DeepSeek V3 оновлення: Алгоритм інновації просуває нову парадигму AI

Вчора ввечері DeepSeek випустив оновлення версії V3 — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, істотно покращилися кодові можливості, дизайн інтерфейсу та можливості інференції.

На нещодавньому заході 2025 GTC конференції, генеральний директор однієї технологічної компанії високо оцінив DeepSeek, одночасно зазначивши, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, що є помилковим. Він підкреслив, що майбутні вимоги до обчислень тільки зростуть, а не зменшаться.

DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, має варте обговорення відношення з постачанням чіпів. Давайте спочатку розглянемо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.

Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму

У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, дозволяючи моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші закономірності; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів переформовує ландшафт індустрії штучного інтелекту:

1. Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, а інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.

2. Реконструкція промислового ланцюга: певна компанія-виробник чіпів стала лідером у галузі AI Алгоритм, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження за допомогою гнучких обчислювальних послуг.

3. Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.

4. Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інновацій.

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Mixture of Experts) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає в ролі експертної групи, де кожен експерт має свою власну спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, за її вирішення береться найбільш підготовлений експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджувати увагу на різних важливих деталях під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.

Інновації в методах навчання

DeepSeek запропонував рамки навчання з мікшованою точністю FP8. Ця рамка є своєрідним інтелектуальним розподільником ресурсів, який може динамічно обирати відповідну точність обчислень в залежності від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, вона використовує вищу точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли прийнятна нижча точність, вона знижує точність, що дозволяє зекономити обчислювальні ресурси, збільшити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.

Підвищення ефективності алгоритму

На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенного прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційний метод висновку полягає в тому, що все робиться поетапно, на кожному етапі прогнозується лише один токен. Натомість технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновку та знижує його вартість.

Прорив алгоритму посиленого навчання

Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, що модель отримує тренера, який за допомогою винагород та покарань спрямовує модель на вивчення кращої поведінки. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати багато обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці нововведення сформували повну технологічну систему, що знижує потреби в обчислювальних потужностях на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, значно знизивши бар'єри для впровадження AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в AI інноваціях.

Вплив на чіпову промисловість

Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певний програмний рівень, тим самим позбувшись залежності від певної компанії-виробника чіпів. Насправді, DeepSeek оптимізує алгоритми через PTX (Parallel Thread Execution) цієї компанії. PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом і фактичними інструкціями GPU, і, працюючи з цим рівнем, DeepSeek може досягти більш тонкого налаштування продуктивності.

Вплив на чипову індустрію є двостороннім. З одного боку, DeepSeek глибше пов'язаний із специфічним апаратним забезпеченням та екосистемою програмного забезпечення, зниження бар'єру входу для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали потужних GPU, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому чи споживчому графічному процесорі.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на висококласні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.

На upstream, ефективний алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволило постачальникам обчислювальних послуг продовжити термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знизила бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізовані AI інфраструктури

Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI; інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природним чином підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потрібно, щоб один вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна рамка ще більше знизила вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволило залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищило загальну обчислювальну потужність та ефективність всієї мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація розумних торгових стратегій: завдяки синергії роботи агентів, що аналізують дані ринку в реальному часі, агентів, що прогнозують короткострокові коливання цін, агентів, що виконують угоди в ланцюгу, та агентів, що контролюють результати торгівлі, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: агенти моніторингу смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти контролю результатів виконання тощо працюють у співпраці, щоб реалізувати більш складну автоматизацію бізнес-логіки.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з їхніх ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.

DeepSeek, за умов обмеження обчислювальних потужностей, через алгоритмічні інновації шукає прориви, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження порогу доступу до застосувань, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високотехнологічних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже трансформують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальні потужності, а змаганням з оптимізації у співпраці обчислювальних потужностей та алгоритмів. На цій новій трасі такі інноватори, як DeepSeek, використовують технологічну мудрість для переосмислення правил гри.