DeepSeek V3 modeli güncellemesi: Algoritma devrimi AI yeni paradigmaya öncülük ediyor
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini - DeepSeek-V3-0324'i yayınladı. Model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı.
2025 GTC konferansında, yöneticiler DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu ve piyasanın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağına dair yanlış bir düşünceye sahip olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama talebi sadece daha fazla olacak, daha az değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品, çip tedarikine olan ilişkisi, insanların sektördeki gelişimde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünmelerini sağladı.
Güç ve algoritmanın ortak evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha fazla veri işlemesine ve daha karmaşık desenler öğrenmesine olanak tanımaktadır; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri inşa etmeyi amaçlarken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma hakimleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımı ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlamakta, teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırmaktadır.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmiştir. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise bir uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetenekli uzman tarafından ele alınır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve performansı daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibi çalışır. Yüksek hassasiyet gerektiğinde daha yüksek hassasiyet kullanılır, modelin doğruluğunu garanti eder; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyet düşürülür, hesaplama kaynakları tasarrufu sağlanır, eğitim hızı artırılır ve bellek kullanımı azaltılır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri her adımda yalnızca bir token tahmin ederken, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetini düşürmektedir.
Güçlendirilmiş Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modeli eğitmenle donatmak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zincirde hesaplama gücü ihtiyacını azaltan tam bir teknik sistem oluşturdu. Artık sıradan tüketici sınıfı grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişimini büyük ölçüde azaltarak daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılabilmesini sağlıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Paralel İpli İşleme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara gösterim dilidir; bu katmanı kullanarak DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu, çip tedarikçileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulama eşiğinin düşmesi toplam piyasa ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, piyasanın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca en iyi GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
AI endüstrisi için önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en üst düzeydeki ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım ömrünü uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelleri AI uygulama geliştirme engelini azaltmaktadır. Birçok KOBİ, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu da daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nin Derin Etkisi
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler, farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmadan, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verileri analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmaları tahmini, zincir üstü ticaretin yürütülmesi, ticaret sonuçlarının denetlenmesi gibi akıllı ajanların işbirliği ile kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışması, daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını kullanıcıya gerçek zamanlı olarak bulmasına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arıyor ve AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açıyor. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarıyla 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.
12 Likes
Reward
12
7
Share
Comment
0/400
ApeWithNoFear
· 3h ago
Bilgi İşlem Gücü genişlemesi gökyüzüne ulaştı.
View OriginalReply0
ParanoiaKing
· 08-05 09:24
6850 milyar parametre mi? Gerçekten mi oynuyorsunuz?
View OriginalReply0
LiquidityNinja
· 08-05 09:20
6850 milyar parametre... N kartının kazandığını söylemek zorundayım.
View OriginalReply0
liquidation_surfer
· 08-05 09:18
Tamam, yine ekran kartı yakan birisi.
View OriginalReply0
GasFeeCry
· 08-05 09:02
Çip üreticisi gülmekten kendini alamadı.
View OriginalReply0
MidnightGenesis
· 08-05 08:57
Gözetim, v3 kaynak tüketiminin büyük yükseliş gösterdiğini gösteriyor. Görünüşe göre çip üreticileri delice para kazanacak.
DeepSeek V3 güncellemesi: 6850 milyar parametreli model, algoritma devrimini öncülük ediyor ve AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor.
DeepSeek V3 modeli güncellemesi: Algoritma devrimi AI yeni paradigmaya öncülük ediyor
Son günlerde, DeepSeek V3 sürüm güncellemesini - DeepSeek-V3-0324'i yayınladı. Model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı.
2025 GTC konferansında, yöneticiler DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu ve piyasanın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan anlayışı azaltacağına dair yanlış bir düşünceye sahip olduğunu belirtti. Gelecekteki hesaplama talebi sadece daha fazla olacak, daha az değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品, çip tedarikine olan ilişkisi, insanların sektördeki gelişimde hesaplama gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünmelerini sağladı.
Güç ve algoritmanın ortak evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha fazla veri işlemesine ve daha karmaşık desenler öğrenmesine olanak tanımaktadır; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri inşa etmeyi amaçlarken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma hakimleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımı ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlamakta, teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırmaktadır.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. İşte ana yeniliklerinin basit bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmiştir. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise bir uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetenekli uzman tarafından ele alınır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve performansı daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibi çalışır. Yüksek hassasiyet gerektiğinde daha yüksek hassasiyet kullanılır, modelin doğruluğunu garanti eder; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyet düşürülür, hesaplama kaynakları tasarrufu sağlanır, eğitim hızı artırılır ve bellek kullanımı azaltılır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri her adımda yalnızca bir token tahmin ederken, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetini düşürmektedir.
Güçlendirilmiş Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modeli eğitmenle donatmak gibidir; ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. DeepSeek'in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zincirde hesaplama gücü ihtiyacını azaltan tam bir teknik sistem oluşturdu. Artık sıradan tüketici sınıfı grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişimini büyük ölçüde azaltarak daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılabilmesini sağlıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı ara katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Paralel İpli İşleme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara gösterim dilidir; bu katmanı kullanarak DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu, çip tedarikçileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu, AI uygulama eşiğinin düşmesi toplam piyasa ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, piyasanın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca en iyi GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
AI endüstrisi için önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en üst düzeydeki ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, yüksek verimli algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım ömrünü uzatmalarına ve yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelleri AI uygulama geliştirme engelini azaltmaktadır. Birçok KOBİ, büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu da daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nin Derin Etkisi
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler, farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek kalmadan, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verileri analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmaları tahmini, zincir üstü ticaretin yürütülmesi, ticaret sonuçlarının denetlenmesi gibi akıllı ajanların işbirliği ile kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışması, daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını kullanıcıya gerçek zamanlı olarak bulmasına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arıyor ve AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açıyor. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.