DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma İnovasyonu AI Yeni Paradigmasını İlerletiyor
Son günlerde, DeepSeek en son V3 sürüm modelini tanıttı, parametre ölçeği 6850 milyar ulaştı ve kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı. Bu haber, özellikle yeni sona eren 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang'ın DeepSeek'e yüksek övgülerde bulunmasıyla sektörde geniş bir ilgi uyandırdı. Huang, pazarın daha önce verimli modellerin çip talebini azaltacağı yönündeki görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağına ve azalmayacağına dikkat çekti.
DeepSeek, bir algoritma突破'unun temsil ürünü olarak, hesaplama gücü tedarikine olan ilişkisi derinlemesine incelenmeyi hak ediyor. Bu makale, hesaplama gücü ve algoritmanın bakış açısıyla, AI endüstrisinin gelişimine etkisini analiz edecektir.
Güç ve algoritmanın eşgüdümlü evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış karmaşık algoritmaların çalıştırılması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda, algoritmaların optimizasyonu hesaplama gücünden daha verimli bir şekilde yararlanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır. Bu işbirliği ilişkisi, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendirmektedir:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümesi oluşturmaya odaklanırken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zincirinin yeniden yapılandırılması: Bir çip üreticisi, ekosistemi aracılığıyla AI algoritmalarının lideri haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları da esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketler, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındalar.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlar, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırır.
DeepSeek'in Teknik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleri sayesinde mümkün olmuştur. Aşağıda, ana teknik atılımlarının kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzman Karışımı) kombinasyon mimarisini kullanmakta ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) içermektedir. Bu mimari, verimli bir takım gibi çalışır; Transformer, genel görevleri yerine getirirken, MOE belirli problemler için en uygun uzmanı çağıran bir uzman grubuna benzer. MLA mekanizması ise modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, eğitim sürecindeki ihtiyaçlara göre uygun hesaplama hassasiyetini dinamik olarak seçebilen FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu yöntem, modelin doğruluğunu sağlarken, hesaplama kaynaklarını etkili bir şekilde 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 adım adım tahminin aksine, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken maliyetleri düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek, model eğitim sürecini optimize eden yeni bir güçlendirilmiş öğrenme algoritması olan GRPO'yu (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) geliştirdi. Bu algoritma, model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamıştır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini tamamen azaltan bir teknik sistem oluşturmuştur. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartlarının bile güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağlamakta ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürmektedir, böylece daha fazla geliştirici ve işletme AI yeniliklerine katılabilmektedir.
Çip Üreticilerine Etkisi
Popüler inanışın aksine, DeepSeek tamamen GPU üreticilerinin yazılım katmanını atlamamaktadır; bunun yerine algoritma optimizasyonu için PTX (Paralel İşlem Yürütme) katmanını kullanmaktadır. PTX, yüksek seviyeli CUDA kodu ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu durumun çip üreticileri üzerindeki etkisi çift yönlüdür. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistemle olan bağı daha derin, AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; bazıları daha önce yüksek kaliteli GPU'lar gerektiren AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için 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 iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasına ve yatırım getirisini artırmasına olanak tanımaktadır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme engelini azaltmıştır. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecektir; bu da daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkiler
Merkeziyetsiz 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, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına 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 izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföy yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında algoritma yeniliği ile atılımlar yaparak Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek performanslı çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesaplama gücü yarışı değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler yeni düşüncelerle 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.
13 Likes
Reward
13
7
Share
Comment
0/400
notSatoshi1971
· 07-16 11:58
Yine bir başka boğa
View OriginalReply0
RebaseVictim
· 07-16 08:56
gm öfkeli timsah
View OriginalReply0
liquidation_watcher
· 07-15 07:56
Bu dalga kısa vadeli yapılabilir.
View OriginalReply0
metaverse_hermit
· 07-13 20:42
Patlayan parametrelerle hangi hisse senedi alınır?
View OriginalReply0
AirdropHarvester
· 07-13 20:41
Sadece konuş, geçen seferki V2 hala nerede?
