugging Face. Ця нова версія має 6850 мільярдів параметрів і демонструє значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу користувача та можливостях інференції.
На щойно завершеній конференції GTC 2025 генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг високо оцінив DeepSeek. Він також зазначив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, є хибною, і в майбутньому обчислювальні вимоги лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, взаємозв'язок з постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для запуску складніших алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші патерни; в той час як оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальних потужностей та алгоритмів вже формує нову структуру індустрії штучного інтелекту:
Розподіл технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі компанії стають лідерами AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження за допомогою еластичних обчислювальних послуг.
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 зростання DeepSeek нерозривно пов'язане з його технічними інноваціями. Ось просте пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінаційну архітектуру Transformer+MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за обробку звичайних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, кожен експерт має свою галузь спеціалізації, і коли виникає конкретна проблема, її вирішує найвправніший 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 додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця структура схожа на інтелектуальний розподільник ресурсів, який здатний динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібно висока обчислювальна точність, вона використовує вищу точність, щоб забезпечити точність моделі; тоді як коли прийнятна нижча точність, вона знижує точність, що дозволяє заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
На етапі інференції DeepSeek вводить технологію багатотокенного прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційний метод інференції виконуються крок за кроком, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів за один раз, що значно прискорює швидкість інференції та знижує її вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання нагадує наявність тренера для моделі, який за допомогою винагород і покарань спрямовує модель на навчання кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати значні обчислювальні ресурси в цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому покращення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технічними аспектами, а формують повну технічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Тепер звичайні споживчі графічні карти можуть виконувати потужні AI-моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI, що дозволяє більшій кількості розробників і компаній брати участь в інноваціях у сфері AI.
Вплив на постачальників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі технічні рівні, таким чином позбувшись залежності від конкретних чіпів. Насправді, DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через більш низький рівень інструкцій. Цей спосіб оптимізації є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, дозволяючи DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на постачальників чіпів має двоякий характер: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з певним апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи — деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень у висококласних чіпах, підхід "ПЗ компенсує апаратне забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін використання апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибинний вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть містити різні мережі експертів, не потребуючи, щоб один вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк додатково знижує вимоги до високоякісних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях ШІ, але й підвищує обчислювальну потужність і ефективність всієї мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: шляхом аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, нагляд за результатами виконання та інша кооперативна діяльність агентів для реалізації автоматизації складніших бізнес-логік.
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 у рамках обмеження обчислювальної потужності, за допомогою алгоритмічних інновацій шукає прориви, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перебудовують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синхронізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій арені інноватори, такі як DeepSeek, використовують мудрість для переосмислення правил гри.