DeepSeek V3: прорив алгоритмів веде до нової парадигми штучного інтелекту
Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення версії V3, параметри моделі досягли 685 млрд, зазнавши значних покращень у можливостях кодування, дизайну інтерфейсу та здатності до інференції. Ця новина викликала широкий інтерес в галузі.
На нещодавній конференції 2025 GTC лідери галузі високо оцінили досягнення DeepSeek і зазначили, що побоювання ринку щодо можливого зменшення попиту на чіпи через ефективні моделі є безпідставними. Насправді, у майбутньому попит на обчислення тільки зростатиме.
DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, його зв'язок із постачанням обчислювальної потужності заслуговує на ґрунтовне обговорення. Почнемо з обговорення значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії ШІ.
Спільна еволюція потужності та алгоритму
В галузі штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти дані більшого масштабу та вивчати більш складні патерни. Водночас оптимізація Алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок перебудовує структуру індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: основні виробники чіпів стають домінуючими у сфері AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі дозволяють ділитися результатами інновацій алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технологічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось просте пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer та MOE (Mixture of Experts) і вводить механізм багаторазової потенційної уваги (MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer відповідає за звичайні завдання, а MOE подібний до експертної групи, яка залучає найбільш підходящих експертів залежно від конкретної проблеми. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на важливих деталях, що ще більше підвищує продуктивність.
Інновація методів навчання
DeepSeek запропонувала рамки змішаного навчання FP8, які можуть динамічно регулювати обчислювальну точність відповідно до потреб процесу навчання. Цей підхід забезпечує точність моделі, одночасно підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності інтерпретації
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (MTP). На відміну від традиційного прогнозування одного токена, технологія MTP може одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно підвищує швидкість висновків і знижує витрати.
Прорив алгоритму зміцнення навчання
Алгоритм GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), розроблений DeepSeek, оптимізує процес навчання моделей. Цей новий алгоритм забезпечує підвищення продуктивності моделей, водночас зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації утворили повну технічну систему, яка від навчання до висновків повністю знижує вимоги до обчислювальної потужності. Це дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI.
Вплив на чіпову промисловість
Оптимізація алгоритму DeepSeek має двосторонній вплив на чіпову промисловість. З одного боку, її прив'язка до апаратного забезпечення та екосистеми є глибшою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, дозволяючи деяким AI-моделям, які раніше вимагали висококласного GPU, ефективно працювати на середньо- та низькобюджетних відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek стала технічним проривом для китайської AI-індустрії. На фоні обмеженого постачання високоякісних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від найкращих імпортних чіпів.
На upstream промисловості, ефективний Алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам послуг продовжувати термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки додатків AI, дозволяючи багатьом малим і середнім підприємствам розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Інновації DeepSeek надають новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Його архітектура і Алгоритм роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на єдиному вузлі. FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів.
Багатоагентні системи
Оптимізація смарт-торгових стратегій: за допомогою кількох спеціалізованих агентів, які співпрацюють, таких як аналіз ринкових даних, прогнозування цінових коливань, виконання угод та нагляд, допомагають користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматизоване виконання смарт-контрактів: через спільну роботу агентів, таких як моніторинг смарт-контрактів, виконання та нагляд за результатами, реалізується автоматизація більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ може допомогти в реальному часі знаходити найкращі можливості для ставки або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги користувача, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek через алгоритм інновацій шукає突破 в умовах обмеженої обчислювальної потужності, відкриваючи для китайської AI індустрії диференційований шлях розвитку. Це знижує бар'єри для застосування, сприяє інтеграції Web3 та AI, зменшує залежність від високоякісних чіпів та надає можливості для фінансових інновацій, і ці впливи вже перетворюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за оптимізацію співпраці між обчислювальною потужністю та алгоритмом. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з використанням розуму.
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.
19 лайків
Нагородити
19
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ser_ngmi
· 07-17 04:23
Є руки, все буде добре, не накручуйте.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainSpy
· 07-17 01:51
v3 справді прийшла! Ву-ху, До місяця!
