Cập nhật mô hình DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới dẫn dắt mô hình AI mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc gần đây, các giám đốc điều hành đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời chỉ ra rằng sự hiểu biết trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ ngày càng tăng, chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó với nguồn cung chip đã gợi lên cho mọi người những suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Sự tiến hóa cộng sinh giữa 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 các mô hình phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty trở thành người dẫn đầu về tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ 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 giúp việc chia sẻ những thành tựu đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự thành công của DeepSeek gắn liền với những 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 áp 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 hạng, trong đó Transformer đảm nhận các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể sẽ do chuyên gia phù hợp nhất xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hiệu suất.
Phương pháp huấn luyện cải cách
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân bổ tài nguyên thông minh, chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần thiết để đảm bảo độ chính xác của mô hình; giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy diễn truyền thống chỉ dự đoán một Token tại mỗi bước, trong khi công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm tăng tốc độ suy diễn một cách đáng kể, đồng thời giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới của DeepSeek GRPO (Tối ưu hóa phần thưởng và hình phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, hướng dẫn mô hình học các hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình phạt. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, vừa đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, vừa giảm bớt tính toán không cần thiết, 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 nhu cầu về sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện nay cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến nhà cung cấp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã bỏ qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào nhà cung cấp cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và hướng dẫn GPU thực tế, thông qua việc thao tác lớp này, DeepSeek có thể thực hiện tối ưu hóa hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đối với các nhà cung cấp chip là hai chiều. Một mặt, DeepSeek càng gắn bó sâu sắc hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, việc tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU hàng đầu để hoạt động, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là card đồ họa tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp lộ trình đột phá công nghệ cho ngành AI. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu sức mạnh tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán tối ưu hóa phần mềm để kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng và tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp hơn đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 đã giảm bớt nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn cải thiện khả năng và hiệu suất tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua phân tích dữ liệu thị trường thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và các tác nhân thông minh hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân phối hợp giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, 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 trong bối cảnh bị hạn chế về sức mạnh tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc kinh tế số. Sự phát triển AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên con đường mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại quy tắc của trò chơi.
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
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ParanoiaKing
· 08-05 09:24
6850 tỷ tham số? Chơi thật đấy à
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 08-05 09:20
6850 tỷ tham số... không thể không nói rằng card N đã thắng lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
liquidation_surfer
· 08-05 09:18
Được rồi, lại là người sử dụng card đồ họa.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCry
· 08-05 09:02
Các nhà sản xuất chip cười thành tiếng
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightGenesis
· 08-05 08:57
Giám sát hiển thị việc tiêu thụ tài nguyên v3 bơm lớn, có vẻ như các nhà sản xuất chip sắp kiếm bộn tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
LidoStakeAddict
· 08-05 08:54
Các nhà sản xuất chip lại có thể kiếm được nhiều tiền.
Cập nhật DeepSeek V3: Mô hình 6850 tỷ tham số dẫn đầu sự đổi mới thuật toán, tái cấu trúc bối cảnh ngành AI
Cập nhật mô hình DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới dẫn dắt mô hình AI mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc gần đây, các giám đốc điều hành đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời chỉ ra rằng sự hiểu biết trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ ngày càng tăng, chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó với nguồn cung chip đã gợi lên cho mọi người những suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Sự tiến hóa cộng sinh giữa 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 các mô hình phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty trở thành người dẫn đầu về tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ 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 giúp việc chia sẻ những thành tựu đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự thành công của DeepSeek gắn liền với những 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 áp 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 hạng, trong đó Transformer đảm nhận các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể sẽ do chuyên gia phù hợp nhất xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hiệu suất.
Phương pháp huấn luyện cải cách
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân bổ tài nguyên thông minh, chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần thiết để đảm bảo độ chính xác của mô hình; giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy diễn truyền thống chỉ dự đoán một Token tại mỗi bước, trong khi công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm tăng tốc độ suy diễn một cách đáng kể, đồng thời giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới của DeepSeek GRPO (Tối ưu hóa phần thưởng và hình phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, hướng dẫn mô hình học các hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình phạt. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, vừa đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, vừa giảm bớt tính toán không cần thiết, 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 nhu cầu về sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện nay cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến nhà cung cấp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã bỏ qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào nhà cung cấp cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và hướng dẫn GPU thực tế, thông qua việc thao tác lớp này, DeepSeek có thể thực hiện tối ưu hóa hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đối với các nhà cung cấp chip là hai chiều. Một mặt, DeepSeek càng gắn bó sâu sắc hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, việc tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU hàng đầu để hoạt động, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là card đồ họa tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp lộ trình đột phá công nghệ cho ngành AI. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu sức mạnh tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán tối ưu hóa phần mềm để kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng và tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp hơn đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 đã giảm bớt nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn cải thiện khả năng và hiệu suất tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua phân tích dữ liệu thị trường thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và các tác nhân thông minh hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân phối hợp giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, 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 trong bối cảnh bị hạn chế về sức mạnh tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc kinh tế số. Sự phát triển AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên con đường mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại quy tắc của trò chơi.