DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma İnovasyonu AI Yeni Çağını Öncülük Ediyor
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 versiyon güncellemesi olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Bu yeni versiyon, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler içermektedir.
2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Aynı zamanda, pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair görüşünün yanlış olduğunu, gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az değil.
DeepSeek, algoritmanın kırılma noktası olarak temsilci bir ürün olarak, çip tedarikçileri ile arasındaki ilişki, sektördeki gelişiminde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın karşılıklı evrimi
Yapay zeka alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesi ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesi anlamına gelmektedir; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Hesaplama gücü ve algoritmaların simbiyotik ilişkisi, AI endüstri manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümelemeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler, ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek algoritma 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 modelleri, algoritma inovasyonu ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bağa sahiptir. Aşağıda, ana yeniliklerine dair sade bir açıklama bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklenmiştir. Bu mimari, bir süper takım gibidir; burada Transformer, geleneksel görevleri yerine getirirken, MOE, takım içindeki uzman grubu gibidir, her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemi Devrimi
DeepSeek, FP8 karma karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışır ve eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçer. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) tekniğini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Oysa MTP tekniği bir seferde birden fazla Token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda çıkarım maliyetini düşürür.
Güçlendirme öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç sağlamaya benziyor; koç, modelin daha iyi davranışlar öğrenmesini ödüller ve cezalar aracılığıyla yönlendiriyor. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli; model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltabiliyor, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlıyor.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar tam bir teknik sistemi oluşturarak hesaplama gücü ihtiyacını azaltmaktadır. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli çiplerden bağımsız hale gelmek için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek daha alt seviye bir komut seti üzerinden algoritma optimizasyonu gerçekleştiriyor. Bu optimizasyon yöntemi, yüksek seviye kod ile gerçek GPU komutları arasında bir ara temsil dili olarak tanımlanır; bu katman üzerinde işlem yaparak, DeepSeek daha hassas bir performans ayarlaması yapabiliyor.
Bu durum çip tedarikçileri için iki taraflı bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında belirli donanım ve ekosistemle daha derin bir şekilde bağlı hale geldi, AI uygulamalarındaki erişim engelinin azalması toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, önceden yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Çok sayıda KOBİ, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek, bu da daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nın 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 ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün tam modeli depolamasını gerektirmeden, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde düşürerek modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına duyulan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlar. Bu, yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma engelini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzerindeki ticaretin gerçekleştirilmesi, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanının birlikte çalışması sayesinde kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonuçları denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği yaparak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak AI endüstrisine farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bir hesaplama yarışması değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmaların işbirliği ile optimize edildiği bir yarışma olacak. Bu yeni yolda, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllıca 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.
12 Likes
Reward
12
8
Repost
Share
Comment
0/400
GasBankrupter
· 07-27 08:08
炒炒炒 Çip hisseleri boğa oldu
View OriginalReply0
CryptoSourGrape
· 07-27 00:44
Eğer o zaman Nvidia alsaydım... Ah, hepsi gözyaşı.
View OriginalReply0
GasFeePhobia
· 07-26 18:04
Yine Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek tuzağı.
View OriginalReply0
ProposalManiac
· 07-24 19:36
Bilgi İşlem Gücü布道会进行中？老黄股价又要 Aya doğru了
View OriginalReply0
LayerZeroHero
· 07-24 19:34
İki gün test ettim, veriler benchmark önceki versiyonu tam anlamıyla geçiyor!
View OriginalReply0
RugpullTherapist
· 07-24 19:33
Bu şey işe yarar mı? Yine mi Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek?
DeepSeek V3'ün yayımlanması Algoritma yeniliği AI çağını yönlendiriyor
DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma İnovasyonu AI Yeni Çağını Öncülük Ediyor
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 versiyon güncellemesi olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Bu yeni versiyon, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler içermektedir.
2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Aynı zamanda, pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair görüşünün yanlış olduğunu, gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az değil.
DeepSeek, algoritmanın kırılma noktası olarak temsilci bir ürün olarak, çip tedarikçileri ile arasındaki ilişki, sektördeki gelişiminde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Güç ve algoritmanın karşılıklı evrimi
Yapay zeka alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesi ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesi anlamına gelmektedir; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Hesaplama gücü ve algoritmaların simbiyotik ilişkisi, AI endüstri manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümelemeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler, ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek algoritma 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 modelleri, algoritma inovasyonu ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bağa sahiptir. Aşağıda, ana yeniliklerine dair sade bir açıklama bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlık Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklenmiştir. Bu mimari, bir süper takım gibidir; burada Transformer, geleneksel görevleri yerine getirirken, MOE, takım içindeki uzman grubu gibidir, her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemi Devrimi
DeepSeek, FP8 karma karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışır ve eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçer. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) tekniğini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Oysa MTP tekniği bir seferde birden fazla Token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda çıkarım maliyetini düşürür.
Güçlendirme öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç sağlamaya benziyor; koç, modelin daha iyi davranışlar öğrenmesini ödüller ve cezalar aracılığıyla yönlendiriyor. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli; model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltabiliyor, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlıyor.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar tam bir teknik sistemi oluşturarak hesaplama gücü ihtiyacını azaltmaktadır. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli çiplerden bağımsız hale gelmek için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek daha alt seviye bir komut seti üzerinden algoritma optimizasyonu gerçekleştiriyor. Bu optimizasyon yöntemi, yüksek seviye kod ile gerçek GPU komutları arasında bir ara temsil dili olarak tanımlanır; bu katman üzerinde işlem yaparak, DeepSeek daha hassas bir performans ayarlaması yapabiliyor.
Bu durum çip tedarikçileri için iki taraflı bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında belirli donanım ve ekosistemle daha derin bir şekilde bağlı hale geldi, AI uygulamalarındaki erişim engelinin azalması toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, önceden yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Çok sayıda KOBİ, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek, bu da daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nın 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 ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün tam modeli depolamasını gerektirmeden, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde düşürerek modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına duyulan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlar. Bu, yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma engelini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzerindeki ticaretin gerçekleştirilmesi, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanının birlikte çalışması sayesinde kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonuçları denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği yaparak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak AI endüstrisine farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bir hesaplama yarışması değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmaların işbirliği ile optimize edildiği bir yarışma olacak. Bu yeni yolda, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllıca oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.