DeepSeek AI Yeni Çağına Öncülük Ediyor: Algoritma İnovasyonu ve Bilgi İşlem Gücü İşbirliği
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu model, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, kullanıcı arayüzü tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sunuyor.
2025 GTC konferansının yeni sona erdiği etkinliğinde, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı yönündeki görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talepleri yalnızca daha fazla olacak, daha az değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarikinin ilişkisi üzerinde durulmayı gerektiriyor. Öncelikle, bilgi işlem gücü ile algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki anlamını analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü artışı daha karmaşık Algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini mümkün kılar; Algoritmanın optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Endüstri Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip üreticisi, ekosistemi aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışında.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji döngüsünü ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in teknik yenilikleri, başarısının anahtar faktörüdür. Aşağıda ana yeniliklerinin açıklamaları bulunmaktadır:
Model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklenmiştir. Bu mimari, Transformer'ın olağan görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise takım içindeki uzman grubu gibi olduğu bir süper takıma benzer; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasına olanak tanır ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemi yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) model eğitim sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda bilgi işlem gücü tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansının artışını garanti ederken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlar.
Bu yenilikler izole teknolojik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri boyunca bilgi işlem gücü ihtiyaçlarını azaltan tam bir teknolojik sistem oluşturuyor. Artık standart tüketici düzeyindeki ekran kartları bile güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliğine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in bir çip üreticisinin yazılım katmanını atlatarak buna olan bağımlılığından kurtulduğunu düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan bu üreticinin paralel iş parçacığı yürütme katmanı üzerinden algoritma optimizasyonu yapıyor. Bu, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebiliyor.
Bu durum, çip üreticisi için iki yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve yazılım ekosistemi ile daha derin bir şekilde bağlanmıştır; AI uygulama eşiğinin düşmesi, toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, artık orta segment hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın eksikliğini giderme" yaklaşımı, üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak, bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağlıyor. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelleri AI uygulama geliştirme engellerini azaltıyor. Birçok KOBİ, büyük miktarda bilgi işlem gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebiliyor ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını tetikleyecek.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük bilgi işlem gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtıma uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimlerini daha da azaltarak, daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanımaktadır. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistem
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzeri ticaret uygulaması, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanın birlikte çalışması sayesinde kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı varlıkların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonu sağlanması.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak Çin AI endüstrisine farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ile algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklıyla 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.
17 Likes
Reward
17
5
Repost
Share
Comment
0/400
metaverse_hermit
· 23h ago
openai'yi ezdi bu
View OriginalReply0
LiquidationWatcher
· 08-12 12:27
2022 GPU çöküşünü hatırlıyor musun? NVDA şimdi akıllıca oynuyor gerçekten.
View OriginalReply0
MEVictim
· 08-10 06:14
NVIDIA'nin büyük patronu gerçekten konuşmayı biliyor!
DeepSeek V3 güncellemesi: 6850 milyar parametreli model AI Algoritma yeniliğinde öncülük ediyor
DeepSeek AI Yeni Çağına Öncülük Ediyor: Algoritma İnovasyonu ve Bilgi İşlem Gücü İşbirliği
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu model, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, kullanıcı arayüzü tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sunuyor.
2025 GTC konferansının yeni sona erdiği etkinliğinde, Nvidia CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı yönündeki görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talepleri yalnızca daha fazla olacak, daha az değil.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarikinin ilişkisi üzerinde durulmayı gerektiriyor. Öncelikle, bilgi işlem gücü ile algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki anlamını analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü artışı daha karmaşık Algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesini mümkün kılar; Algoritmanın optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Endüstri Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip üreticisi, ekosistemi aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışında.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji döngüsünü ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in teknik yenilikleri, başarısının anahtar faktörüdür. Aşağıda ana yeniliklerinin açıklamaları bulunmaktadır:
Model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiş ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklenmiştir. Bu mimari, Transformer'ın olağan görevleri yerine getirdiği, MOE'nin ise takım içindeki uzman grubu gibi olduğu bir süper takıma benzer; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasına olanak tanır ve modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemi yeniliği
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak dağıtıcı gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) model eğitim sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda bilgi işlem gücü tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansının artışını garanti ederken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlar.
Bu yenilikler izole teknolojik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri boyunca bilgi işlem gücü ihtiyaçlarını azaltan tam bir teknolojik sistem oluşturuyor. Artık standart tüketici düzeyindeki ekran kartları bile güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürerek daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliğine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in bir çip üreticisinin yazılım katmanını atlatarak buna olan bağımlılığından kurtulduğunu düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan bu üreticinin paralel iş parçacığı yürütme katmanı üzerinden algoritma optimizasyonu yapıyor. Bu, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirebiliyor.
Bu durum, çip üreticisi için iki yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve yazılım ekosistemi ile daha derin bir şekilde bağlanmıştır; AI uygulama eşiğinin düşmesi, toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, artık orta segment hatta tüketici düzeyindeki grafik kartlarında etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın eksikliğini giderme" yaklaşımı, üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak, bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağlıyor. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelleri AI uygulama geliştirme engellerini azaltıyor. Birçok KOBİ, büyük miktarda bilgi işlem gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebiliyor ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını tetikleyecek.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük bilgi işlem gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtıma uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimlerini daha da azaltarak, daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanımaktadır. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistem
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzeri ticaret uygulaması, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanın birlikte çalışması sayesinde kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı varlıkların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonu sağlanması.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak Çin AI endüstrisine farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ile algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.