Son günlerde, DeepSeek en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler sağlandı. Bu haber sektörde geniş bir dikkat çekti.
2025 GTC Konferansı'nda sektör liderleri DeepSeek'in başarılarını yüksek bir şekilde değerlendirdi ve verimli modellerin çip talebini azaltabileceğine dair pazarın önceki endişelerinin gereksiz olduğunu belirtti. Aslında, gelecekteki hesaplama talepleri sadece artmaya devam edecek.
DeepSeek, algoritma突破的代表作品 olarak,算力供应 ile olan ilişkisi derinlemesine incelenmeye değer. Gelin,算力 ve algoritmanın AI sektörünün gelişimindeki öneminden başlayalım.
Hesaplama Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmalar için bir temel sağlamakta, modellerin daha büyük ölçekli verileri işlemesine ve daha karmaşık desenleri öğrenmesine olanak tanımaktadır. Aynı zamanda, algoritmanın optimizasyonu hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bu simbiyotik ilişki, AI endüstrisi manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler büyük ölçekli işlem gücü kümeleri oluşturmaya çalışırken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturmuştur.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Ana çip üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI hesaplama gücünün lideri haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmıştır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketler, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yeniliklerinin ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağladı ve teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırdı.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer ve MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve çoklu başlı potansiyel dikkat mekanizması (MLA) getirmiştir. Bu mimari, etkili bir takım gibi çalışır; burada Transformer, rutin görevlerden sorumluyken, MOE belirli sorunlara en uygun uzmanları devreye sokan bir uzman grubu gibidir. MLA mekanizması ise modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı artırır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, eğitim sürecindeki ihtiyaçlara göre hesaplama hassasiyetini dinamik olarak ayarlayabilen FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu yöntem, modelin doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel tek tek Token tahmininin aksine, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırır ve maliyetleri düşürür.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek tarafından geliştirilen GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) algoritması, model eğitim sürecini optimize etti. Bu yeni algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağladı.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini tamamen azaltan bir teknik sistem oluşturdu. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartlarının da güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağladı ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürdü.
Çip Endüstrisine Etkisi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonunun çip endüstrisine etkisi çift yönlüdür. Bir yandan, donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurarak, AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; bu, daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen AI modellerinin orta ve düşük kaliteli ekran kartlarında da verimli bir şekilde çalışabilmesini sağlayabilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir sıçrama tahtası sağladı. Yüksek kaliteli çip tedarikinin sınırlı olduğu bir bağlamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı hafifletti.
Endüstrinin amacında, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak hizmet sağlayıcıların yazılım optimizasyonu sayesinde donanım kullanım ömrünü uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanıdı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak model, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürerek birçok KOBİ'nin DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirmesini sağladı.
Web3+AI'nin Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in yeniliği, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Mimarisi ve algoritması, merkeziyetsiz AI akıl yürütmesini mümkün kılıyor. MoE mimarisi dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. FP8 eğitim çerçevesi ise yüksek performanslı hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlıyor.
Çoklu Akıllı Sistemler
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Piyasa verisi analizi, fiyat dalgalanması tahmini, ticaret uygulaması ve denetim gibi birden fazla özel akıllı ajan işbirliği yaparak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşmeler aracılığıyla izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların birlikte çalışmasıyla daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesi.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olabilir.
DeepSeek, algoritmik yenilikler aracılığıyla hesaplama gücü kısıtlamaları altında atılımlar arayarak, Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini düşürdü, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etti, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azalttı ve finansal yeniliklere güç verdi; bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekteki AI gelişimi yalnızca bir hesaplama gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesaplama gücü ile algoritmanın işbirlikçi optimizasyon yarışı olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
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.
19 Likes
Reward
19
8
Repost
Share
Comment
0/400
ser_ngmi
· 07-17 04:23
Ellerin yeter, artık sarmaya gerek yok.
View OriginalReply0
ChainSpy
· 07-17 01:51
v3 gerçekten geldi, Wuhu Aya doğru!
