Обновление DeepSeek V3: Алгоритм инновации ведет к новому парадигме AI
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3 на платформе Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, эта модель с 6850 миллиардов параметров значительно улучшилась в таких аспектах, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности вывода.
На недавно прошедшей конференции GTC 2025 генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь высоко оценил достижения DeepSeek. Он отметил, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на чипы, является ошибочным, и в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
В качестве代表ительного произведения прорыва в области алгоритмов, связь между DeepSeek и поставкой вычислительной мощности заслуживает глубокого обсуждения. Мы можем проанализировать эту проблему с точки зрения влияния вычислительной мощности и алгоритмов на развитие AI-отрасли.
Сосуществование и эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности предоставляет базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать более объемные данные и изучать более сложные шаблоны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Такая симбиотическая связь перерабатывает ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, что приводит к формированию различных технологических школ.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые производители чипов становятся ведущими в области AI-вычислительной мощности через экосистему, в то время как облачные сервисные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью услуг гибких вычислительных мощностей.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восход открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в Алгоритм и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектуры Transformer и MOE (смешанные эксперты), а также вводит механизм многоглавого внимания (MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer обрабатывает обычные задачи, а MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых обладает своей областью специализации. Механизм MLA позволяет модели более гибко обращать внимание на различные важные детали, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на различных этапах обучения, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при обеспечении точности модели.
Повышение эффективности алгоритма
DeepSeek внедрила технологию многотокенового предсказания (MTP). В отличие от традиционных пошаговых методов предсказания, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и одновременно снижая затраты.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Оптимизация обобщенного вознаграждения и наказания) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно снижая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целостную техническую систему, которая снижает потребность в вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Теперь обычные потребительские видеокарты могут запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI-приложений, что позволяет большему количеству разработчиков и компаний участвовать в AI-инновациях.
Влияние на производителей чипов
Технические инновации DeepSeek влияют на производителей чипов с двух сторон. С одной стороны, связь DeepSeek с аппаратным обеспечением и соответствующей экосистемой стала более глубокой, снижение порога входа для AI-приложений может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококлассные чипы; некоторые AI-модели, которые раньше могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской индустрии ИИ
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв для китайской AI-индустрии. В условиях ограниченности высококачественных чипов подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream высокоэффективный Алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощи, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повышать возврат на инвестиции. На downstream оптимизированные открытые модели снизили порог входа для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий, не требуя больших ресурсов вычислительной мощности, также могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI-инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованный AI-инференс возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут хранить разные экспертные сети, что исключает необходимость хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировка фреймворк дополнительно снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многослойная система
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне и мониторинга результатов сделок, совместная работа нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую доходность.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов по мониторингу, выполнению и контролю результатов смарт-контрактов для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности на основе их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового состояния.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение порога применения, содействие объединению Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций - эти воздействия уже перестраивают ландшафт цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.
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.
8 Лайков
Награда
8
6
Поделиться
комментарий
0/400
wagmi_eventually
· 07-11 19:09
Снижение затрат и повышение эффективности, ура!
Посмотреть ОригиналОтветить0
DataOnlooker
· 07-08 22:09
Нужно еще подобрать видеокарту.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropSkeptic
· 07-08 22:05
Не интересно, не переплюнуть Zhipu.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBard
· 07-08 21:57
Держись, не насос, v4 скоро придет
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektButStillHere
· 07-08 21:54
Сделаем это, снизим затраты и увеличим эффективность.
Обновление DeepSeek V3: инновации в алгоритмах ведут к новой парадигме ИИ. Потребность в вычислительной мощности может продолжить рост.
Обновление DeepSeek V3: Алгоритм инновации ведет к новому парадигме AI
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3 на платформе Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, эта модель с 6850 миллиардов параметров значительно улучшилась в таких аспектах, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности вывода.
На недавно прошедшей конференции GTC 2025 генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь высоко оценил достижения DeepSeek. Он отметил, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на чипы, является ошибочным, и в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
В качестве代表ительного произведения прорыва в области алгоритмов, связь между DeepSeek и поставкой вычислительной мощности заслуживает глубокого обсуждения. Мы можем проанализировать эту проблему с точки зрения влияния вычислительной мощности и алгоритмов на развитие AI-отрасли.
Сосуществование и эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности предоставляет базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать более объемные данные и изучать более сложные шаблоны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Такая симбиотическая связь перерабатывает ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, что приводит к формированию различных технологических школ.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые производители чипов становятся ведущими в области AI-вычислительной мощности через экосистему, в то время как облачные сервисные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью услуг гибких вычислительных мощностей.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восход открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в Алгоритм и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектуры Transformer и MOE (смешанные эксперты), а также вводит механизм многоглавого внимания (MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer обрабатывает обычные задачи, а MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых обладает своей областью специализации. Механизм MLA позволяет модели более гибко обращать внимание на различные важные детали, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на различных этапах обучения, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при обеспечении точности модели.
Повышение эффективности алгоритма
DeepSeek внедрила технологию многотокенового предсказания (MTP). В отличие от традиционных пошаговых методов предсказания, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и одновременно снижая затраты.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Оптимизация обобщенного вознаграждения и наказания) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно снижая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целостную техническую систему, которая снижает потребность в вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Теперь обычные потребительские видеокарты могут запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI-приложений, что позволяет большему количеству разработчиков и компаний участвовать в AI-инновациях.
Влияние на производителей чипов
Технические инновации DeepSeek влияют на производителей чипов с двух сторон. С одной стороны, связь DeepSeek с аппаратным обеспечением и соответствующей экосистемой стала более глубокой, снижение порога входа для AI-приложений может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококлассные чипы; некоторые AI-модели, которые раньше могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской индустрии ИИ
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв для китайской AI-индустрии. В условиях ограниченности высококачественных чипов подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream высокоэффективный Алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощи, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повышать возврат на инвестиции. На downstream оптимизированные открытые модели снизили порог входа для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий, не требуя больших ресурсов вычислительной мощности, также могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI-инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованный AI-инференс возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут хранить разные экспертные сети, что исключает необходимость хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировка фреймворк дополнительно снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многослойная система
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне и мониторинга результатов сделок, совместная работа нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую доходность.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов по мониторингу, выполнению и контролю результатов смарт-контрактов для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности на основе их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового состояния.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение порога применения, содействие объединению Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций - эти воздействия уже перестраивают ландшафт цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.