DeepSeek V3: прорыв в алгоритме ведет к новой парадигме искусственного интеллекта
Недавно DeepSeek выпустил обновление последней версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн интерфейса и способности вывода. Эта новость привлекла широкое внимание в отрасли.
На недавно состоявшейся конференции 2025 GTC отраслевые лидеры высоко оценили достижения DeepSeek и отметили, что ранее существовавшие опасения на рынке о том, что эффективные модели могут снизить спрос на чипы, были необоснованными. Фактически, будущие вычислительные потребности только продолжат расти.
DeepSeek как представительное произведение прорыва в области алгоритмов, его связь с поставкой вычислительной мощности заслуживает глубокого обсуждения. Давайте начнем с обсуждения значения вычислительной мощности и алгоритмов для развития AI-индустрии.
Сожительство и эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ увеличение вычислительной мощности создает основу для более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать данные большего объема и изучать более сложные паттерны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Это симбиотическое отношение формирует новый ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, образуя различные технические направления.
Реконструкция цепочки поставок: основные производители чипов становятся лидерами в области AI-вычислений через экосистему, в то время как провайдеры облачных услуг снижают барьеры для развертывания за счет эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восхождение открытых сообществ: открытые модели позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, что ускоряет итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek невозможно отделить от его технических инноваций. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), а также вводит механизм многоголового потенциального внимания (MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer отвечает за обычные задачи, а MOE действует как группа экспертов, привлекая наиболее подходящего эксперта в зависимости от конкретной проблемы. Механизм MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях, что дополнительно повышает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила фреймворк смешанной точности обучения FP8, который может динамически регулировать точность вычислений в зависимости от требований процесса обучения. Этот метод позволяет увеличить скорость обучения и уменьшить использование памяти при сохранении точности модели.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (MTP). В отличие от традиционного прогнозирования токенов по одному, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов за раз, значительно увеличивая скорость вывода и снижая затраты.
Прорыв в алгоритме обучения с подкреплением
Алгоритм GRPO (Обобщенная оптимизация с вознаграждением и штрафом), разработанный DeepSeek, оптимизирует процесс обучения моделей. Этот новый алгоритм обеспечивает повышение производительности модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целую технологическую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода. Это позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI приложений.
Влияние на полупроводниковую промышленность
Оптимизация алгоритма DeepSeek оказывает двустороннее влияние на чиповую индустрию. С одной стороны, она более тесно связана с аппаратным обеспечением и экосистемой, снижение барьеров для применения ИИ может расширить общий рынок. С другой стороны, оптимизация алгоритма может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, что позволит некоторым ИИ-моделям, которые изначально требовали высококачественные GPU, эффективно работать на средне- и низкокачественных видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологическую прорыв для китайской AI-индустрии. На фоне ограничений поставок высококачественных чипов, идея "программного обеспечения вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream-рынке эффективный алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощности, что позволило провайдерам услуг продлить срок службы аппаратного обеспечения за счет оптимизации программного обеспечения и повысить возврат инвестиций. На downstream-рынке оптимизированные открытые модели снизили порог входа для разработки AI-приложений, что позволило многим малым и средним предприятиям разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Инновации DeepSeek придают новый импульс инфраструктуре Web3 AI. Его архитектура и Алгоритм делают децентрализованное AI-вычисление возможным. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранить полную модель в одном узле. FP8 тренировочная рамка дополнительно снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
Мультиагентные системы
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью нескольких специализированных агентов, таких как анализ рыночных данных, прогнозирование ценовых колебаний, выполнение сделок и мониторинг, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: через совместную работу агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, достигается автоматизация более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ может в реальном времени помогать находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от предпочтений пользователя по риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek через инновации в алгоритмах ищет прорыв в условиях ограниченной вычислительной мощности, открывая дифференцированный путь развития для китайской AI-промышленности. Он снизил барьеры для применения, способствовал интеграции Web3 и AI, уменьшил зависимость от высококачественных чипов и дал возможность финансовым инновациям, эти влияния перерабатывают цифровую экономику. В будущем развитие AI уже не будет лишь гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой дорожке такие новаторы, как DeepSeek, заново определяют правила игры с помощью интеллекта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ser_ngmi
· 07-17 04:23
Иметь руки — это достаточно. Не закручивай.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainSpy
· 07-17 01:51
v3 действительно пришла! Вуху, На луну!
