DeepSeek-V3は大きさにもかかわらず効率的な推論をどのように達成しますか

##効率的な推論のための重要な戦略

** 1。マルチヘッドの潜在的な注意（MLA）：
DeepSeek-V3はMLAを採用しており、注意キーと値に低ランクの関節圧縮を利用することにより、推論効率を高めます。このアプローチは、高品質の注意メカニズムを維持しながら、メモリオーバーヘッドを削減します。圧縮された潜在剤のみをキャッシュすることにより、モデルは推論中のキー価値ストレージ要件を最小限に抑え、処理時間を速くします[1] [5]。

** 2。混合物（MOE）アーキテクチャ：
このモデルは、プロセスされた各トークンのパラメーターのサブセット（6710億のうち370億）のみをアクティブにする専門家の混合アーキテクチャを利用します。この選択的アクティベーションにより、DeepSeek-V3は複雑な推論やコーディングなどのさまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを提供しながら、計算リソースを効果的に管理できます[3] [5]。

** 3。補助障害のないロードバランシング：
DeepSeek-V3は、MOEフレームワーク内で負荷分散のための補助損失のない戦略を導入しています。この方法は、バイアスを動的に調整して、従来の補助損失方法に一般的に関連する性能劣化なしに、専門家の負荷のバランスを保つようにします。その結果、モデルは計算負荷を効率的に分散しながら、高性能レベルを維持できます[1] [5]。

** 4。マルチトークン予測（MTP）：
マルチトークン予測目標の実装により、モデルは順次ではなく、複数のトークンを同時に予測できます。これにより、トレーニングシグナルが濃縮され、推論速度が向上し、DeepSeek-V3がより迅速かつ正確に出力を生成できるようになります[5] [6]。

** 5。最適化されたメモリフットプリントと混合精密トレーニング：
DeepSeek-V3は、トレーニング中の費用のかかるテンソル並列性の必要性を回避するために、メモリ使用量を最適化します。また、FP8混合精密トレーニングを採用しており、トレーニングフェーズと推論段階で数値の安定性と信頼性を維持しながら、メモリと計算コストを削減します[1] [5]。

これらの戦略を統合することにより、DeepSeek-V3は効果的にスケーリングするだけでなく、その大きなパラメーターサイズがその運用効率を妨げないようにし、パフォーマンスベンチマークでオープンソースと主要なクローズドソースモデルの両方と競合できるようにします[2] [3 ]。