Оновлення DeepSeek V3: Прорив у AI алгоритмі та вплив на промисловість
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення версії V3, модельні параметри досягли 6850 мільярдів, з помітними поліпшеннями в кодовій потужності, дизайні інтерфейсу та здатності до інференції. На нещодавньому завершеному саміті 2025 GTC генеральний директор NVIDIA високо оцінив DeepSeek і зазначив, що розуміння ринку, що ефективні моделі зменшать потребу в чіпах, є помилковим; майбутні обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, зв'язок між постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція потужності та алгоритму
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати більш складні шаблони; в той час як оптимізація Алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритму перебудовує структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один виробник чіпів став лідером у галузі AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження за допомогою еластичних обчислювальних послуг.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технологічні ітерації та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Проривний розвиток DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою власну область спеціалізації. Коли виникає конкретна проблема, найкращий експерт займається її вирішенням, 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 тренування
DeepSeek представив FP8 змішану точність навчання. Ця структура є своєрідним розумним розподільником ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, економлячи обчислювальні ресурси, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. А технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновку, а також знижує витрати на висновок.
Прорив алгоритму підкріпленого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібне до того, як модель отримує тренера, який заохочує та карає модель, щоб навчити її кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання в цьому процесі можуть споживати величезну кількість обчислювальних ресурсів, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатний зменшити непотрібні обчислення при збереженні покращення продуктивності моделі, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними пунктами, а формують повну технологічну систему, що знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для застосування AI, дозволяючи більшій кількості розробників і компаній брати участь в AI-інноваціях.
Вплив на виробників чіпів
Є думка, що DeepSeek обійшов певні проміжні шари, тим самим позбувшись залежності від конкретних виробників чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо здійснює оптимізацію алгоритму через PTX (Паралельне виконання потоків). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, і, працюючи на цьому рівні, DeepSeek може реалізувати більш тонке налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чипів є двостороннім: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може збільшити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чипи: деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає технічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на висококласні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від топових імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін використання апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek, не потребуючи великої кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять децентралізоване AI-інференцію можливим. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк далі знижує вимоги до висококласних 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.
Багатоагентна система
Оптимізація розумних торгових стратегій: через синергію роботи агентів аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод в ланцюзі та моніторинг результатів торгівлі, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти нагляду за результатами виконання тощо працюють спільно, реалізуючи автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: AI допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до їх ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме в умовах обмежених обчислювальних потужностей, через алгоритмічні інновації шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перетворюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням обчислювальних потужностей, а змаганням між оптимізацією обчислювальних потужностей та алгоритмів. На цій новій арені інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.
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.
14 лайків
Нагородити
14
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OnChainDetective
· 07-28 09:24
Обчислювальна потужність попиту нарешті зменшилася
DeepSeek V3 веде нову еру AI: алгоритмічні прориви та трансформація промисловості
Оновлення DeepSeek V3: Прорив у AI алгоритмі та вплив на промисловість
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення версії V3, модельні параметри досягли 6850 мільярдів, з помітними поліпшеннями в кодовій потужності, дизайні інтерфейсу та здатності до інференції. На нещодавньому завершеному саміті 2025 GTC генеральний директор NVIDIA високо оцінив DeepSeek і зазначив, що розуміння ринку, що ефективні моделі зменшать потребу в чіпах, є помилковим; майбутні обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, зв'язок між постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція потужності та алгоритму
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати більш складні шаблони; в той час як оптимізація Алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритму перебудовує структуру AI-індустрії:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один виробник чіпів став лідером у галузі AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження за допомогою еластичних обчислювальних послуг.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технологічні ітерації та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Проривний розвиток DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою власну область спеціалізації. Коли виникає конкретна проблема, найкращий експерт займається її вирішенням, 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 тренування
DeepSeek представив FP8 змішану точність навчання. Ця структура є своєрідним розумним розподільником ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, економлячи обчислювальні ресурси, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. А технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновку, а також знижує витрати на висновок.
Прорив алгоритму підкріпленого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібне до того, як модель отримує тренера, який заохочує та карає модель, щоб навчити її кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання в цьому процесі можуть споживати величезну кількість обчислювальних ресурсів, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатний зменшити непотрібні обчислення при збереженні покращення продуктивності моделі, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними пунктами, а формують повну технологічну систему, що знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для застосування AI, дозволяючи більшій кількості розробників і компаній брати участь в AI-інноваціях.
Вплив на виробників чіпів
Є думка, що DeepSeek обійшов певні проміжні шари, тим самим позбувшись залежності від конкретних виробників чіпів. Насправді, DeepSeek безпосередньо здійснює оптимізацію алгоритму через PTX (Паралельне виконання потоків). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, і, працюючи на цьому рівні, DeepSeek може реалізувати більш тонке налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чипів є двостороннім: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може збільшити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чипи: деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає технічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на висококласні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від топових імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг продовжувати термін використання апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek, не потребуючи великої кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять децентралізоване AI-інференцію можливим. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк далі знижує вимоги до висококласних 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.
Багатоагентна система
Оптимізація розумних торгових стратегій: через синергію роботи агентів аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод в ланцюзі та моніторинг результатів торгівлі, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти нагляду за результатами виконання тощо працюють спільно, реалізуючи автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: AI допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до їх ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek саме в умовах обмежених обчислювальних потужностей, через алгоритмічні інновації шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перетворюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням обчислювальних потужностей, а змаганням між оптимізацією обчислювальних потужностей та алгоритмів. На цій новій арені інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.