DeepSeek ra mắt mô hình phiên bản V3, thể hiện tầm quan trọng của sự đổi mới thuật toán trong lĩnh vực AI
Gần đây, DeepSeek đã đạt được những bước đột phá lớn trong lĩnh vực mô hình trí tuệ nhân tạo, phát hành phiên bản DeepSeek-V3-0324 với số lượng tham số lên tới 6850 tỷ. Cập nhật này đã nâng cao đáng kể hiệu suất của mô hình trong các khía cạnh như khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, các lãnh đạo trong ngành đã ca ngợi những thành tựu của DeepSeek. Họ chỉ ra rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip hiệu suất cao là sai lầm. Thực tế, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ sẽ ngày càng tăng.
DeepSeek như một tác phẩm đại diện cho sự đổi mới thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp khả năng tính toán đã khơi dậy những suy nghĩ sâu sắc về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong việc thúc đẩy sự phát triển của ngành.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, việc nâng cao sức mạnh tính toán đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý dữ liệu quy mô lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán. Mối quan hệ tương hỗ này đang tái định hình bối cảnh ngành công nghiệp AI.
Các công ty khác nhau đã áp dụng những lộ trình công nghệ khác nhau: một số công ty tập trung vào việc xây dựng các cụm tính toán quy mô lớn, trong khi một số khác lại chuyên về tối ưu hóa hiệu suất thuật toán. Sự phân hóa này đã dẫn đến việc tái cấu trúc chuỗi công nghiệp, một số công ty đã trở thành những người dẫn đầu trong sức mạnh tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ tính toán linh hoạt.
Các doanh nghiệp đang tìm kiếm sự cân bằng giữa việc đầu tư vào hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả, điều chỉnh việc phân bổ tài nguyên. Đồng thời, sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở, như các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek và LLaMA, đã thúc đẩy sự đổi mới trong thuật toán và chia sẻ kết quả tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Sự đổi mới công nghệ của DeepSeek chủ yếu được thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình: Sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm năng đa đầu, nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Đổi mới phương pháp đào tạo: Đề xuất khung đào tạo chính xác hỗn hợp FP8, lựa chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt theo nhu cầu đào tạo, vừa đảm bảo độ chính xác của mô hình, vừa nâng cao tốc độ đào tạo, giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận: Áp dụng công nghệ dự đoán đa Token, tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể, giảm chi phí.
Đột phá trong thuật toán học tăng cường: Thuật toán GRPO (Tối ưu hóa thưởng-đền bù tổng quát) mới đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình, đồng thời giảm thiểu tiêu tốn tài nguyên tính toán mà vẫn đảm bảo nâng cao hiệu suất.
Những đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, từ việc đào tạo đến suy diễn, giảm thiểu nhu cầu về sức mạnh tính toán, cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể vận hành các mô hình AI mạnh mẽ, qua đó giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI.
Sự đột phá công nghệ của DeepSeek có tác động hai mặt đến các nhà sản xuất chip hiệu suất cao. Một mặt, sự gắn bó giữa DeepSeek với phần cứng và hệ sinh thái của nó trở nên chặt chẽ hơn, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể. Mặt khác, sự tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn chỉ có thể hoạt động trên GPU cao cấp, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là tiêu dùng.
Đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc, việc tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp con đường đột phá về công nghệ. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù đắp phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu. Ở thượng nguồn của chuỗi công nghiệp, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu về sức mạnh tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó nâng cao tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Ở hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, giúp nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể phát triển các ứng dụng cạnh tranh mà không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, sự đổi mới của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI phi tập trung. Cấu trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu sức mạnh tính toán thấp hơn đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau mà không cần một nút đơn lẻ lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn. Khung đào tạo FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút.
Trong lĩnh vực hệ thống đa tác nhân, công nghệ của DeepSeek có thể được áp dụng vào tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh, thực thi tự động hợp đồng thông minh, quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa, mang đến cho người dùng dịch vụ hiệu quả hơn và cá nhân hóa hơn.
DeepSeek thông qua thuật toán đổi mới tìm kiếm đột phá trong bối cảnh hạn chế về sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Nó đã giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ChainMelonWatcher
· 07-15 09:26
To da moon! Cuối cùng cũng thấy được sức mạnh AI nội địa.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 07-14 11:39
Rời xa thực tế! Lại đốt cháy khả năng tính toán
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketGardener
· 07-13 06:25
Lại một người nữa được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
probably_nothing_anon
· 07-12 19:58
通牛啊 kỹ thuật lưu hàng hiểm
Xem bản gốcTrả lời0
BitcoinDaddy
· 07-12 19:48
Có vẻ hơi cứng rắn nhỉ
Xem bản gốcTrả lời0
ZenZKPlayer
· 07-12 19:43
Lại là một dữ liệu trên giấy tuyệt vời.
