Kuidas saavutab Deepseek-V3 tõhusa järelduse vaatamata selle suurele suurusele

Tõhusa järelduste peamised strateegiad

** 1. Mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA):
Deepseek-V3 kasutab MLA-d, mis suurendab järelduste tõhusust, kasutades tähelepanu võtmete ja väärtuste jaoks madala astme liigese kokkusurumist. See lähenemisviis vähendab mälu üldkulusid, säilitades samal ajal kvaliteetseid tähelepanu mehhanisme. Vahemällu salvestades ainult latentsed vektorid, vähendab mudel järelduste ajal võtmeväärtuse salvestusnõudeid, viies kiirema töötlemisaega [1] [5].

** 2. Kohapetside segu (MOE) arhitektuur:
Mudelis kasutab iga töödeldud sümbolite jaoks ekspertide segu arhitektuuri, mis aktiveerib ainult selle parameetrite alamhulga (37 miljardit 671 miljardit). See valikuline aktiveerimine võimaldab DeepSEEK-V3-l arvutusressursse tõhusalt hallata, pakkudes endiselt tugevat jõudlust erinevates ülesannetes, näiteks keeruliste mõttekäikude ja kodeerimise korral [3] [5].

** 3. Abi-kaotusevaba koormuse tasakaalustamine:
Deepseek-V3 tutvustab oma MOE raamistikus koormuse tasakaalustamise lisakaotusevaba strateegiat. See meetod reguleerib dünaamiliselt eelarvamusi, tagamaks, et ekspertide koormused püsivad tasakaalus ilma jõudluse halvenemiseta, mis on tavaliselt seotud traditsiooniliste lisakadude meetoditega. Selle tulemusel suudab mudel säilitada kõrge jõudlusastme, jaotades samal ajal arvutusliku koormuse tõhusalt [1] [5].

** 4. Mitmetugev ennustus (MTP):
Mitmetoruka ennustamise eesmärgi rakendamine võimaldab mudelil ennustada mitmeid žetoone samaaegselt, mitte järjestikku. See mõjutab treeningsignaale ja suurendab järelduskiirust, võimaldades DeepSEEK-V3 väljundit kiiremini ja täpsemalt genereerida [5] [6].

** 5. Optimeeritud mälujalajälg ja segane täpsusreening:
Deepseek-V3 optimeerib oma mälu kasutamist, et vältida vajadust koolituse ajal kuluka tensor paralleelsuse järele. Samuti kasutab see FP8 segatud täpsust, mis vähendab mälu- ja arvutuskulusid, säilitades samal ajal numbrilise stabiilsuse ja töökindluse nii treeningu- kui ka järeldustetappidel [1] [5].

Need strateegiad integreerides ei skale mitte ainult tõhusalt, vaid tagab ka selle, et selle suur parameetri suurus ei takista selle töötõhusust, võimaldades tal konkureerida nii avatud lähtekoodiga kui ka juhtivate suletud lähtekoodimudelitega jõudluse võrdlusalustes [2] [3] ].