¿Cómo logra Deepseek-V3 de inferencia eficiente a pesar de su gran tamaño?

Estrategias clave para una inferencia eficiente

** 1. Atención latente múltiple (MLA):
Deepseek-V3 emplea MLA, lo que mejora la eficiencia de la inferencia al utilizar la compresión de las articulaciones de bajo rango para las teclas y valores de atención. Este enfoque reduce la sobrecarga de la memoria mientras se mantiene mecanismos de atención de alta calidad. Al almacenar en caché solo los vectores latentes comprimidos, el modelo minimiza los requisitos de almacenamiento de valor clave durante la inferencia, lo que lleva a tiempos de procesamiento más rápidos [1] [5].

** 2. Arquitectura de mezcla de expertos (MOE):
El modelo utiliza una arquitectura de la mezcla de expertos que activa solo un subconjunto de sus parámetros (37 mil millones de 671 mil millones) por cada token procesado. Esta activación selectiva permite que Deepseek-V3 administre los recursos computacionales de manera efectiva mientras ofrece un rendimiento sólido en varias tareas, como el razonamiento y la codificación complejos [3] [5].

** 3. Equilibrio de carga sin pérdida auxiliar:
Deepseek-v3 presenta una estrategia sin pérdida auxiliar para el equilibrio de carga dentro de su marco MOE. Este método ajusta dinámicamente los sesgos para garantizar que las cargas expertas permanezcan equilibradas sin la degradación del rendimiento comúnmente asociada con los métodos tradicionales de pérdida auxiliar. Como resultado, el modelo puede mantener altos niveles de rendimiento al distribuir la carga computacional de manera eficiente [1] [5].

** 4. Predicción de múltiples token (MTP):
La implementación de un objetivo de predicción de múltiples token permite al modelo predecir varios tokens simultáneamente en lugar de secuencialmente. Esto densifica las señales de entrenamiento y mejora la velocidad de inferencia, lo que permite a Deepseek-V3 generar salidas de manera más rápida y precisa [5] [6].

** 5. Huella de memoria optimizada y entrenamiento de precisión mixta:
Deepseek-V3 optimiza su uso de memoria para evitar la necesidad de un paralelismo tensor costoso durante el entrenamiento. También emplea capacitación de precisión mixta FP8, lo que reduce los costos de memoria y computación mientras mantiene la estabilidad y confiabilidad numéricas durante las fases de capacitación e inferencia [1] [5].

Al integrar estas estrategias, Deepseek-V3 no solo escala de manera efectiva, sino que también garantiza que su gran tamaño de parámetro no obstaculice su eficiencia operativa, lo que le permite competir con modelos de código cerrado y de código cerrado en puntos de referencia de rendimiento [2] [3] [3 ]