DeepSeek V3 güncellemesi: Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın yeni çağı
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu sürümün model parametreleri 6850 milyar'a ulaştı ve kodlama yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
2025 GTC konferansında, sektör liderleri DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Önceden piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair bir görüşün yanlış olduğunu belirttiler; gelecekteki bilgi işlem talebinin sadece artacağı, azalacağı değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarik ile ilişkisi, sektörde bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'ndeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, böylece modeller daha büyük veri setlerini işleyebilir ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilir; algoritmaların optimize edilmesi ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşamı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör Zinciri Yeniden Yapılandırması: Çip devleri, ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile yüksek verimli algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırır.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
Model Mimari Optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise ekipteki uzman grubu gibi olduğu bir süper ekip gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bunu ele alır, böylece modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini geliştirmiştir. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların gereksinimlerine göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yönetici gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmekte, eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım Verimliliği Artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahiptir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirme öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirme öğrenimi, modeli ödüller ve cezalar aracılığıyla daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendiren bir koçla donatmak gibidir. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri güç ihtiyacını azaltan tam bir teknik sistem oluşturmaktadır. Artık sıradan tüketici sınıfı ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor, bu da daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Endüstrisine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli çiplerden bağımsız hale gelmek için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan alt katmandaki PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir ve bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu durumun çip endüstrisine etkisi çift yönlüdür: Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurmuştur, AI uygulamalarındaki engellerin azalması toplam pazarın ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazı yüksek kaliteli GPU'lar gerektiren AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılımı donanımla destekleme" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, yapay zeka uygulama geliştirme engelini düşürmüştür. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu da daha fazla dikey alanda yapay zeka çözümlerinin ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük bilgi işlem gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem gücüne olan talebi daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağlarına katılmasını sağlar. Bu yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çok Akıllı Sistemler
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi agentı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agentı, zincir üzeri ticaret gerçekleştirme agentı, ticaret sonuçları denetim agentı gibi işbirliği içinde çalışarak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme ajanı, akıllı sözleşme yürütme ajanı, yürütme sonucu denetleme ajanı vb. işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföy yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleriyle bir atılım arayışındadır ve Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmaktadır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek teknoloji yongalarına bağımlılığı hafifletmek ve finansal yeniliği desteklemek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması değil, bilgi işlem gücü ve algoritmaların işbirliği ile optimize edilmesi yarışması 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.
11 Likes
Reward
11
6
Share
Comment
0/400
DeFi_Dad_Jokes
· 07-28 17:01
Neden ETH'yi denemiyorsun?
View OriginalReply0
DAOdreamer
· 07-27 02:24
Hızla Aya doğru! Sonunda gpt'yi geçtim.
View OriginalReply0
TheMemefather
· 07-26 22:17
Maliyetleri düşürme bayrağı altında bir tane daha
View OriginalReply0
0xOverleveraged
· 07-26 22:07
Harika, yerli AI yükselmeli.
View OriginalReply0
RetailTherapist
· 07-26 22:04
6850 milyar çok korkutucu gerçekten bir Bilgi İşlem Gücü canavarı
View OriginalReply0
GateUser-75ee51e7
· 07-26 22:03
Çip talepleri daha da azalabilir mi? Bilenler söylesin.
DeepSeek V3 güncellemesi: Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma dans ediyor, AI endüstri yapısını yeniden şekillendiriyor.
DeepSeek V3 güncellemesi: Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın yeni çağı
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu sürümün model parametreleri 6850 milyar'a ulaştı ve kodlama yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı.
2025 GTC konferansında, sektör liderleri DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Önceden piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair bir görüşün yanlış olduğunu belirttiler; gelecekteki bilgi işlem talebinin sadece artacağı, azalacağı değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarik ile ilişkisi, sektörde bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'ndeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, böylece modeller daha büyük veri setlerini işleyebilir ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilir; algoritmaların optimize edilmesi ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşamı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
Model Mimari Optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise ekipteki uzman grubu gibi olduğu bir süper ekip gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bunu ele alır, böylece modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini geliştirmiştir. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların gereksinimlerine göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yönetici gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmekte, eğitim hızını artırmakta ve bellek kullanımını azaltmaktadır.
Çıkarım Verimliliği Artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahiptir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirme öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Pekiştirme öğrenimi, modeli ödüller ve cezalar aracılığıyla daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendiren bir koçla donatmak gibidir. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri güç ihtiyacını azaltan tam bir teknik sistem oluşturmaktadır. Artık sıradan tüketici sınıfı ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor, bu da daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Endüstrisine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli çiplerden bağımsız hale gelmek için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan alt katmandaki PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir ve bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu durumun çip endüstrisine etkisi çift yönlüdür: Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurmuştur, AI uygulamalarındaki engellerin azalması toplam pazarın ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazı yüksek kaliteli GPU'lar gerektiren AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılımı donanımla destekleme" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, yapay zeka uygulama geliştirme engelini düşürmüştür. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu da daha fazla dikey alanda yapay zeka çözümlerinin ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük bilgi işlem gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem gücüne olan talebi daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağlarına katılmasını sağlar. Bu yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çok Akıllı Sistemler
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi agentı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agentı, zincir üzeri ticaret gerçekleştirme agentı, ticaret sonuçları denetim agentı gibi işbirliği içinde çalışarak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme ajanı, akıllı sözleşme yürütme ajanı, yürütme sonucu denetleme ajanı vb. işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföy yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleriyle bir atılım arayışındadır ve Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmaktadır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek teknoloji yongalarına bağımlılığı hafifletmek ve finansal yeniliği desteklemek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması değil, bilgi işlem gücü ve algoritmaların işbirliği ile optimize edilmesi yarışması olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.