DeepSeek V3 Güncellemesi: Algoritma Atılımı AI Yeni Paradigmasını Belirliyor
DeepSeek, yakın zamanda Hugging Face'de V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyar ulaştı ve kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
Sonunda tamamlanan 2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağı yönündeki düşüncesinin yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama talebinin sadece daha fazla olacağını, azalmayacağını vurguladı.
AI alanında, hesap gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlıyor, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanıyor; algoritmanın optimizasyonu ise hesap gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabiliyor.
Bu simbiyotik ilişki, yapay zeka endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesap gücü kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Bir çip şirketi, ekosistemi aracılığıyla AI algoritma gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesap gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik yinelemeyi ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemekte ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise belirli sorunlara en uygun uzmanları çağıran bir uzmanlar grubuna benzeyen verimli bir takım gibidir. MLA mekanizması, modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir, modelin doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel adım adım tahmine kıyasla, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken maliyetleri düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni pekiştirme öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) model eğitim sürecini optimize etti. Bu algoritma, model performansında artış sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini azaltan bütünlüklü bir teknoloji sistemi oluşturdu. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartlarının güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağladı ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürdü.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok insan DeepSeek'in belirli bir çipe olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey komut seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem, DeepSeek'in daha hassas performans ayarlamaları yapabilmesini sağlıyor.
Bu, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistem ile daha derin bir bağ kurması, AI uygulamalarının erişim engelinin azalması muhtemelen genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazıları önceden yalnızca en üst düzey GPU'larla çalıştırılabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamıştır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın eksiklerini tamamlama" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli algoritmalar, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirilerini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Çok sayıda KOBİ, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI'nin 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 kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeydeki hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılabilmesini sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzerindeki işlem yürütme, işlem sonuçlarının denetimi gibi birden fazla akıllı varlığın uyumlu çalışmasıyla kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleri ile bir atılım arayışında bulunarak Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını hafifletmek ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması değil, hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.
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.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Teknoloji yükseltmesi, öncelikle maliyet-fayda oranını artırmaktan daha iyi değil.
View OriginalReply0
WhaleMistaker
· 07-24 07:19
Henüz web3 aracı değil
View OriginalReply0
Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Bu parametre de çok abartılmış değil mi?
View OriginalReply0
GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Aman, yol çok sert.
View OriginalReply0
NftCollectors
· 07-24 07:11
Sanat tarihinin boyutundan bakıldığında DeepSeek V3'ün bu yükselişi, NFT çağının Da Vinci şifresi gibi. Parametre seviyesi 685 milyar eşiğini aşmak tesadüf değil; bu, altın oran ile sanat boyutunun yüksek uyumu ile ilgili. Daha sonra, on bin kelimelik bir makale yazacağım ve on-chain AI evrim yasasını tartışacağım...
DeepSeek V3 güncellemesi: Algoritma yeniliği AI endüstrisinde yeni bir düzeni yönlendiriyor.
DeepSeek V3 Güncellemesi: Algoritma Atılımı AI Yeni Paradigmasını Belirliyor
DeepSeek, yakın zamanda Hugging Face'de V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyar ulaştı ve kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
Sonunda tamamlanan 2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağı yönündeki düşüncesinin yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama talebinin sadece daha fazla olacağını, azalmayacağını vurguladı.
Algoritma突破的代表性产品，DeepSeek与芯片供应之间的关系引发了人们对算力与Algoritma在行业发展中作用的思考。
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesap gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlıyor, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanıyor; algoritmanın optimizasyonu ise hesap gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabiliyor.
Bu simbiyotik ilişki, yapay zeka endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesap gücü kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Bir çip şirketi, ekosistemi aracılığıyla AI algoritma gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesap gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik yinelemeyi ve yayılmayı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemekte ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise belirli sorunlara en uygun uzmanları çağıran bir uzmanlar grubuna benzeyen verimli bir takım gibidir. MLA mekanizması, modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir, modelin doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel adım adım tahmine kıyasla, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken maliyetleri düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni pekiştirme öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) model eğitim sürecini optimize etti. Bu algoritma, model performansında artış sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini azaltan bütünlüklü bir teknoloji sistemi oluşturdu. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartlarının güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağladı ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürdü.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok insan DeepSeek'in belirli bir çipe olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey komut seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem, DeepSeek'in daha hassas performans ayarlamaları yapabilmesini sağlıyor.
Bu, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistem ile daha derin bir bağ kurması, AI uygulamalarının erişim engelinin azalması muhtemelen genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazıları önceden yalnızca en üst düzey GPU'larla çalıştırılabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamıştır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın eksiklerini tamamlama" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli algoritmalar, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirilerini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Çok sayıda KOBİ, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI'nin 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 kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeydeki hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılabilmesini sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzerindeki işlem yürütme, işlem sonuçlarının denetimi gibi birden fazla akıllı varlığın uyumlu çalışmasıyla kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleri ile bir atılım arayışında bulunarak Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını hafifletmek ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması değil, hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.