DeepSeek V3 güncellemesi: AI Algoritma atılımları ve endüstri etkisi
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini yayınladı, model parametreleri 6850 milyara ulaştı, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı. Yakın zamanda sona eren 2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce verimli modellerin çip talebini azaltacağı yönündeki anlayışının yanlış olduğunu belirtti, gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağına değil, azalacağına da dikkat çekti.
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlarken, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Hesaplama gücü ile algoritmanın karşılıklı bağı, AI endüstrisindeki yapıyı yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmaya çalışırken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zincirinin yeniden yapılandırılması: Bir çip üreticisi ekosistem aracılığıyla AI algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engelini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışı içindedir.
Açık kaynak topluluklarının yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlamakta, teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırmaktadır.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in çığır açan gelişimi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük içindedir. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir şekilde açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attension, MLA) getirmiştir. Bu mimari, bir süper takım gibi çalışır; burada Transformer, genel görevleri yerine getirirken, MOE takımın içindeki uzman grubu gibidir. Her uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetenekli uzman tarafından ele alınır; bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karma karışık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebildiği durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artışı
İçinleme aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel tahmin yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmesi sayesinde, tahmin hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda tahmin maliyetini de düşürür.
Güçlendirme öğrenimi Algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmiştir. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç atanması gibidir; koç, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesini sağlamaktadır.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü ihtiyacını azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltıyor ve daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Bazı görüşler, DeepSeek'in belirli çip üreticilerine olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını öne sürüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Parallel Thread Execution) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bulunan bir ara temsil dilidir. Bu katmanı kullanarak, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulamalarındaki erişim engellerinin azalması toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazı AI modelleri artık yüksek kaliteli GPU'lar gerektirmek yerine orta seviye hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknolojik bir çıkış yolu sunmaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlandığı bir bağlamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama güçü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı model, AI uygulama geliştirme engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümünün ortaya çıkmasını tetikleyecektir.
Web3+AI'nın Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir güç sağlıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz. Bu, tek bir düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlamaktadır. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu ajan sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin ajanı, blok zinciri üzerinde ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları denetim ajanı gibi ajanların birlikte çalışmasıyla kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçlarını denetleme aracısı gibi unsurların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleriyle atılımlar yaparak Çin'in AI endüstrisi için farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
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.
DeepSeek V3, AI yeni bir çağın öncüsü: Algoritma突破与产业重塑
DeepSeek V3 güncellemesi: AI Algoritma atılımları ve endüstri etkisi
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini yayınladı, model parametreleri 6850 milyara ulaştı, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı. Yakın zamanda sona eren 2025 GTC konferansında, Nvidia CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce verimli modellerin çip talebini azaltacağı yönündeki anlayışının yanlış olduğunu belirtti, gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağına değil, azalacağına da dikkat çekti.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品,与芯片供应之间的关系引发了人们对算力与 algoritma 在 AI行业发展中作用的思考。
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlarken, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Hesaplama gücü ile algoritmanın karşılıklı bağı, AI endüstrisindeki yapıyı yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmaya çalışırken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zincirinin yeniden yapılandırılması: Bir çip üreticisi ekosistem aracılığıyla AI algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engelini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışı içindedir.
Açık kaynak topluluklarının yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlamakta, teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırmaktadır.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in çığır açan gelişimi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük içindedir. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir şekilde açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attension, MLA) getirmiştir. Bu mimari, bir süper takım gibi çalışır; burada Transformer, genel görevleri yerine getirirken, MOE takımın içindeki uzman grubu gibidir. Her uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetenekli uzman tarafından ele alınır; bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karma karışık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebildiği durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artışı
İçinleme aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel tahmin yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmesi sayesinde, tahmin hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda tahmin maliyetini de düşürür.
Güçlendirme öğrenimi Algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmiştir. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç atanması gibidir; koç, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesini sağlamaktadır.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü ihtiyacını azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltıyor ve daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Bazı görüşler, DeepSeek'in belirli çip üreticilerine olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını öne sürüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Parallel Thread Execution) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bulunan bir ara temsil dilidir. Bu katmanı kullanarak, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor; bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulamalarındaki erişim engellerinin azalması toplam pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir, bazı AI modelleri artık yüksek kaliteli GPU'lar gerektirmek yerine orta seviye hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknolojik bir çıkış yolu sunmaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlandığı bir bağlamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama güçü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı model, AI uygulama geliştirme engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümünün ortaya çıkmasını tetikleyecektir.
Web3+AI'nın Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir güç sağlıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz. Bu, tek bir düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlamaktadır. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu ajan sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin ajanı, blok zinciri üzerinde ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları denetim ajanı gibi ajanların birlikte çalışmasıyla kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçlarını denetleme aracısı gibi unsurların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleriyle atılımlar yaparak Çin'in AI endüstrisi için farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.