DeepSeek веде нову еру AI: інновації в алгоритмах та обчислювальна потужність
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 на платформі Hugging Face — DeepSeek-V3-0324. Ця модель має 6850 мільярдів параметрів і демонструє значні покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу та здатність до інференції.
На щойно закінченій конференції 2025 GTC генеральний директор NVIDIA Хуан Ренсюнь високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка про те, що ефективні моделі DeepSeek зменшать попит на чіпи, є помилковою, оскільки в майбутньому обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву заслуговує на обговорення стосунків між постачанням чіпів. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії штучного інтелекту.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та навчатися більш складним шаблонам; оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та Алгоритмів спільні взаємозв'язки переосмислюють структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий Обчислювальна потужність кластер, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності Алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один виробник чіпів став лідером у обчислювальній потужності штучного інтелекту завдяки своїй екосистемі, а постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek та LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.
Технічні інновації DeepSeek
Технічні інновації DeepSeek є ключовим фактором його успіху. Ось пояснення його основних інновацій:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attension, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає як команда експертів, кожен з яких має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, за неї відповідає найбільш досвідчений експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки навчання з гібридною точністю FP8. Ця рамка діє як розумний розподільник ресурсів, який може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб різних етапів навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
Під час етапу висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати на нього.
Прорив алгоритму навчання з підкріпленням
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який за допомогою винагород і покарань направляє модель на навчання кращої поведінки. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати величезну кількість обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення, зберігаючи при цьому покращення продуктивності моделі, що забезпечує баланс між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними моментами, а формують повну технологічну систему, що знижує потребу в Обчислювальна потужність на всіх етапах - від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що суттєво знижує бар'єри для застосування AI, дозволяючи більшій кількості розробників та підприємств брати участь в AI інноваціях.
Вплив на виробників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов програмний рівень певного виробника чіпів, тим самим позбувшись залежності від нього. Насправді, DeepSeek безпосередньо виконує оптимізацію алгоритму через рівень паралельних потоків цього виробника. Це проміжна мова представлення, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпуляції цим рівнем, DeepSeek здатен досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробника чіпів має двосторонній характер: з одного боку, DeepSeek насправді більш глибоко пов'язаний зі своїм апаратним і програмним екосистемами, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У умовах обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів вищого класу.
На верхньому рівні ефективний алгоритм знижує тиск на потреби в обчислювальній потужності, що дозволяє постачальникам послуг обчислювальної потужності подовжувати термін використання апаратного забезпечення за допомогою оптимізації програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На нижньому рівні оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні експертні мережі, без необхідності зберігати повну модель на єдиному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 навчальна рамка ще більше знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій торгівлі: за допомогою аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання транзакцій на блокчейні, моніторинг результатів торгівлі та інших агентів, що працюють у співпраці, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостереження за смарт-контрактами, виконання та контроль результатів тощо, спільна робота агентів для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління портфелем інвестицій: ШІ допомагає користувачам в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до їхніх ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах, шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високоякісних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи вже формують нову цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з китайською мудрістю.
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
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MEVictim
· 08-10 06:14
Генеральний директор NVIDIA дійсно вміє говорити!
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenWhisperer
· 08-10 06:05
Знову почали змагатися в обсягах параметрів...
Переглянути оригіналвідповісти на0
ContractSurrender
· 08-10 05:48
Знову жовтий бос бичачий, хто розуміє, той розуміє
DeepSeek V3 оновлення: 6850 мільярдів параметрів модель веде інновації в AI Алгоритм
DeepSeek веде нову еру AI: інновації в алгоритмах та обчислювальна потужність
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 на платформі Hugging Face — DeepSeek-V3-0324. Ця модель має 6850 мільярдів параметрів і демонструє значні покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу та здатність до інференції.
На щойно закінченій конференції 2025 GTC генеральний директор NVIDIA Хуан Ренсюнь високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка про те, що ефективні моделі DeepSeek зменшать попит на чіпи, є помилковою, оскільки в майбутньому обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву заслуговує на обговорення стосунків між постачанням чіпів. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії штучного інтелекту.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та навчатися більш складним шаблонам; оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та Алгоритмів спільні взаємозв'язки переосмислюють структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий Обчислювальна потужність кластер, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності Алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один виробник чіпів став лідером у обчислювальній потужності штучного інтелекту завдяки своїй екосистемі, а постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek та LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.
Технічні інновації DeepSeek
Технічні інновації DeepSeek є ключовим фактором його успіху. Ось пояснення його основних інновацій:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attension, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає як команда експертів, кожен з яких має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, за неї відповідає найбільш досвідчений експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки навчання з гібридною точністю FP8. Ця рамка діє як розумний розподільник ресурсів, який може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб різних етапів навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
Під час етапу висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати на нього.
Прорив алгоритму навчання з підкріпленням
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який за допомогою винагород і покарань направляє модель на навчання кращої поведінки. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати величезну кількість обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення, зберігаючи при цьому покращення продуктивності моделі, що забезпечує баланс між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними моментами, а формують повну технологічну систему, що знижує потребу в Обчислювальна потужність на всіх етапах - від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що суттєво знижує бар'єри для застосування AI, дозволяючи більшій кількості розробників та підприємств брати участь в AI інноваціях.
Вплив на виробників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов програмний рівень певного виробника чіпів, тим самим позбувшись залежності від нього. Насправді, DeepSeek безпосередньо виконує оптимізацію алгоритму через рівень паралельних потоків цього виробника. Це проміжна мова представлення, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, завдяки маніпуляції цим рівнем, DeepSeek здатен досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробника чіпів має двосторонній характер: з одного боку, DeepSeek насправді більш глибоко пов'язаний зі своїм апаратним і програмним екосистемами, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У умовах обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів вищого класу.
На верхньому рівні ефективний алгоритм знижує тиск на потреби в обчислювальній потужності, що дозволяє постачальникам послуг обчислювальної потужності подовжувати термін використання апаратного забезпечення за допомогою оптимізації програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На нижньому рівні оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні експертні мережі, без необхідності зберігати повну модель на єдиному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 навчальна рамка ще більше знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій торгівлі: за допомогою аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання транзакцій на блокчейні, моніторинг результатів торгівлі та інших агентів, що працюють у співпраці, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостереження за смарт-контрактами, виконання та контроль результатів тощо, спільна робота агентів для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління портфелем інвестицій: ШІ допомагає користувачам в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до їхніх ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах, шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високоякісних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи вже формують нову цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з китайською мудрістю.