Cập nhật DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới thúc đẩy mô hình AI mới
Tối qua, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật phiên bản V3 - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 gần đây, CEO của một công ty công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời chỉ ra rằng quan điểm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên, chứ không phải giảm đi.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho những đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó và cung cấp chip đáng để thảo luận. Hãy cùng xem xét ý nghĩa của sức mạnh tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa cộng sinh của sức mạnh tính toán và thuật toán
Trong lĩnh vực AI, việc nâng cao sức mạnh tính toán đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn, học hỏi các mẫu phức tạp hơn; trong khi tối ưu hóa thuật toán có thể tận dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Phân hóa lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái cụ thể, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm thiểu rào cản triển khai thông qua dịch vụ sức mạnh tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư cơ sở hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA cho phép chia sẻ kết quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Thành công của DeepSeek gắn liền với sự đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản về những điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu sao, trong đó Transformer đảm nhận các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp phải vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hơn nữa hiệu suất của mô hình.
Phương pháp huấn luyện cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung huấn luyện độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, nó có khả năng chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình huấn luyện. Khi cần tính toán độ chính xác cao, nó sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, nó sẽ giảm độ chính xác, qua đó tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ huấn luyện, và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu quả suy luận
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể, đồng thời giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, dẫn dắt mô hình học hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm yêu cầu về sức mạnh tính toán từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản đối với việc áp dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một lớp phần mềm cụ thể, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào một công ty chip nhất định. Thực tế, DeepSeek đã tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của công ty này. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác trên lớp này, DeepSeek có thể đạt được việc tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Tác động này đến ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó hơn với phần cứng và hệ sinh thái phần mềm cụ thể, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU cao cấp để chạy, giờ có thể chạy hiệu quả trên card đồ họa tầm trung thậm chí là tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bổ sung phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực về nhu cầu tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó tăng tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Tại hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên tính toán, vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và yêu cầu điện toán thấp hơn đã biến việc suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung, mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực của agent, dự đoán biến động giá ngắn hạn của agent, thực hiện giao dịch trên chuỗi của agent, giám sát kết quả giao dịch của agent và các hoạt động phối hợp khác, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: agent giám sát hợp đồng thông minh, agent thực thi hợp đồng thông minh, agent giám sát kết quả thực thi, v.v. hoạt động phối hợp để thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek đang tìm kiếm sự đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế của sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI của Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Phát triển AI trong tương lai không chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, DeepSeek và các nhà sáng tạo khác đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ công nghệ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
just_another_fish
· 07-13 20:07
Mua quỹ chỉ số chip rồi nói tiếp.
Xem bản gốcTrả lời0
ApeShotFirst
· 07-12 04:36
tuyệt vời! Đây là dấu hiệu sắp To da moon rồi phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
FlatlineTrader
· 07-12 04:35
Đừng thổi phồng nữa, hầu hết đều là sao chép và dán GPT.
DeepSeek V3 cập nhật: Thuật toán hiệu quả tái cấu trúc hệ sinh thái AI và bối cảnh Web3
Cập nhật DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới thúc đẩy mô hình AI mới
Tối qua, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật phiên bản V3 - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 gần đây, CEO của một công ty công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời chỉ ra rằng quan điểm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên, chứ không phải giảm đi.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho những đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó và cung cấp chip đáng để thảo luận. Hãy cùng xem xét ý nghĩa của sức mạnh tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa cộng sinh của sức mạnh tính toán và thuật toán
Trong lĩnh vực AI, việc nâng cao sức mạnh tính toán đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn, học hỏi các mẫu phức tạp hơn; trong khi tối ưu hóa thuật toán có thể tận dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Phân hóa lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái cụ thể, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm thiểu rào cản triển khai thông qua dịch vụ sức mạnh tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư cơ sở hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA cho phép chia sẻ kết quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Thành công của DeepSeek gắn liền với sự đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản về những điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu sao, trong đó Transformer đảm nhận các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp phải vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hơn nữa hiệu suất của mô hình.
Phương pháp huấn luyện cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung huấn luyện độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, nó có khả năng chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình huấn luyện. Khi cần tính toán độ chính xác cao, nó sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, nó sẽ giảm độ chính xác, qua đó tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ huấn luyện, và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu quả suy luận
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể, đồng thời giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, dẫn dắt mô hình học hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm yêu cầu về sức mạnh tính toán từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản đối với việc áp dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một lớp phần mềm cụ thể, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào một công ty chip nhất định. Thực tế, DeepSeek đã tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của công ty này. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác trên lớp này, DeepSeek có thể đạt được việc tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Tác động này đến ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó hơn với phần cứng và hệ sinh thái phần mềm cụ thể, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU cao cấp để chạy, giờ có thể chạy hiệu quả trên card đồ họa tầm trung thậm chí là tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bổ sung phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực về nhu cầu tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó tăng tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Tại hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên tính toán, vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và yêu cầu điện toán thấp hơn đã biến việc suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung, mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực của agent, dự đoán biến động giá ngắn hạn của agent, thực hiện giao dịch trên chuỗi của agent, giám sát kết quả giao dịch của agent và các hoạt động phối hợp khác, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: agent giám sát hợp đồng thông minh, agent thực thi hợp đồng thông minh, agent giám sát kết quả thực thi, v.v. hoạt động phối hợp để thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek đang tìm kiếm sự đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế của sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI của Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Phát triển AI trong tương lai không chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, DeepSeek và các nhà sáng tạo khác đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ công nghệ.