Mise à jour de DeepSeek V3 : Algorithme révolutionnaire ouvrant la voie à un nouveau paradigme de l'IA
DeepSeek a récemment publié la mise à jour de la version V3 sur Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 6850 milliards, avec des améliorations significatives dans les capacités de code, le design UI et les capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fortement salué DeepSeek et a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la compréhension de la demande de puces était erronée. Il a insisté sur le fait que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
En tant que produit représentatif de la percée algorithmique, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie.
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 pour l'exécution d'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 peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des routes technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants technologiques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : une entreprise de semi-conducteurs est devenue un leader en puissance AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
L'émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer + MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, où le Transformer s'occupe des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant l'expert le plus adapté en fonction du problème spécifique. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Par rapport à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus de formation du modèle. Cet algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul tout au long de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Cela permet aux cartes graphiques grand public d'exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.
Impact sur les fabricants de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation d'algorithme directement via l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet à DeepSeek de réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à son écosystème, la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe 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 un chemin de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, la pensée du "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de premier ordre.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur les besoins en 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 IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises n'ont pas besoin de ressources importantes en calcul pour développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
Impact profond sur le Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique n'ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore les besoins en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, la prévision des fluctuations de prix à court terme, l'exécution des transactions en chaîne et la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution et supervision des résultats, etc., avec des agents fonctionnant de manière collaborative pour automatiser des logiques d'affaires plus complexes.
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, sous contrainte de puissance de calcul, cherche des percées grâce à l'innovation algorithme, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion entre le Web3 et 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 consiste plus seulement en une compétition de puissance de calcul, mais en une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Une mise à niveau technologique n'est pas aussi importante que d'abord améliorer le rapport qualité-prix.
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WhaleMistaker
· 07-24 07:19
n'est pas encore un outil web3
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Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Ce paramètre est vraiment exagéré.
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GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Aïe, le chemin est sauvage
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NftCollectors
· 07-24 07:11
Analyser la mise à niveau de DeepSeek V3 du point de vue de l'histoire de l'art est tout simplement le code de Vinci de l'ère des NFT. Le niveau de paramètre qui dépasse 6850 milliards n'est pas un hasard, il s'aligne parfaitement avec la dimension artistique du nombre d'or. Tout à l'heure, je vais écrire un article de dix mille mots pour démontrer la loi de l'évolution de l'IA off-chain...
Mise à jour de DeepSeek V3 : Algorithme innovant menant à un nouveau paysage de l'industrie de l'IA
Mise à jour de DeepSeek V3 : Algorithme révolutionnaire ouvrant la voie à un nouveau paradigme de l'IA
DeepSeek a récemment publié la mise à jour de la version V3 sur Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 6850 milliards, avec des améliorations significatives dans les capacités de code, le design UI et les capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fortement salué DeepSeek et a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la compréhension de la demande de puces était erronée. Il a insisté sur le fait que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
En tant que produit représentatif de la percée algorithmique, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie.
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 pour l'exécution d'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 peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des routes technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants technologiques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : une entreprise de semi-conducteurs est devenue un leader en puissance AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
L'émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer + MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, où le Transformer s'occupe des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant l'expert le plus adapté en fonction du problème spécifique. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Par rapport à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus de formation du modèle. Cet algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul tout au long de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Cela permet aux cartes graphiques grand public d'exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.
Impact sur les fabricants de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation d'algorithme directement via l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet à DeepSeek de réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à son écosystème, la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe 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 un chemin de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, la pensée du "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de premier ordre.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur les besoins en 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 IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises n'ont pas besoin de ressources importantes en calcul pour développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
Impact profond sur le Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique n'ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore les besoins en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, la prévision des fluctuations de prix à court terme, l'exécution des transactions en chaîne et la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution et supervision des résultats, etc., avec des agents fonctionnant de manière collaborative pour automatiser des logiques d'affaires plus complexes.
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, sous contrainte de puissance de calcul, cherche des percées grâce à l'innovation algorithme, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion entre le Web3 et 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 consiste plus seulement en une compétition de puissance de calcul, mais en une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.