Оновлення DeepSeek V3 веде до нового парадигми AI: Обчислювальна потужність та Алгоритм співпрацюють
Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітними покращеннями у кодовій спроможності, дизайні інтерфейсу та здатності до міркування.
На нещодавньому завершеному конференції GTC 2025, Хуан Женьшунь високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek знизить попит на чіпи, що є помилковим, і що майбутні потреби в обчислювальній потужності тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, зв'язок між постачанням чипів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати більш складні патерни; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини вже перебудовують структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: одна компанія з виробництва чіпів стала лідером у обчислювальній потужності AI завдяки своїй екосистемі, а постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися інноваціями в алгоритмах та результатами оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зростання DeepSeek нерозривно пов'язане з її технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис її основних нововведень:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE функціонує як група експертів, які викликають найбільш підходящих експертів для вирішення конкретних проблем. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях, що додатково підвищує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив кадр для тренування з змішаною точністю FP8. Ця структура може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб різних етапів навчання. Використовується вища точність, коли потрібні високоточні обчислення, і знижується точність, коли прийнятна нижча точність, тим самим оптимізуючи використання ресурсів, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного покрокового прогнозування, технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, значно підвищуючи швидкість висновків і знижуючи їх вартість.
Прорив алгоритму навчання з підкріпленням
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделей. Цей алгоритм дозволяє зберегти підвищення продуктивності моделі, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, знижуючи обчислювальну потужність від навчання до виведення. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI, що дозволяє більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI інноваціях.
Вплив на чипову промисловість
DeepSeek насправді здійснює оптимізацію алгоритмів за допомогою рівня PTX (Parallel Thread Execution) певної компанії, що виробляє чіпи. PTX є мовою проміжного подання, яка знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, і шляхом роботи з цим рівнем DeepSeek може досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на чипову промисловість є двостороннім. З одного боку, DeepSeek тісніше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг 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. У контексті обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшує залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream ефективні алгоритми знижують тиск на потреби в обчислювальній потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності продовжувати термін експлуатації апаратного забезпечення через програмну оптимізацію, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI застосунків. Багато малих та середніх підприємств, не маючи великої кількості ресурсів обчислювальної потужності, також можуть розробляти конкурентоспроможні застосунки на основі моделі DeepSeek, що призведе до появи більшої кількості AI рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливими децентралізовані AI-інференції. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель в одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 навчальний фреймворк подальше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: шляхом аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі за допомогою співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: Спостереження за смарт-контрактами, виконання та контроль результатів тощо - координація роботи агентів для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності залежно від ризикових вподобань, інвестиційних цілей та фінансового становища користувача.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності через інновації в алгоритмах шукає прорив, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської індустрії ШІ. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та ШІ, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток ШІ вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за спільну оптимізацію 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.
5 лайків
Нагородити
5
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ApeWithAPlan
· 24хв. тому
Тримайте картки наперед, сьогодні ввечері відеокарти знову зростають
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleWatcher
· 8год тому
6850 мільярдів параметрів - це вже велика модель!!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektButAlive
· 8год тому
Відчуваю, що скоро обдурюватимуть людей, як лохів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MemecoinTrader
· 8год тому
щойно розгорнув сенсорні боти на $nvda... слідкуйте за цим наративом, він сильно пампиться
Оновлення DeepSeek V3: співпраця обчислювальної потужності та алгоритмів веде до зміни в галузі
Оновлення DeepSeek V3 веде до нового парадигми AI: Обчислювальна потужність та Алгоритм співпрацюють
Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітними покращеннями у кодовій спроможності, дизайні інтерфейсу та здатності до міркування.
На нещодавньому завершеному конференції GTC 2025, Хуан Женьшунь високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek знизить попит на чіпи, що є помилковим, і що майбутні потреби в обчислювальній потужності тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, зв'язок між постачанням чипів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати більш складні патерни; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини вже перебудовують структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: одна компанія з виробництва чіпів стала лідером у обчислювальній потужності AI завдяки своїй екосистемі, а постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися інноваціями в алгоритмах та результатами оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зростання DeepSeek нерозривно пов'язане з її технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис її основних нововведень:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE функціонує як група експертів, які викликають найбільш підходящих експертів для вирішення конкретних проблем. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях, що додатково підвищує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив кадр для тренування з змішаною точністю FP8. Ця структура може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб різних етапів навчання. Використовується вища точність, коли потрібні високоточні обчислення, і знижується точність, коли прийнятна нижча точність, тим самим оптимізуючи використання ресурсів, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного покрокового прогнозування, технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, значно підвищуючи швидкість висновків і знижуючи їх вартість.
Прорив алгоритму навчання з підкріпленням
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделей. Цей алгоритм дозволяє зберегти підвищення продуктивності моделі, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, знижуючи обчислювальну потужність від навчання до виведення. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI, що дозволяє більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI інноваціях.
Вплив на чипову промисловість
DeepSeek насправді здійснює оптимізацію алгоритмів за допомогою рівня PTX (Parallel Thread Execution) певної компанії, що виробляє чіпи. PTX є мовою проміжного подання, яка знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, і шляхом роботи з цим рівнем DeepSeek може досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на чипову промисловість є двостороннім. З одного боку, DeepSeek тісніше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг 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. У контексті обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшує залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream ефективні алгоритми знижують тиск на потреби в обчислювальній потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності продовжувати термін експлуатації апаратного забезпечення через програмну оптимізацію, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI застосунків. Багато малих та середніх підприємств, не маючи великої кількості ресурсів обчислювальної потужності, також можуть розробляти конкурентоспроможні застосунки на основі моделі DeepSeek, що призведе до появи більшої кількості AI рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливими децентралізовані AI-інференції. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель в одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 навчальний фреймворк подальше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: шляхом аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі за допомогою співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: Спостереження за смарт-контрактами, виконання та контроль результатів тощо - координація роботи агентів для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності залежно від ризикових вподобань, інвестиційних цілей та фінансового становища користувача.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності через інновації в алгоритмах шукає прорив, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської індустрії ШІ. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та ШІ, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток ШІ вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за спільну оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.