DeepSeek-V3의 큰 크기에도 불구하고 효율적인 추론을 어떻게 달성합니까?

효율적인 추론을위한 주요 전략

** 1. 멀티 헤드 잠재주의 (MLA) :
DeepSeek-V3은 MLA를 사용하여주의 키 및 값에 대해 저 순위 조인트 압축을 사용하여 추론 효율을 향상시킵니다. 이 접근법은 고품질주의 메커니즘을 유지하면서 메모리 오버 헤드를 줄입니다. 압축 잠재 벡터 만 캐싱함으로써,이 모델은 추론 중 키 가치 저장 요구 사항을 최소화하여 처리 시간이 더 빠른다 [1] [5].

** 2. 혼합 운동 (MOE) 아키텍처 :
이 모델은 처리 된 각 토큰에 대해 매개 변수의 서브 세트 (67 억 6 천만)의 서브 세트 만 활성화하는 혼합 체계 아키텍처를 사용합니다. 이 선택적 활성화를 통해 DeepSeek-V3은 계산 자원을 효과적으로 관리하면서 복잡한 추론 및 코딩과 같은 다양한 작업에서 강력한 성능을 제공 할 수 있습니다 [3] [5].

** 3. 보조 손실이없는로드 밸런싱 :
DeepSeek-V3는 MOE 프레임 워크 내에서로드 밸런싱을위한 보조 손실이없는 전략을 소개합니다. 이 방법은 편견을 동적으로 조정하여 전통적인 보조 손실 방법과 관련된 성능 저하없이 전문가 부하가 균형을 유지하도록합니다. 결과적으로,이 모델은 계산 부하를 효율적으로 분배하면서 고성능 수준을 유지할 수 있습니다 [1] [5].

** 4. 다중 점화 예측 (MTP) :
다중 점화 예측 목표의 구현을 통해 모델은 순차적으로 여러 토큰을 동시에 예측할 수 있습니다. 이것은 훈련 신호를 조정하고 추론 속도를 향상시켜 DeepSeek-V3이 출력을보다 빠르고 정확하게 생성 할 수있게합니다 [5] [6].

** 5. 최적화 된 메모리 풋 프린트 및 혼합 정밀 훈련 :
DeepSeek-V3는 훈련 중에 비용이 많이 드는 텐서 병렬 처리가 필요하지 않도록 메모리 사용량을 최적화합니다. 또한 FP8 혼합 정밀 훈련을 사용하여 훈련 및 추론 단계에서 수치 안정성과 신뢰성을 유지하면서 메모리 및 계산 비용을 줄입니다 [1] [5].

이러한 전략을 통합함으로써 DeepSeek-V3는 효과적으로 스케일을 제시 할뿐만 아니라 큰 매개 변수 크기가 운영 효율성을 방해하지 않도록하여 성능 벤치 마크에서 오픈 소스 및 주요 폐쇄 소스 모델과 경쟁 할 수 있습니다 [2] [3] ].