Kaip „DeepSeeek-V3“ pasiekia efektyvų išvadą, nepaisant didelio dydžio

Pagrindinės veiksmingų išvadų strategijos

** 1. Kelių galvos latentinis dėmesys (MLA):
„Deepseek-V3“ naudojamas MLA, kuris padidina išvadų efektyvumą, naudojant žemo rango sąnario glaudinimą dėmesio raktams ir vertėms. Šis požiūris sumažina atminties pridėtines išlaidas, išlaikant aukštos kokybės dėmesio mechanizmus. Talpinant tik suspaustus latentinius vektorius, modelis sumažina pagrindinės vertės laikymo reikalavimus išvadų metu, todėl gali būti greitesnis apdorojimo laikas [1] [5].

** 2. Ekspertų mišinio (MOE) architektūra:
Modelyje naudojama ekspertų mišinio architektūra, kuri suaktyvina tik jo parametrų pogrupį (37 milijardus iš 671 milijardo) kiekvienam perdirbtam prieigos raktui. Šis selektyvus aktyvavimas leidžia „Deepseeek-V3“ efektyviai valdyti skaičiavimo išteklius, tuo pačiu vis dar teikiant patikimą našumą įvairiose užduotyse, tokiose kaip sudėtingas samprotavimas ir kodavimas [3] [5].

** 3. Pagalbinis apkrovos balansavimas be nuostolių:
„Deepseek-V3“ pristato pagalbinę apkrovos balansavimo strategiją savo MOE sistemoje. Šis metodas dinamiškai koreguoja paklaidus, kad užtikrintų, jog ekspertų apkrovos išlieka subalansuotos, be veiklos skilimo, paprastai susijusio su tradiciniais pagalbinių nuostolių metodais. Dėl to modelis gali išlaikyti aukštą našumo lygį, tuo pačiu efektyviai paskirstant skaičiavimo apkrovą [1] [5].

** 4. Daugialypė prognozė (MTP):
Įdiegus daugialypį prognozavimo tikslą, modelis leidžia numatyti kelis žetonus tuo pačiu metu, o ne nuosekliai. Tai tenkina treniruočių signalus ir padidina išvadų greitį, leisdamas „Deepseeek-V3“ greičiau ir tiksliai generuoti išėjimus [5] [6].

** 5. Optimizuotas atminties pėdsakas ir mišrus tikslumo mokymas:
„Deepseek-V3“ optimizuoja savo atminties naudojimą, kad išvengtų brangaus tensoriaus paralelizmo poreikio treniruotės metu. Jame taip pat naudojami MIŠKOS FP8 tikslumo mokymai, kurie sumažina atminties ir skaičiavimo išlaidas, išlaikant skaitmeninį stabilumą ir patikimumą treniruočių ir išvadų etapuose [1] [5].

Integruodamas šias strategijas, „Deepseeek-V3“ ne tik efektyviai, bet ir užtikrina, kad didelis jo parametrų dydis netrukdys jo veikimo efektyvumui, leisdamas ją konkuruoti tiek su atvirojo kodo, tiek su pagrindiniais uždarojo kodo modeliais, esant našumo etalonams [2] [3 ].