Як DeepSeek-V3 досягає ефективного висновку, незважаючи на великі розміри

Ключові стратегії ефективного висновку

** 1. Багатоголівна латентна увага (MLA):
DeepSeek-V3 використовує MLA, що підвищує ефективність висновку, використовуючи стиснення суглобів низького рангу для ключів та значень уваги. Цей підхід зменшує накладні витрати на пам'ять, зберігаючи високоякісні механізми уваги. Кешування лише стиснених латентних векторів, модель мінімізує вимоги до зберігання ключових значень під час висновку, що призводить до більш швидкого часу обробки [1] [5].

** 2. Суміш-експерти (МО) Архітектура:
Модель використовує архітектуру суміші експертів, яка активує лише підмножину її параметрів (37 мільярдів із 671 мільярдів) для кожного обробленого маркера. Ця селективна активація дозволяє DeepSeek-V3 ефективно керувати обчислювальними ресурсами, все ще забезпечуючи надійну продуктивність у різних завданнях, таких як складні міркування та кодування [3] [5].

** 3. Балансування навантаження без допомоги:
DeepSeek-V3 вводить стратегію, що не містить втрати, для збалансування навантаження в рамках MOE. Цей метод динамічно коригує зміщення, щоб забезпечити збалансоване навантаження в збалансованому без деградації продуктивності, що зазвичай пов'язане з традиційними методами допоміжних втрат. Як результат, модель може підтримувати високі рівні продуктивності при ефективному розподілі обчислювального навантаження [1] [5].

** 4. Мультипробувальне прогнозування (MTP):
Впровадження цілі прогнозування мультипенів дозволяє моделі прогнозувати кілька жетонів одночасно, а не послідовно. Це денсифікує навчальні сигнали та підвищує швидкість висновку, що дозволяє DeepSeek-V3 швидше та точно генерувати результати [5] [6].

** 5. Оптимізований слід пам’яті та змішані точні тренування:
DeepSeek-V3 оптимізує використання пам'яті, щоб уникнути потреби в дорогому тензорному паралелізм під час навчання. Він також використовує змішану точність навчання FP8, що знижує витрати на пам'ять та обчислення, зберігаючи числову стабільність та надійність як під час фаз навчання, так і виводу [1] [5].

Інтегруючи ці стратегії, DeepSeek-V3 не тільки ефективно масштабується, але й гарантує, що його великий розмір параметрів не перешкоджає його операційній ефективності, що дозволяє йому конкурувати як з моделями з відкритим кодом, так і з провідними моделями із закритим кодом у показниках продуктивності [2] [3 ].