Посмотреть ОригиналОтветить0
StablecoinArbitrageur
· 07-16 19:09
ммм... считаю числа, но это соотношение сжатия fp8 кажется подозрительным, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
Rekt_Recovery
· 07-14 04:54
нужен немного копия, чтобы выжить в этом апокалипсисе ИИ, честно говоря
DeepSeek V3 Алгоритм прорыва: новый парадигма ИИ ведет Web3 и финансовые инновации
DeepSeek V3: прорыв в алгоритме ведет к новой парадигме искусственного интеллекта
Недавно DeepSeek выпустил обновление последней версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн интерфейса и способности вывода. Эта новость привлекла широкое внимание в отрасли.
На недавно состоявшейся конференции 2025 GTC отраслевые лидеры высоко оценили достижения DeepSeek и отметили, что ранее существовавшие опасения на рынке о том, что эффективные модели могут снизить спрос на чипы, были необоснованными. Фактически, будущие вычислительные потребности только продолжат расти.
DeepSeek как представительное произведение прорыва в области алгоритмов, его связь с поставкой вычислительной мощности заслуживает глубокого обсуждения. Давайте начнем с обсуждения значения вычислительной мощности и алгоритмов для развития AI-индустрии.
Сожительство и эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ увеличение вычислительной мощности создает основу для более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать данные большего объема и изучать более сложные паттерны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Это симбиотическое отношение формирует новый ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, образуя различные технические направления.
Реконструкция цепочки поставок: основные производители чипов становятся лидерами в области AI-вычислений через экосистему, в то время как провайдеры облачных услуг снижают барьеры для развертывания за счет эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восхождение открытых сообществ: открытые модели позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, что ускоряет итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek невозможно отделить от его технических инноваций. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), а также вводит механизм многоголового потенциального внимания (MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer отвечает за обычные задачи, а MOE действует как группа экспертов, привлекая наиболее подходящего эксперта в зависимости от конкретной проблемы. Механизм MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях, что дополнительно повышает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила фреймворк смешанной точности обучения FP8, который может динамически регулировать точность вычислений в зависимости от требований процесса обучения. Этот метод позволяет увеличить скорость обучения и уменьшить использование памяти при сохранении точности модели.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (MTP). В отличие от традиционного прогнозирования токенов по одному, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов за раз, значительно увеличивая скорость вывода и снижая затраты.
Прорыв в алгоритме обучения с подкреплением
Алгоритм GRPO (Обобщенная оптимизация с вознаграждением и штрафом), разработанный DeepSeek, оптимизирует процесс обучения моделей. Этот новый алгоритм обеспечивает повышение производительности модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целую технологическую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода. Это позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI приложений.
Влияние на полупроводниковую промышленность
Оптимизация алгоритма DeepSeek оказывает двустороннее влияние на чиповую индустрию. С одной стороны, она более тесно связана с аппаратным обеспечением и экосистемой, снижение барьеров для применения ИИ может расширить общий рынок. С другой стороны, оптимизация алгоритма может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, что позволит некоторым ИИ-моделям, которые изначально требовали высококачественные GPU, эффективно работать на средне- и низкокачественных видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологическую прорыв для китайской AI-индустрии. На фоне ограничений поставок высококачественных чипов, идея "программного обеспечения вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream-рынке эффективный алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощности, что позволило провайдерам услуг продлить срок службы аппаратного обеспечения за счет оптимизации программного обеспечения и повысить возврат инвестиций. На downstream-рынке оптимизированные открытые модели снизили порог входа для разработки AI-приложений, что позволило многим малым и средним предприятиям разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Инновации DeepSeek придают новый импульс инфраструктуре Web3 AI. Его архитектура и Алгоритм делают децентрализованное AI-вычисление возможным. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранить полную модель в одном узле. FP8 тренировочная рамка дополнительно снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
Мультиагентные системы
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью нескольких специализированных агентов, таких как анализ рыночных данных, прогнозирование ценовых колебаний, выполнение сделок и мониторинг, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: через совместную работу агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, достигается автоматизация более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ может в реальном времени помогать находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от предпочтений пользователя по риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek через инновации в алгоритмах ищет прорыв в условиях ограниченной вычислительной мощности, открывая дифференцированный путь развития для китайской AI-промышленности. Он снизил барьеры для применения, способствовал интеграции Web3 и AI, уменьшил зависимость от высококачественных чипов и дал возможность финансовым инновациям, эти влияния перерабатывают цифровую экономику. В будущем развитие AI уже не будет лишь гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой дорожке такие новаторы, как DeepSeek, заново определяют правила игры с помощью интеллекта.