Обновление DeepSeek V3: переопределение направления развития ИИ
Недавно DeepSeek выпустила обновление своей последней версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило способности к кодированию, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу. Это обновление вызвало горячие обсуждения в отрасли о соотношении вычислительной мощности и алгоритмов, особенно на только что завершившейся конференции GTC 2025, где业内人士 подчеркнули, что эффективная модель не снизит потребность в чипах, а будущие вычислительные требования только возрастут.
Симбиотическая эволюция вычислительной мощности и алгоритмов
В области ИИ увеличение вычислительной мощности предоставляет основу для выполнения сложных алгоритмов, в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность. Эта симбиотическая связь меняет ландшафт индустрии ИИ:
Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие фокусируются на оптимизации эффективности алгоритмов.
Реконструкция производственной цепочки: производители чипов становятся ведущими игроками в области ИИ-вычислений через экосистему, в то время как облачные сервисы снижают порог развертывания за счет гибких вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании стремятся найти баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: открытые модели способствуют инновациям в алгоритмах и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя технологическую итерацию.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek невозможен без его технологических инноваций, которые в основном проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели
Используя комбинацию архитектуры Transformer+MOE, вводится механизм многоголовой латентной внимательности (MLA). Эта архитектура напоминает суперкоманду, где Transformer справляется с обычными задачами, MOE выступает как группа экспертов для решения специфических проблем, а MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях.
Инновации в методах обучения
Предложена структура обучения с использованием смешанной точности FP8, которая динамически выбирает вычислительную точность в зависимости от требований обучения, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при обеспечении точности.
Повышение эффективности вывода
Внедрение технологии многотокенового предсказания (MTP), которая позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты.
Прорыв алгоритмов обучения с подкреплением
Новый алгоритм GRPO оптимизирует процесс обучения модели, обеспечивая повышение производительности при снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целую технологическую систему, снижающую требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода, позволяя обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI-модели и значительно снижая барьер для применения AI.
Влияние на производителей чипов
DeepSeek оптимизирует алгоритмы через уровень PTX, и это оказывает двойное влияние на производителей чипов: с одной стороны, это углубляет связь с аппаратным обеспечением и экосистемой, что может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритмов может изменить структуру спроса на высококачественные чипы.
Значение для китайской AI-индустрии
Алгоритмическая оптимизация DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса. Поставщики вычислительных мощностей могут продлить срок службы аппаратного обеспечения за счет оптимизации программного обеспечения, в то время как разработка AI-приложений становится менее трудоемкой, что в свою очередь приводит к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная ИИ-инфраструктура
Инновации DeepSeek открывают возможности для децентрализованного AI-вывода. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 тренировочный фреймворк снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
Многоагентные системы
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью совместной работы нескольких специализированных агентов, помогает пользователям получить более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: реализация автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ в реальном времени ищет лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности в зависимости от потребностей пользователя.
DeepSeek ищет прорывы через инновации в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для индустрии ИИ. Будущее развития ИИ станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов, а новаторы переопределяют правила игры новыми идеями.
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» .
16 Лайков
Награда
16
6
Поделиться
комментарий
0/400
LootboxPhobia
· 07-17 09:44
Параметры такие большие, действительно смелые!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeWhisperer
· 07-17 06:57
6850 миллиардов параметров выглядят как перегрев видеокарты
Обновление DeepSeek V3 перестраивает ландшафт развития ИИ, вычислительная мощность и алгоритм сосуществуют, задавая новое направление.
Обновление DeepSeek V3: переопределение направления развития ИИ
Недавно DeepSeek выпустила обновление своей последней версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило способности к кодированию, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу. Это обновление вызвало горячие обсуждения в отрасли о соотношении вычислительной мощности и алгоритмов, особенно на только что завершившейся конференции GTC 2025, где业内人士 подчеркнули, что эффективная модель не снизит потребность в чипах, а будущие вычислительные требования только возрастут.
Симбиотическая эволюция вычислительной мощности и алгоритмов
В области ИИ увеличение вычислительной мощности предоставляет основу для выполнения сложных алгоритмов, в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность. Эта симбиотическая связь меняет ландшафт индустрии ИИ:
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek невозможен без его технологических инноваций, которые в основном проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели
Используя комбинацию архитектуры Transformer+MOE, вводится механизм многоголовой латентной внимательности (MLA). Эта архитектура напоминает суперкоманду, где Transformer справляется с обычными задачами, MOE выступает как группа экспертов для решения специфических проблем, а MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях.
Инновации в методах обучения
Предложена структура обучения с использованием смешанной точности FP8, которая динамически выбирает вычислительную точность в зависимости от требований обучения, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при обеспечении точности.
Повышение эффективности вывода
Внедрение технологии многотокенового предсказания (MTP), которая позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты.
Прорыв алгоритмов обучения с подкреплением
Новый алгоритм GRPO оптимизирует процесс обучения модели, обеспечивая повышение производительности при снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали целую технологическую систему, снижающую требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода, позволяя обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI-модели и значительно снижая барьер для применения AI.
Влияние на производителей чипов
DeepSeek оптимизирует алгоритмы через уровень PTX, и это оказывает двойное влияние на производителей чипов: с одной стороны, это углубляет связь с аппаратным обеспечением и экосистемой, что может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритмов может изменить структуру спроса на высококачественные чипы.
Значение для китайской AI-индустрии
Алгоритмическая оптимизация DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса. Поставщики вычислительных мощностей могут продлить срок службы аппаратного обеспечения за счет оптимизации программного обеспечения, в то время как разработка AI-приложений становится менее трудоемкой, что в свою очередь приводит к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная ИИ-инфраструктура
Инновации DeepSeek открывают возможности для децентрализованного AI-вывода. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 тренировочный фреймворк снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
Многоагентные системы
DeepSeek ищет прорывы через инновации в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для индустрии ИИ. Будущее развития ИИ станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов, а новаторы переопределяют правила игры новыми идеями.