DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітними покращеннями в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та здатності до інференції.
На нещодавньому завершеному конференції GTC 2025, генеральний директор NVIDIA Ернст Хуан високо оцінив DeepSeek і зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek знизить потребу в чіпах, що є помилковим. Він підкреслив, що в майбутньому вимоги до обчислень лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як представницький продукт алгоритмічного прориву, DeepSeek викликав у людей роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритму в розвитку галузі у зв'язку з постачанням чіпів.
Співіснування та еволюція потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти великі обсяги даних і вивчати більш складні закономірності; оптимізація Алгоритмів, в свою чергу, може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок переформатовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть побудувати надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція виробничого ланцюга: одна чипова компанія через свою екосистему стала домінуючою в AI-обчислювальних потужностях, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для розгортання через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, забезпечують спільне використання досягнень у галузі алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось коротке пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбіновану архітектуру Transformer+MOE (Суміш Експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE діє як група експертів, які викликають найбільш підходящого експерта залежно від конкретної проблеми. Механізм MLA дозволяє моделі гнучкіше звертати увагу на важливі деталі, що подальше підвищує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб різних етапів навчання, забезпечуючи точність моделі, одночасно підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного поетапного прогнозування, технологія MTP може одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати.
Прорив алгоритму зміцненого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Загальна оптимізація з винагородами та штрафами) оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм може забезпечити підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до інференції. Це дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI.
Вплив на виробників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі проміжні шари, тим самим позбувшись залежності від певних чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий набір інструкцій. Цей підхід дозволяє DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чіпів має двоякий характер. З одного боку, глибше зв'язування DeepSeek з апаратним забезпеченням та його екосистемою може розширити загальний обсяг ринку завдяки зниженню бар'єрів для застосування ШІ; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали найкращих GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила шлях технологічного прориву для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін служби апаратного забезпечення шляхом програмної оптимізації та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує 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.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує нову потужність для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без потреби в зберіганні повної моделі на єдиному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше зменшує вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI-обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну здатність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання торгів на блокчейні, моніторингу результатів торгівлі та роботи кількох агентів у співпраці, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спільна робота агентів, що контролюють смарт-контракти, виконують їх і здійснюють нагляд за результатами, 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 відповідно до їхніх ризикових переваг, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek під час обмежень на обчислювальну потужність знаходить突破 через алгоритмічні інновації, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційований шлях розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже переосмислюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергетичну оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переписують 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.
14 лайків
Нагородити
14
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Технічне оновлення не так важливе, як підвищення співвідношення ціни та якості.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleMistaker
· 07-24 07:19
ще не веб3 інструмент
Переглянути оригіналвідповісти на0
Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Цей параметр занадто жорсткий, чи не так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Ой, шлях дикий
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftCollectors
· 07-24 07:11
З точки зору історії мистецтв, оновлення DeepSeek V3 є простою да Вінчі кодом епохи NFT, рівень параметрів перевищує 6850 мільярдів не випадково, це має високий ступінь відповідності з художнім виміром золотого перетворення, трохи пізніше я хочу написати статтю на тисячу слів, щоб обґрунтувати еволюційний закон AI у блокчейні...
Оновлення DeepSeek V3: Алгоритм інновацій веде до нової моделі індустрії ШІ
DeepSeek V3 оновлення: Алгоритм突破引领AI新范式
DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітними покращеннями в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та здатності до інференції.
На нещодавньому завершеному конференції GTC 2025, генеральний директор NVIDIA Ернст Хуан високо оцінив DeepSeek і зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek знизить потребу в чіпах, що є помилковим. Він підкреслив, що в майбутньому вимоги до обчислень лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як представницький продукт алгоритмічного прориву, DeepSeek викликав у людей роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритму в розвитку галузі у зв'язку з постачанням чіпів.
Співіснування та еволюція потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти великі обсяги даних і вивчати більш складні закономірності; оптимізація Алгоритмів, в свою чергу, може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок переформатовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть побудувати надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція виробничого ланцюга: одна чипова компанія через свою екосистему стала домінуючою в AI-обчислювальних потужностях, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для розгортання через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, забезпечують спільне використання досягнень у галузі алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось коротке пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбіновану архітектуру Transformer+MOE (Суміш Експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE діє як група експертів, які викликають найбільш підходящого експерта залежно від конкретної проблеми. Механізм MLA дозволяє моделі гнучкіше звертати увагу на важливі деталі, що подальше підвищує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб різних етапів навчання, забезпечуючи точність моделі, одночасно підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного поетапного прогнозування, технологія MTP може одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати.
Прорив алгоритму зміцненого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Загальна оптимізація з винагородами та штрафами) оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм може забезпечити підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до інференції. Це дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI.
Вплив на виробників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі проміжні шари, тим самим позбувшись залежності від певних чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий набір інструкцій. Цей підхід дозволяє DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чіпів має двоякий характер. З одного боку, глибше зв'язування DeepSeek з апаратним забезпеченням та його екосистемою може розширити загальний обсяг ринку завдяки зниженню бар'єрів для застосування ШІ; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали найкращих GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила шлях технологічного прориву для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін служби апаратного забезпечення шляхом програмної оптимізації та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує 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.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує нову потужність для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без потреби в зберіганні повної моделі на єдиному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше зменшує вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI-обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну здатність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання торгів на блокчейні, моніторингу результатів торгівлі та роботи кількох агентів у співпраці, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спільна робота агентів, що контролюють смарт-контракти, виконують їх і здійснюють нагляд за результатами, 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 відповідно до їхніх ризикових переваг, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek під час обмежень на обчислювальну потужність знаходить突破 через алгоритмічні інновації, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційований шлях розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже переосмислюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергетичну оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переписують правила гри, використовуючи китайську мудрість.