Переглянути оригіналвідповісти на0
StablecoinArbitrageur
· 07-16 19:09
гм... переглядаю цифри, але це співвідношення стиснення fp8 виглядає підозріло, якщо чесно
Переглянути оригіналвідповісти на0
Rekt_Recovery
· 07-14 04:54
потрібен трохи копіюму, щоб пережити цей апокаліпсис штучного інтелекту, якщо чесно
Глибоке пошук V3 Алгоритм прорив: нова парадигма ШІ веде Web3 та фінансові інновації
DeepSeek V3: прорив алгоритмів веде до нової парадигми штучного інтелекту
Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення версії V3, параметри моделі досягли 685 млрд, зазнавши значних покращень у можливостях кодування, дизайну інтерфейсу та здатності до інференції. Ця новина викликала широкий інтерес в галузі.
На нещодавній конференції 2025 GTC лідери галузі високо оцінили досягнення DeepSeek і зазначили, що побоювання ринку щодо можливого зменшення попиту на чіпи через ефективні моделі є безпідставними. Насправді, у майбутньому попит на обчислення тільки зростатиме.
DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, його зв'язок із постачанням обчислювальної потужності заслуговує на ґрунтовне обговорення. Почнемо з обговорення значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії ШІ.
Спільна еволюція потужності та алгоритму
В галузі штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти дані більшого масштабу та вивчати більш складні патерни. Водночас оптимізація Алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок перебудовує структуру індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: основні виробники чіпів стають домінуючими у сфері AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі дозволяють ділитися результатами інновацій алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технологічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось просте пояснення його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer та MOE (Mixture of Experts) і вводить механізм багаторазової потенційної уваги (MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer відповідає за звичайні завдання, а MOE подібний до експертної групи, яка залучає найбільш підходящих експертів залежно від конкретної проблеми. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на важливих деталях, що ще більше підвищує продуктивність.
Інновація методів навчання
DeepSeek запропонувала рамки змішаного навчання FP8, які можуть динамічно регулювати обчислювальну точність відповідно до потреб процесу навчання. Цей підхід забезпечує точність моделі, одночасно підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності інтерпретації
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (MTP). На відміну від традиційного прогнозування одного токена, технологія MTP може одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно підвищує швидкість висновків і знижує витрати.
Прорив алгоритму зміцнення навчання
Алгоритм GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), розроблений DeepSeek, оптимізує процес навчання моделей. Цей новий алгоритм забезпечує підвищення продуктивності моделей, водночас зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації утворили повну технічну систему, яка від навчання до висновків повністю знижує вимоги до обчислювальної потужності. Це дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI.
Вплив на чіпову промисловість
Оптимізація алгоритму DeepSeek має двосторонній вплив на чіпову промисловість. З одного боку, її прив'язка до апаратного забезпечення та екосистеми є глибшою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, дозволяючи деяким AI-моделям, які раніше вимагали висококласного GPU, ефективно працювати на середньо- та низькобюджетних відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek стала технічним проривом для китайської AI-індустрії. На фоні обмеженого постачання високоякісних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від найкращих імпортних чіпів.
На upstream промисловості, ефективний Алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам послуг продовжувати термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки додатків AI, дозволяючи багатьом малим і середнім підприємствам розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Інновації DeepSeek надають новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Його архітектура і Алгоритм роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на єдиному вузлі. FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів.
Багатоагентні системи
Оптимізація смарт-торгових стратегій: за допомогою кількох спеціалізованих агентів, які співпрацюють, таких як аналіз ринкових даних, прогнозування цінових коливань, виконання угод та нагляд, допомагають користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматизоване виконання смарт-контрактів: через спільну роботу агентів, таких як моніторинг смарт-контрактів, виконання та нагляд за результатами, реалізується автоматизація більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ може допомогти в реальному часі знаходити найкращі можливості для ставки або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги користувача, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek через алгоритм інновацій шукає突破 в умовах обмеженої обчислювальної потужності, відкриваючи для китайської AI індустрії диференційований шлях розвитку. Це знижує бар'єри для застосування, сприяє інтеграції Web3 та AI, зменшує залежність від високоякісних чіпів та надає можливості для фінансових інновацій, і ці впливи вже перетворюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за оптимізацію співпраці між обчислювальною потужністю та алгоритмом. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з використанням розуму.