DeepSeek V3 Güncellemesi: Algoritma Yeniliği AI Yeni Paradigmasını İlerletiyor
Dün gece, DeepSeek V3 versiyon güncellemesini duyurdu - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedildi.
2025 GTC konferansında, bir teknoloji şirketinin CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve piyasanın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağına dair yanlış düşündüğünü belirtti. Gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladı.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi incelenmeye değer. Öncelikle, hesap gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki anlamına bakalım.
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış, daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini mümkün kılmaktadır; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Güç ve algoritmanın ortak yaşam ilişkisi AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip şirketi belirli bir ekosistem aracılığıyla AI Algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini düşürüyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluklarının yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlar, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırır.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirilmiştir. Bu mimari, Transformer'ın normal görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise ekipteki uzman grubu gibi olduğu süper bir takım gibidir. Her uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman bu sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde dikkat etmesini sağlayarak modelin performansını daha da artırmıştır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışarak, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebileceği durumlarda ise hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf eder, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler; her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahiptir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme öğrenme Algoritma突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmiştir. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine yardımcı olmak için ödüller ve cezalar kullanır. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir. Model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknolojik sistem oluşturdu ve hesaplama gücü gereksinimlerini azalttı. Şimdi sıradan tüketici seviyesindeki grafik kartları, güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip endüstrisine etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli bir yazılım katmanını atlayarak belirli bir çip şirketine olan bağımlılığından kurtulduğunu düşünüyor. Aslında, DeepSeek bu şirketin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleterek, DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu, çip endüstrisi üzerinde iki yönlü bir etkiye sahiptir. Bir yandan, DeepSeek belirli donanım ve yazılım ekosistemleri ile daha derin bir şekilde bağlanmışken, AI uygulama eşiğinin düşmesi 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 gerektirebilecekken, şimdi orta düzey veya hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Sanayisi Üzerine Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım, donanımı tamamlar" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, yüksek verimli Algoritma, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelinin AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdüğü görülmektedir. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nin Derin Etkileri
Dağıtık AI Altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; 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, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına dahil olmasını sağlamaktadır. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistem
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi yapan agent, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agenti, zincir üzerindeki işlem gerçekleştirme agenti, işlem sonuçlarını denetleyen agent gibi işbirliği içinde çalışarak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme ajanı, akıllı sözleşme yürütme ajanı, yürütme sonuçlarını denetleme ajanı gibi ajanların birlikte çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlamaları altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu sağlamak, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliklere güç vermek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI geliştirilmesi artık sadece bir hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın eşgüdümlü optimizasyon yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler teknolojik zekaları ile 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.
11 Likes
Reward
11
4
Share
Comment
0/400
just_another_fish
· 07-13 20:07
Çip endeksi fonunu aldıktan sonra konuşalım
View OriginalReply0
ApeShotFirst
· 07-12 04:36
inanılmaz！Bu durum hemen aya doğru kalkacak değil mi?
View OriginalReply0
FlatlineTrader
· 07-12 04:35
Artık yeter, neredeyse hepsi gpt kopyala-yapıştır.
DeepSeek V3 güncellemesi: Verimli Algoritma, AI ekosistemini ve Web3 yapısını yeniden şekillendiriyor
DeepSeek V3 Güncellemesi: Algoritma Yeniliği AI Yeni Paradigmasını İlerletiyor
Dün gece, DeepSeek V3 versiyon güncellemesini duyurdu - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedildi.
2025 GTC konferansında, bir teknoloji şirketinin CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve piyasanın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağına dair yanlış düşündüğünü belirtti. Gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az olmayacağını vurguladı.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi incelenmeye değer. Öncelikle, hesap gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki anlamına bakalım.
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış, daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini mümkün kılmaktadır; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Güç ve algoritmanın ortak yaşam ilişkisi AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip şirketi belirli bir ekosistem aracılığıyla AI Algoritma lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini düşürüyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluklarının yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlar, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırır.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirilmiştir. Bu mimari, Transformer'ın normal görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise ekipteki uzman grubu gibi olduğu süper bir takım gibidir. Her uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman bu sorunu çözmekle görevlendirilir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde dikkat etmesini sağlayarak modelin performansını daha da artırmıştır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışarak, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebileceği durumlarda ise hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf eder, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler; her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahiptir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme öğrenme Algoritma突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmiştir. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine yardımcı olmak için ödüller ve cezalar kullanır. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir. Model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknolojik sistem oluşturdu ve hesaplama gücü gereksinimlerini azalttı. Şimdi sıradan tüketici seviyesindeki grafik kartları, güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip endüstrisine etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli bir yazılım katmanını atlayarak belirli bir çip şirketine olan bağımlılığından kurtulduğunu düşünüyor. Aslında, DeepSeek bu şirketin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleterek, DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu, çip endüstrisi üzerinde iki yönlü bir etkiye sahiptir. Bir yandan, DeepSeek belirli donanım ve yazılım ekosistemleri ile daha derin bir şekilde bağlanmışken, AI uygulama eşiğinin düşmesi 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 gerektirebilecekken, şimdi orta düzey veya hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Sanayisi Üzerine Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım, donanımı tamamlar" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, yüksek verimli Algoritma, hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelinin AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdüğü görülmektedir. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nin Derin Etkileri
Dağıtık AI Altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; 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, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmaz, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına dahil olmasını sağlamaktadır. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılımın eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistem
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi yapan agent, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agenti, zincir üzerindeki işlem gerçekleştirme agenti, işlem sonuçlarını denetleyen agent gibi işbirliği içinde çalışarak kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme ajanı, akıllı sözleşme yürütme ajanı, yürütme sonuçlarını denetleme ajanı gibi ajanların birlikte çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlamaları altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu sağlamak, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliklere güç vermek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI geliştirilmesi artık sadece bir hesaplama gücü yarışması değil, hesaplama gücü ve algoritmanın eşgüdümlü optimizasyon yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler teknolojik zekaları ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.