Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Làm thế nào để Deepseek-V3 đạt được suy luận hiệu quả mặc dù kích thước lớn của nó


Làm thế nào để Deepseek-V3 đạt được suy luận hiệu quả mặc dù kích thước lớn của nó


Deepseek-V3 đạt được suy luận hiệu quả mặc dù có quy mô đáng kể là 671 tỷ thông số thông qua một số chiến lược và kỹ thuật kiến ​​trúc sáng tạo.

Chiến lược chính để suy luận hiệu quả

** 1. Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA):
Deepseek-V3 sử dụng MLA, giúp tăng cường hiệu quả suy luận bằng cách sử dụng nén khớp cấp thấp cho các khóa và giá trị chú ý. Cách tiếp cận này làm giảm chi phí bộ nhớ trong khi duy trì các cơ chế chú ý chất lượng cao. Bằng cách bộ nhớ đệm chỉ nén các vectơ tiềm ẩn, mô hình giảm thiểu các yêu cầu lưu trữ giá trị khóa trong quá trình suy luận, dẫn đến thời gian xử lý nhanh hơn [1] [5].

** 2. Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE):
Mô hình sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp các chuyên gia chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số của nó (37 tỷ trên 671 tỷ) cho mỗi mã thông báo được xử lý. Kích hoạt chọn lọc này cho phép Deepseek-V3 quản lý các tài nguyên tính toán một cách hiệu quả trong khi vẫn cung cấp hiệu suất mạnh mẽ qua các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như lý luận và mã hóa phức tạp [3] [5].

** 3. Cân bằng tải không mất phụ trợ:
Deepseek-V3 giới thiệu một chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải trong khung MOE của nó. Phương pháp này điều chỉnh động các sai lệch để đảm bảo rằng tải trọng chuyên gia vẫn được cân bằng mà không bị suy giảm hiệu suất thường liên quan đến các phương pháp mất phụ trợ truyền thống. Do đó, mô hình có thể duy trì mức hiệu suất cao trong khi phân phối tải tính toán hiệu quả [1] [5].

** 4. Dự đoán đa điểm (MTP):
Việc thực hiện một mục tiêu dự đoán đa điểm cho phép mô hình dự đoán một số mã thông báo đồng thời thay vì tuần tự. Điều này mật độ tín hiệu đào tạo và tăng cường tốc độ suy luận, cho phép DeepSeek-V3 tạo ra đầu ra nhanh hơn và chính xác hơn [5] [6].

Ad

** 5. Dấu chân bộ nhớ được tối ưu hóa và đào tạo chính xác hỗn hợp:
Deepseek-V3 tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ của nó để tránh sự cần thiết phải có sự song song tenxơ tốn kém trong quá trình đào tạo. Nó cũng sử dụng đào tạo chính xác hỗn hợp FP8, giúp giảm chi phí bộ nhớ và tính toán trong khi vẫn duy trì độ ổn định và độ tin cậy bằng số trong cả hai giai đoạn đào tạo và suy luận [1] [5].

Bằng cách tích hợp các chiến lược này, DeepSeek-V3 không chỉ có quy mô hiệu quả mà còn đảm bảo rằng kích thước tham số lớn của nó không cản trở hiệu quả hoạt động của nó, cho phép nó cạnh tranh với cả các mô hình nguồn mở và nguồn mở trong điểm chuẩn hiệu suất [2] [3 ].

Trích dẫn:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://www.youtube.com/watch?v=IP_UMDS_I5S
.
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://x.com/thezvi/status/1874111778860175639