DeepSeek V3 оновлення: Обчислювальна потужність та Алгоритм нової ери
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на платформі Hugging Face. У цій версії параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що забезпечило значне покращення в кодових можливостях, дизайні UI та здатності до інференції.
На щойно завершеній конференції GTC 2025, лідери галузі високо оцінили DeepSeek. Вони зазначили, що думка про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, оскільки у майбутньому попит на обчислювальну потужність лише зростатиме, а не зменшуватиметься.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі у зв'язку з відносинами між постачанням чіпів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання складніших алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати складніші патерни; оптимізація алгоритмів, у свою чергу, дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини вже перепроектують AI індустрію:
Диверсифікація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі Обчислювальні потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності Алгоритму, формуючи різні технологічні напрямки.
Реконструкція виробничого ланцюга: гіганти чіпів стають лідерами в обчислювальній потужності AI через екосистему, а постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через гнучкі обчислювальні послуги.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах і оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технологічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і вводить багатоголовий латентний механізм уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до суперкоманди, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, кожен експерт має свою власну галузь спеціалізації, і коли виникає конкретна проблема, найкращий експерт вирішує її, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко фокусуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамки тренування з гібридною точністю FP8. Ця рамка працює як розумний розподільник ресурсів, здатний динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб різних етапів тренування. Коли потрібні обчислення з високою точністю, використовується вища точність, щоб забезпечити точність моделі; тоді як, коли можна прийняти нижчу точність, знижують точність, щоб зекономити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності висновків
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поступово, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює процес висновку та знижує його витрати.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який через винагороди та покарання спрямовує модель на вивчення кращих дій. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, здатним зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці нововведення сформували повну технологічну систему, яка знижує обчислювальну потужність на всіх етапах, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI інноваціях.
Вплив на чіпову промисловість
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі технічні рівні, тим самим звільнившись від залежності від певних чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий рівень PTX (Parallel Thread Execution). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і реальними інструкціями GPU, і, працюючи з цим рівнем, DeepSeek може реалізувати більш точну оптимізацію продуктивності.
Цей вплив на чипову промисловість має двосторонній характер: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних або навіть споживчих відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень висококласних чіпів підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.
На верхньому рівні, ефективні алгоритми зменшили тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмне оптимізацію, підвищуючи рентабельність інвестицій. На нижньому рівні, оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств, не потребуючи великих обчислювальних ресурсів, можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та менші вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інферування. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна платформа додатково знизила вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більше обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, а й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій розумної торгівлі: завдяки спільній роботі агента аналізу ринкових даних в режимі реального часу, агента прогнозування короткострокових коливань цін, агента виконання угод на блокчейні, агента моніторингу результатів торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: агент моніторингу смарт-контрактів, агент виконання смарт-контрактів, агент контролю результатів виконання тощо працюють у співпраці, щоб реалізувати автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії шлях до диференційованого розвитку. Зниження порогу входження, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій - ці впливи вже формують нову структуру цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням в обчислювальній потужності, а змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою китайської мудрості.
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.
11 лайків
Нагородити
11
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DeFi_Dad_Jokes
· 07-28 17:01
Можливо, спробуємо запустити ETH?
Переглянути оригіналвідповісти на0
DAOdreamer
· 07-27 02:24
Швидкість До місяця! Нарешті здолав gpt!
Переглянути оригіналвідповісти на0
TheMemefather
· 07-26 22:17
Ще один, хто виступає під гаслом Падіння витрат
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xOverleveraged
· 07-26 22:07
Гарно! Вітчизняний AI повинен піднятися!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RetailTherapist
· 07-26 22:04
6850 мільярдів дуже лякає, це справжнє Обчислювальна потужність чудовисько
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-75ee51e7
· 07-26 22:03
Чи можна знизити вимоги до чіпів? Хто розуміє, скажіть.
DeepSeek V3 оновлення: Обчислювальна потужність та Алгоритм танцюють разом, переформатовуючи AI індустрію
DeepSeek V3 оновлення: Обчислювальна потужність та Алгоритм нової ери
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на платформі Hugging Face. У цій версії параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що забезпечило значне покращення в кодових можливостях, дизайні UI та здатності до інференції.
На щойно завершеній конференції GTC 2025, лідери галузі високо оцінили DeepSeek. Вони зазначили, що думка про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, оскільки у майбутньому попит на обчислювальну потужність лише зростатиме, а не зменшуватиметься.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі у зв'язку з відносинами між постачанням чіпів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання складніших алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати складніші патерни; оптимізація алгоритмів, у свою чергу, дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини вже перепроектують AI індустрію:
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і вводить багатоголовий латентний механізм уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до суперкоманди, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, кожен експерт має свою власну галузь спеціалізації, і коли виникає конкретна проблема, найкращий експерт вирішує її, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко фокусуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамки тренування з гібридною точністю FP8. Ця рамка працює як розумний розподільник ресурсів, здатний динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб різних етапів тренування. Коли потрібні обчислення з високою точністю, використовується вища точність, щоб забезпечити точність моделі; тоді як, коли можна прийняти нижчу точність, знижують точність, щоб зекономити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності висновків
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поступово, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює процес висновку та знижує його витрати.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який через винагороди та покарання спрямовує модель на вивчення кращих дій. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, здатним зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці нововведення сформували повну технологічну систему, яка знижує обчислювальну потужність на всіх етапах, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI інноваціях.
Вплив на чіпову промисловість
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі технічні рівні, тим самим звільнившись від залежності від певних чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий рівень PTX (Parallel Thread Execution). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і реальними інструкціями GPU, і, працюючи з цим рівнем, DeepSeek може реалізувати більш точну оптимізацію продуктивності.
Цей вплив на чипову промисловість має двосторонній характер: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних або навіть споживчих відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень висококласних чіпів підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.
На верхньому рівні, ефективні алгоритми зменшили тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмне оптимізацію, підвищуючи рентабельність інвестицій. На нижньому рівні, оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств, не потребуючи великих обчислювальних ресурсів, можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та менші вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інферування. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна платформа додатково знизила вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більше обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, а й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій розумної торгівлі: завдяки спільній роботі агента аналізу ринкових даних в режимі реального часу, агента прогнозування короткострокових коливань цін, агента виконання угод на блокчейні, агента моніторингу результатів торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: агент моніторингу смарт-контрактів, агент виконання смарт-контрактів, агент контролю результатів виконання тощо працюють у співпраці, щоб реалізувати автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії шлях до диференційованого розвитку. Зниження порогу входження, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій - ці впливи вже формують нову структуру цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням в обчислювальній потужності, а змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою китайської мудрості.