Cum obține Deepseek-V3 o inferență eficientă, în ciuda dimensiunilor sale mari

Strategii cheie pentru o inferență eficientă

** 1. Atenție latentă cu mai multe capete (MLA):
Deepseek-V3 folosește MLA, care îmbunătățește eficiența inferenței prin utilizarea compresiei articulare de rang scăzut pentru tastele și valorile de atenție. Această abordare reduce deasupra memoriei, menținând în același timp mecanisme de atenție de înaltă calitate. Prin cache, doar vectori latenți comprimați, modelul minimizează cerințele de stocare a valorii cheie în timpul inferenței, ceea ce duce la timp de procesare mai rapid [1] [5].

** 2. Arhitectură de amestec de experți (MOE):
Modelul utilizează o arhitectură de amestec de experți care activează doar un subset al parametrilor săi (37 miliarde din 671 miliarde) pentru fiecare simbol procesat. Această activare selectivă permite DeepSeek-V3 să gestioneze eficient resursele de calcul în timp ce, în același timp, oferind o performanță robustă în diverse sarcini, cum ar fi raționamentul și codificarea complexă [3] [5].

** 3. Echilibrarea încărcăturii fără pierderi auxiliare:
Deepseek-V3 introduce o strategie auxiliară fără pierderi de pierderi pentru echilibrarea încărcăturii în cadrul său MOE. Această metodă ajustează dinamic prejudecățile pentru a se asigura că încărcăturile experților rămân echilibrate fără degradarea performanței asociată în mod obișnuit cu metodele tradiționale de pierdere auxiliară. Drept urmare, modelul poate menține niveluri de performanță ridicate în timp ce distribuind sarcina de calcul în mod eficient [1] [5].

** 4. Predicție multi-token (MTP):
Implementarea unui obiectiv de predicție multi-token permite modelului să prezică mai multe jetoane simultan, mai degrabă decât secvențial. Acest lucru densifică semnalele de antrenament și îmbunătățește viteza de inferență, permițând DeepSeek-V3 să genereze ieșiri mai rapid și mai exact [5] [6].

** 5. Amprenta de memorie optimizată și antrenament de precizie mixtă:
Deepseek-V3 își optimizează utilizarea memoriei sale pentru a evita necesitatea unei paralele de tensiune costisitoare în timpul antrenamentului. De asemenea, utilizează instruire de precizie mixtă FP8, care reduce memoria și costurile de calcul, menținând în același timp stabilitatea și fiabilitatea numerică atât în ​​fazele de instruire, cât și în fazele de inferență [1] [5].

Prin integrarea acestor strategii, Deepseek-V3 nu numai că se scalează eficient, dar asigură și că dimensiunea mare a parametrilor nu împiedică eficiența operațională, permițându-i să concureze atât cu modele open-source, cât și cu cele mai importante modele cu sursă închisă în valori de referință de performanță [2] [3] [3] [3] ].