Как DeepSeek-V3 достигает эффективного вывода, несмотря на его большой размер

Ключевые стратегии для эффективного вывода

** 1. Многопользовательское скрытое внимание (MLA):
DeepSeek-V3 использует MLA, что повышает эффективность вывода за счет использования сжатия с низким рангом сустава для ключей и значений внимания. Этот подход уменьшает накладные расходы памяти, сохраняя при этом высококачественные механизмы внимания. При кэшировании только сжатых скрытых векторов модель сводит к минимуму требования к хранению ключевых значений во время вывода, что приводит к более быстрому времени обработки [1] [5].

** 2. Смесь экспертов (МО) Архитектура:
Модель использует архитектуру смеси экспертов, которая активирует только подмножество ее параметров (37 миллиардов из 671 миллиарда) для каждого обработанного токена. Эта селективная активация позволяет DeepSeek-V3 эффективно управлять вычислительными ресурсами, в то же время обеспечивая надежную производительность по различным задачам, таким как сложные рассуждения и кодирование [3] [5].

** 3. Вспомогательный баланс нагрузки без потери:
DeepSeek-V3 вводит стратегию без вспомогательных убытков для балансировки нагрузки в рамках MOE. Этот метод динамически корректирует смещения, чтобы гарантировать, что экспертные нагрузки остаются сбалансированными без ухудшения производительности, обычно связанной с традиционными методами вспомогательных потерь. В результате модель может поддерживать высокие уровни производительности при эффективном распределении вычислительной нагрузки [1] [5].

** 4. Multi-Token Production (MTP):
Реализация объектива предсказания с несколькими точками позволяет модели прогнозировать несколько токенов одновременно, а не последовательно. Это уплотняет тренировочные сигналы и повышает скорость вывода, позволяя DeepSeek-V3 более быстро и точно генерировать выходы [5] [6].

** 5. Оптимизированная площадь памяти и смешанная точная тренировка:
DeepSeek-V3 оптимизирует использование памяти, чтобы избежать необходимости дорогостоящего тензора параллелизма во время обучения. Он также использует FP8 смешанную точную обучение, что снижает затраты на память и вычислительные средства при сохранении численной стабильности и надежности как на этапах обучения, так и на этапах вывода [1] [5].

Интегрируя эти стратегии, DeepSeek-V3 не только эффективно масштабируется, но и гарантирует, что его большой размер параметров не препятствует его рабочей эффективности, что позволяет ему конкурировать как с открытым исходным кодом, так и ведущими моделями с закрытым источником в результатах производительности [2] [3 ]