View OriginalReply0
DevChive
· 07-13 20:39
Çip üreticisi gülümsüyor
View OriginalReply0
SerumDegen
· 07-13 20:35
başka bir yapay zeka boğa tuzağı mı? smh bu filmi daha önce gördüm...
DeepSeek V3发布：Algoritma创新推动AI产业变革
DeepSeek V3 Yayınlandı: Algoritma İnovasyonu AI Yeni Paradigmasını İlerletiyor
Son günlerde, DeepSeek en son V3 sürüm modelini tanıttı, parametre ölçeği 6850 milyar ulaştı ve kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağladı. Bu haber, özellikle yeni sona eren 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang'ın DeepSeek'e yüksek övgülerde bulunmasıyla sektörde geniş bir ilgi uyandırdı. Huang, pazarın daha önce verimli modellerin çip talebini azaltacağı yönündeki görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağına ve azalmayacağına dikkat çekti.
DeepSeek, bir algoritma突破'unun temsil ürünü olarak, hesaplama gücü tedarikine olan ilişkisi derinlemesine incelenmeyi hak ediyor. Bu makale, hesaplama gücü ve algoritmanın bakış açısıyla, AI endüstrisinin gelişimine etkisini analiz edecektir.
Güç ve algoritmanın eşgüdümlü evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış karmaşık algoritmaların çalıştırılması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda, algoritmaların optimizasyonu hesaplama gücünden daha verimli bir şekilde yararlanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır. Bu işbirliği ilişkisi, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendirmektedir:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesaplama kümesi oluşturmaya odaklanırken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zincirinin yeniden yapılandırılması: Bir çip üreticisi, ekosistemi aracılığıyla AI algoritmalarının lideri haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları da esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketler, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındalar.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlar, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırır.
DeepSeek'in Teknik Yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleri sayesinde mümkün olmuştur. Aşağıda, ana teknik atılımlarının kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzman Karışımı) kombinasyon mimarisini kullanmakta ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) içermektedir. Bu mimari, verimli bir takım gibi çalışır; Transformer, genel görevleri yerine getirirken, MOE belirli problemler için en uygun uzmanı çağıran bir uzman grubuna benzer. MLA mekanizması ise modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı daha da artırır.
Eğitim Yöntemleri İnovasyonu
DeepSeek, eğitim sürecindeki ihtiyaçlara göre uygun hesaplama hassasiyetini dinamik olarak seçebilen FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu yöntem, modelin doğruluğunu sağlarken, hesaplama kaynaklarını etkili bir şekilde 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 adım adım tahminin aksine, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilir, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken maliyetleri düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek, model eğitim sürecini optimize eden yeni bir güçlendirilmiş öğrenme algoritması olan GRPO'yu (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) geliştirdi. Bu algoritma, model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamıştır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini tamamen azaltan bir teknik sistem oluşturmuştur. Bu, sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartlarının bile güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağlamakta ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürmektedir, böylece daha fazla geliştirici ve işletme AI yeniliklerine katılabilmektedir.
Çip Üreticilerine Etkisi
Popüler inanışın aksine, DeepSeek tamamen GPU üreticilerinin yazılım katmanını atlamamaktadır; bunun yerine algoritma optimizasyonu için PTX (Paralel İşlem Yürütme) katmanını kullanmaktadır. PTX, yüksek seviyeli CUDA kodu ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebilmektedir.
Bu durumun çip üreticileri üzerindeki etkisi çift yönlüdür. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistemle olan bağı daha derin, AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; bazıları daha önce yüksek kaliteli GPU'lar gerektiren AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi için 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 iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasına ve yatırım getirisini artırmasına olanak tanımaktadır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme engelini azaltmıştır. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecektir; bu da daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkiler
Merkeziyetsiz 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, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına 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 izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu gerçekleştirmesi.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföy yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, sınırlı hesaplama gücü altında algoritma yeniliği ile atılımlar yaparak Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek performanslı çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesaplama gücü yarışı değil, hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler yeni düşüncelerle oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.