View OriginalReply0
StablecoinArbitrageur
· 07-16 19:09
hmm... rakamları kontrol ediyorum ama o fp8 sıkıştırma oranı açıkçası şüpheli görünüyor
View OriginalReply0
Rekt_Recovery
· 07-14 04:54
bu yapay zeka kıyametinde hayatta kalmak için biraz copium'a ihtiyacım var açıkçası
DeepSeek V3 Algoritma突破：AI新范式引领Web3和金融创新
DeepSeek V3: Algoritma突破引领AI新范式
Son günlerde, DeepSeek en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler sağlandı. Bu haber sektörde geniş bir dikkat çekti.
2025 GTC Konferansı'nda sektör liderleri DeepSeek'in başarılarını yüksek bir şekilde değerlendirdi ve verimli modellerin çip talebini azaltabileceğine dair pazarın önceki endişelerinin gereksiz olduğunu belirtti. Aslında, gelecekteki hesaplama talepleri sadece artmaya devam edecek.
DeepSeek, algoritma突破的代表作品 olarak,算力供应 ile olan ilişkisi derinlemesine incelenmeye değer. Gelin,算力 ve algoritmanın AI sektörünün gelişimindeki öneminden başlayalım.
Hesaplama Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmalar için bir temel sağlamakta, modellerin daha büyük ölçekli verileri işlemesine ve daha karmaşık desenleri öğrenmesine olanak tanımaktadır. Aynı zamanda, algoritmanın optimizasyonu hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bu simbiyotik ilişki, AI endüstrisi manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler büyük ölçekli işlem gücü kümeleri oluşturmaya çalışırken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturmuştur.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Ana çip üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI hesaplama gücünün lideri haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmıştır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketler, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yeniliklerinin ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağladı ve teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırdı.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer ve MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve çoklu başlı potansiyel dikkat mekanizması (MLA) getirmiştir. Bu mimari, etkili bir takım gibi çalışır; burada Transformer, rutin görevlerden sorumluyken, MOE belirli sorunlara en uygun uzmanları devreye sokan bir uzman grubu gibidir. MLA mekanizması ise modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı artırır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, eğitim sürecindeki ihtiyaçlara göre hesaplama hassasiyetini dinamik olarak ayarlayabilen FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu yöntem, modelin doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel tek tek Token tahmininin aksine, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırır ve maliyetleri düşürür.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek tarafından geliştirilen GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) algoritması, model eğitim sürecini optimize etti. Bu yeni algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağladı.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini tamamen azaltan bir teknik sistem oluşturdu. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartlarının da güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağladı ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürdü.
Çip Endüstrisine Etkisi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonunun çip endüstrisine etkisi çift yönlüdür. Bir yandan, donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurarak, AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; bu, daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen AI modellerinin orta ve düşük kaliteli ekran kartlarında da verimli bir şekilde çalışabilmesini sağlayabilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir sıçrama tahtası sağladı. Yüksek kaliteli çip tedarikinin sınırlı olduğu bir bağlamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı hafifletti.
Endüstrinin amacında, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak hizmet sağlayıcıların yazılım optimizasyonu sayesinde donanım kullanım ömrünü uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanıdı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak model, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürerek birçok KOBİ'nin DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirmesini sağladı.
Web3+AI'nin Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in yeniliği, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Mimarisi ve algoritması, merkeziyetsiz AI akıl yürütmesini mümkün kılıyor. MoE mimarisi dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. FP8 eğitim çerçevesi ise yüksek performanslı hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlıyor.
Çoklu Akıllı Sistemler
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Piyasa verisi analizi, fiyat dalgalanması tahmini, ticaret uygulaması ve denetim gibi birden fazla özel akıllı ajan işbirliği yaparak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşmeler aracılığıyla izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların birlikte çalışmasıyla daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesi.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olabilir.
DeepSeek, algoritmik yenilikler aracılığıyla hesaplama gücü kısıtlamaları altında atılımlar arayarak, Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini düşürdü, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etti, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azalttı ve finansal yeniliklere güç verdi; bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekteki AI gelişimi yalnızca bir hesaplama gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesaplama gücü ile algoritmanın işbirlikçi optimizasyon yarışı olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.