Xem bản gốcTrả lời0
fren.eth
· 07-12 19:39
Để giữ chỗ
Xem bản gốcTrả lời0
WalletInspector
· 07-12 19:39
Công nghệ AI nội địa cuối cùng đã không còn đua nhau về số lượng tham số nữa.
DeepSeek ra mắt mô hình V3 mới tập trung vào sự đổi mới thuật toán tái cấu trúc bối cảnh AI
DeepSeek ra mắt mô hình phiên bản V3, thể hiện tầm quan trọng của sự đổi mới thuật toán trong lĩnh vực AI
Gần đây, DeepSeek đã đạt được những bước đột phá lớn trong lĩnh vực mô hình trí tuệ nhân tạo, phát hành phiên bản DeepSeek-V3-0324 với số lượng tham số lên tới 6850 tỷ. Cập nhật này đã nâng cao đáng kể hiệu suất của mô hình trong các khía cạnh như khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, các lãnh đạo trong ngành đã ca ngợi những thành tựu của DeepSeek. Họ chỉ ra rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip hiệu suất cao là sai lầm. Thực tế, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ sẽ ngày càng tăng.
DeepSeek như một tác phẩm đại diện cho sự đổi mới thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp khả năng tính toán đã khơi dậy những suy nghĩ sâu sắc về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong việc thúc đẩy sự phát triển của ngành.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, việc nâng cao sức mạnh tính toán đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý dữ liệu quy mô lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán. Mối quan hệ tương hỗ này đang tái định hình bối cảnh ngành công nghiệp AI.
Các công ty khác nhau đã áp dụng những lộ trình công nghệ khác nhau: một số công ty tập trung vào việc xây dựng các cụm tính toán quy mô lớn, trong khi một số khác lại chuyên về tối ưu hóa hiệu suất thuật toán. Sự phân hóa này đã dẫn đến việc tái cấu trúc chuỗi công nghiệp, một số công ty đã trở thành những người dẫn đầu trong sức mạnh tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ tính toán linh hoạt.
Các doanh nghiệp đang tìm kiếm sự cân bằng giữa việc đầu tư vào hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả, điều chỉnh việc phân bổ tài nguyên. Đồng thời, sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở, như các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek và LLaMA, đã thúc đẩy sự đổi mới trong thuật toán và chia sẻ kết quả tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Sự đổi mới công nghệ của DeepSeek chủ yếu được thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình: Sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm năng đa đầu, nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Đổi mới phương pháp đào tạo: Đề xuất khung đào tạo chính xác hỗn hợp FP8, lựa chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt theo nhu cầu đào tạo, vừa đảm bảo độ chính xác của mô hình, vừa nâng cao tốc độ đào tạo, giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận: Áp dụng công nghệ dự đoán đa Token, tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể, giảm chi phí.
Đột phá trong thuật toán học tăng cường: Thuật toán GRPO (Tối ưu hóa thưởng-đền bù tổng quát) mới đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình, đồng thời giảm thiểu tiêu tốn tài nguyên tính toán mà vẫn đảm bảo nâng cao hiệu suất.
Những đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, từ việc đào tạo đến suy diễn, giảm thiểu nhu cầu về sức mạnh tính toán, cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể vận hành các mô hình AI mạnh mẽ, qua đó giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI.
Sự đột phá công nghệ của DeepSeek có tác động hai mặt đến các nhà sản xuất chip hiệu suất cao. Một mặt, sự gắn bó giữa DeepSeek với phần cứng và hệ sinh thái của nó trở nên chặt chẽ hơn, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể. Mặt khác, sự tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn chỉ có thể hoạt động trên GPU cao cấp, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là tiêu dùng.
Đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc, việc tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp con đường đột phá về công nghệ. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù đắp phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu. Ở thượng nguồn của chuỗi công nghiệp, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu về sức mạnh tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó nâng cao tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Ở hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, giúp nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể phát triển các ứng dụng cạnh tranh mà không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, sự đổi mới của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI phi tập trung. Cấu trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu sức mạnh tính toán thấp hơn đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau mà không cần một nút đơn lẻ lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn. Khung đào tạo FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút.
Trong lĩnh vực hệ thống đa tác nhân, công nghệ của DeepSeek có thể được áp dụng vào tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh, thực thi tự động hợp đồng thông minh, quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa, mang đến cho người dùng dịch vụ hiệu quả hơn và cá nhân hóa hơn.
DeepSeek thông qua thuật toán đổi mới tìm kiếm đột phá trong bối cảnh hạn chế về sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Nó đã giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi.