Bagaimana Deepseek-V3 mencapai inferensi yang efisien meskipun ukurannya besar

strategi utama untuk inferensi yang efisien

** 1. Perhatian Laten Multi-Head (MLA):
Deepseek-V3 menggunakan MLA, yang meningkatkan efisiensi inferensi dengan memanfaatkan kompresi sendi rendah untuk kunci dan nilai perhatian. Pendekatan ini mengurangi overhead memori sambil mempertahankan mekanisme perhatian berkualitas tinggi. Dengan caching hanya vektor laten terkompresi, model ini meminimalkan persyaratan penyimpanan nilai kunci selama inferensi, yang mengarah ke waktu pemrosesan yang lebih cepat [1] [5].

** 2. Arsitektur campuran-ekspert (MOE):
Model ini menggunakan arsitektur campuran yang hanya mengaktifkan subset parameternya (37 miliar dari 671 miliar) untuk setiap token yang diproses. Aktivasi selektif ini memungkinkan Deepseek-V3 untuk mengelola sumber daya komputasi secara efektif sambil tetap memberikan kinerja yang kuat di berbagai tugas, seperti penalaran dan pengkodean yang kompleks [3] [5].

** 3. Penyeimbangan beban bebas bantu-kehilangan:
Deepseek-V3 memperkenalkan strategi bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban dalam kerangka MOE-nya. Metode ini secara dinamis menyesuaikan bias untuk memastikan bahwa beban ahli tetap seimbang tanpa degradasi kinerja yang umumnya terkait dengan metode kehilangan tambahan tradisional. Akibatnya, model dapat mempertahankan tingkat kinerja tinggi sambil mendistribusikan beban komputasi secara efisien [1] [5].

** 4. Prediksi Multi-Token (MTP):
Implementasi tujuan prediksi multi-token memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan daripada secara berurutan. Ini memadatkan sinyal pelatihan dan meningkatkan kecepatan inferensi, memungkinkan Deepseek-V3 untuk menghasilkan output lebih cepat dan akurat [5] [6].

** 5. Jejak kaki memori yang dioptimalkan dan pelatihan presisi campuran:
Deepseek-V3 mengoptimalkan penggunaan memorinya untuk menghindari kebutuhan paralelisme tensor yang mahal selama pelatihan. Ini juga menggunakan pelatihan presisi campuran FP8, yang mengurangi biaya memori dan komputasi sambil mempertahankan stabilitas dan keandalan numerik selama fase pelatihan dan inferensi [1] [5].

Dengan mengintegrasikan strategi-strategi ini, Deepseek-V3 tidak hanya skala secara efektif tetapi juga memastikan bahwa ukuran parameter yang besar tidak menghambat efisiensi operasionalnya, memungkinkannya untuk bersaing dengan model open-source dan terkemuka terkemuka dalam tolok ukur kinerja [2] [3 ].