Обновление модели DeepSeek V3: Согласованная оптимизация вычислительной мощности и алгоритма
На днях DeepSeek выпустила последнюю версию модели V3 — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 685 миллиардов, и наблюдаются значительные улучшения в кодировании, дизайне интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 отраслевые лидеры высоко оценили DeepSeek. Он отметил, что ранее рынок ошибочно полагал, что эффективная модель DeepSeek снизит спрос на чипы; в будущем вычислительная мощность только увеличится, а не уменьшится.
DeepSeek как представительный продукт прорыва в области алгоритмов, связь с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области ИИ повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; в то время как оптимизация алгоритмов может более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь меняет ландшафт индустрии ИИ:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощностью кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмов, формируя разные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: одна чиповая компания стала лидером по вычислительной мощности AI благодаря экосистеме, в то время как облачные провайдеры снизили порог развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Восход открытого сообщества: открытые модели позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерации и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Быстрое развитие DeepSeek неразрывно связано с его техническими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная модель экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где разные участники выполняют свои роли, совместно повышая эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek представил рамки обучения с смешанной точностью FP8. Эта рамка может динамически регулировать вычислительную точность в зависимости от требований к обучению, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при сохранении точности модели.
Повышение эффективности вывода
DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP), которая позволяет прогнозировать несколько токенов одновременно, что значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты на вывод.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели, достигая повышения производительности при одновременном снижении ненужных вычислений, обеспечивая баланс между производительностью и затратами.
Эти инновации образуют полную технологическую систему, которая значительно снижает потребность в вычислительной мощности, от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь также могут запускать мощные AI модели, что значительно снижает порог входа для применения AI.
Влияние на поставки чипов
DeepSeek не полностью избавился от зависимости от определенных чипов, а оптимизировал алгоритмы через уровень PTX (Parallel Thread Execution). Этот подход, с одной стороны, углубляет связь с аппаратным обеспечением и экосистемой, с другой стороны, может изменить структуру спроса на высококачественные чипы на рынке.
Значение для китайской ИТ-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологическую прорыв для китайской AI-индустрии. На фоне ограниченного снабжения высококачественными чипами, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов.
На upstream индустрии эффективные алгоритмы снизили давление на потребность в вычислительной мощности, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет программной оптимизации. На downstream оптимизированные открытые модели снизили барьеры для разработки AI-приложений, что позволяет большему числу малых и средних предприятий участвовать в инновациях в области AI.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Технические инновации DeepSeek открывают новые возможности для инфраструктуры Web3 AI. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 тренировочная рамка снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, что способствует созданию более гибкой и эффективной децентрализованной AI-сети.
Применение многослойных систем
В области Web3 технологические инновации DeepSeek могут привести к следующим приложениям:
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: более точный анализ рынка и выполнение сделок благодаря совместной работе нескольких специализированных ИИ-агентов.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: использование нескольких ИИ-агентов для мониторинга и выполнения смарт-контрактов, что позволяет реализовать более сложную автоматизацию бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ может в реальном времени оптимизировать инвестиционные стратегии в зависимости от предпочтений пользователя по риску и инвестиционным целям.
DeepSeek через алгоритм инноваций на основе ограниченной вычислительной мощности находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для AI-индустрии. Он снизил барьеры для применения, способствовал интеграции Web3 и AI, уменьшил зависимость от высококачественных чипов и предоставил новые возможности для финансовых инноваций. В будущем развитие AI больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене новаторы заново определяют правила игры с помощью своей мудрости.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
4
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-75ee51e7
· 17ч назад
Вычислительная мощность на луну.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LidoStakeAddict
· 17ч назад
Чиповые производители в восторге
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApeWithNoFear
· 17ч назад
Сломайте вычислительную мощность монополии!
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoAdventurer
· 17ч назад
Смешно, снова наступил момент, когда неудачники ничего не понимают.
Обновление модели DeepSeek V3: 685 миллиардов параметров для поддержки инноваций в Web3 и AI
Обновление модели DeepSeek V3: Согласованная оптимизация вычислительной мощности и алгоритма
На днях DeepSeek выпустила последнюю версию модели V3 — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 685 миллиардов, и наблюдаются значительные улучшения в кодировании, дизайне интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 отраслевые лидеры высоко оценили DeepSeek. Он отметил, что ранее рынок ошибочно полагал, что эффективная модель DeepSeek снизит спрос на чипы; в будущем вычислительная мощность только увеличится, а не уменьшится.
DeepSeek как представительный продукт прорыва в области алгоритмов, связь с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области ИИ повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; в то время как оптимизация алгоритмов может более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь меняет ландшафт индустрии ИИ:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощностью кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмов, формируя разные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: одна чиповая компания стала лидером по вычислительной мощности AI благодаря экосистеме, в то время как облачные провайдеры снизили порог развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Восход открытого сообщества: открытые модели позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерации и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Быстрое развитие DeepSeek неразрывно связано с его техническими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная модель экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где разные участники выполняют свои роли, совместно повышая эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek представил рамки обучения с смешанной точностью FP8. Эта рамка может динамически регулировать вычислительную точность в зависимости от требований к обучению, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при сохранении точности модели.
Повышение эффективности вывода
DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP), которая позволяет прогнозировать несколько токенов одновременно, что значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты на вывод.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели, достигая повышения производительности при одновременном снижении ненужных вычислений, обеспечивая баланс между производительностью и затратами.
Эти инновации образуют полную технологическую систему, которая значительно снижает потребность в вычислительной мощности, от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь также могут запускать мощные AI модели, что значительно снижает порог входа для применения AI.
Влияние на поставки чипов
DeepSeek не полностью избавился от зависимости от определенных чипов, а оптимизировал алгоритмы через уровень PTX (Parallel Thread Execution). Этот подход, с одной стороны, углубляет связь с аппаратным обеспечением и экосистемой, с другой стороны, может изменить структуру спроса на высококачественные чипы на рынке.
Значение для китайской ИТ-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологическую прорыв для китайской AI-индустрии. На фоне ограниченного снабжения высококачественными чипами, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов.
На upstream индустрии эффективные алгоритмы снизили давление на потребность в вычислительной мощности, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет программной оптимизации. На downstream оптимизированные открытые модели снизили барьеры для разработки AI-приложений, что позволяет большему числу малых и средних предприятий участвовать в инновациях в области AI.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Технические инновации DeepSeek открывают новые возможности для инфраструктуры Web3 AI. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 тренировочная рамка снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, что способствует созданию более гибкой и эффективной децентрализованной AI-сети.
Применение многослойных систем
В области Web3 технологические инновации DeepSeek могут привести к следующим приложениям:
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: более точный анализ рынка и выполнение сделок благодаря совместной работе нескольких специализированных ИИ-агентов.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: использование нескольких ИИ-агентов для мониторинга и выполнения смарт-контрактов, что позволяет реализовать более сложную автоматизацию бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ может в реальном времени оптимизировать инвестиционные стратегии в зависимости от предпочтений пользователя по риску и инвестиционным целям.
DeepSeek через алгоритм инноваций на основе ограниченной вычислительной мощности находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для AI-индустрии. Он снизил барьеры для применения, способствовал интеграции Web3 и AI, уменьшил зависимость от высококачественных чипов и предоставил новые возможности для финансовых инноваций. В будущем развитие AI больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене новаторы заново определяют правила игры с помощью своей мудрости.