Kako Deepseek-V3 doseže učinkovito sklepanje kljub veliki velikosti

Ključne strategije za učinkovito sklepanje

** 1. Več glava latentna pozornost (MLA):
Deepseek-V3 uporablja MLA, ki poveča učinkovitost sklepanja z uporabo nizko rangalnega stiskanja sklepov za ključe in vrednosti pozornosti. Ta pristop zmanjšuje pomnilnik, hkrati pa ohranja kakovostne mehanizme pozornosti. S predpomnjenjem samo stisnjenih latentnih vektorjev model med sklepom zmanjša zahteve za shranjevanje ključne vrednosti, kar vodi do hitrejših časov obdelave [1] [5].

** 2. Arhitektura mešanic-eksperit (MOE):
Model uporablja arhitekturo mešanic eksperit, ki aktivira le podskupino njegovih parametrov (37 milijard od 671 milijard) za vsak obdelani žeton. Ta selektivna aktivacija omogoča Deepseek-V3 učinkovito upravljanje računalniških virov, hkrati pa še vedno zagotavlja močne zmogljivosti pri različnih nalogah, kot sta zapleteno sklepanje in kodiranje [3] [5].

** 3. Uravnoteženje obremenitve s pomožno izgubo:
Deepseek-V3 uvaja strategijo, ki ne vsebuje pomožne izgube, za uravnoteženje obremenitve v okviru MOE. Ta metoda dinamično prilagaja pristranskosti, da zagotovi, da strokovni obremenitve ostanejo uravnotežene brez degradacije zmogljivosti, ki so običajno povezane s tradicionalnimi metodami pomožne izgube. Kot rezultat, lahko model ohrani visoko raven učinkovitosti, medtem ko učinkovito porazdeli računalniško obremenitev [1] [5].

** 4. Napoved z več tok (MTP):
Izvajanje cilja večkratnega napovedovanja omogoča modelu, da sočasno in ne zaporedno napoveduje več žetonov. To dezificira trening signale in poveča hitrost sklepanja, kar omogoča hitrejše in natančnejšemu ustvarjanju izhodov [5] [6].

** 5. Optimiziran pomnilniški odtis in mešani natančni trening:
Deepseek-V3 optimizira svojo porabo pomnilnika, da se izogne ​​potrebi po dragem tenzorskem paralelizmu med treningom. Uporablja tudi FP8 mešano natančno trening, ki zmanjšuje spomin in računske stroške, hkrati pa ohranja numerično stabilnost in zanesljivost med fazami usposabljanja in sklepanja [1] [5].

Z vključevanjem teh strategij Deepseek-V3 ne le učinkovito lestvico, ampak tudi zagotavlja, da njegova velika velikost parametrov ne ovira njegove operativne učinkovitosti, kar mu omogoča, da konkurira tako z odprtokodnimi kot vodilnimi modeli zaprtega vira v merilnikih uspešnosti [2] [3] [3] ].